异常检测概览——孤立森林 效果是最好的
用机器学习检测异常点击流 本文内容是我学习ML时做的一个练手项目，描述应用机器学习的一般步骤。该项目的目标是从点击流数据中找出恶意用户的请求。点击流数据长下图这样子，包括请求时间、IP、平台等特征： 该项目从开始做到阶段性完成，大致可分为两个阶段：算法选择和工程优化。算法选择阶段 ...
原文：异常检测 - 孤立森林
paper 地址https: cs.nju.edu.cn zhouzh zhouzh.files publication tkdd .pdf 孤立森林，isolation forest，简称 iforest 它由 周志华 老师提出，本质是一种 无监督算法，其主要用于异常点检测，在工业界有广泛应用 基本思想 异常点总是稀疏的，而且异常点总是离密集点较远 在整个数据空间中，随机拿一个超平面进行切割，把 ...
2020-03-26 17:25 0 847 推荐指数：
相关推荐
异常值检测方法（Z-score,DBSCAN,孤立森林）
机器学习_深度学习_入门经典（博主永久免费教学视频系列） https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&s ...
【异常检测】孤立森林（Isolation Forest）算法简介
简介 工作的过程中经常会遇到这样一个问题，在构建模型训练数据时，我们很难保证训练数据的纯净度，数据中往往会参杂很多被错误标记噪声数据，而数据的质量决定了最终模型性能的好坏。如果进行人工二次标记，成本会很高，我们希望能使用一种无监督算法帮我们做这件事，异常检测算法可以在一定程度上解决这个问题 ...
26.异常检测---孤立森林 | one-class SVM
的其他异常点。 一、outlier dection 1.孤立森林（Isolation Fore ...
异常检测 | 使用孤立森林 sklearn.ensemble.IsolationForest 分析异常流量
孤立森林 Isolation Forest（sklearn.ensemble.IsolationForest）：一种适用于 连续数据 的 无监督 异常检测方法。与随机森林类似，都是高效的集成算法，相较于LOF，K-means等传统算法，该算法鲁棒性高且对数据集的分布无假设。 Isolation ...
异常检测-基于孤立森林算法Isolation-based Anomaly Detection-2-实现
孤立森林算法对每个样本返回异常分数 孤立森林通过随机选取一个特征来“隔离”观察，然后随机选取该选取特征 ...
异常检测-基于孤立森林算法Isolation-based Anomaly Detection-1-论文学习
1. INTRODUCTION 异常是 ...
使用VAE、CNN encoder+孤立森林检测ssl加密异常流的初探——真是一个忧伤的故事！！！
ssl payload取1024字节，然后使用VAE检测异常的ssl流。 代码如下： from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler ...