26.异常检测---孤立森林 | one-class SVM
novelty detection：当训练数据中没有离群点，我们的目标是用训练好的模型去检测另外发现的新样本 outlier dection：当训练数据中包含离群点，模型训练时要匹配训练数据的中心样本，忽视训练样本中 ...
原文：异常检测 与 One Class SVM
异常检测 我们经常需要识别一些异常行为或者表现，比如 机器是否故障，产品是否合格，这类问题的特点就是 正常数据很多，异常数据很少，甚至根本没有 解决这种问题的思路就是，把 训练样本中 一小部分数据认为是 异常数据，然后训练一个 非常紧凑的决策边界，把 大部分被认为是正常的样本 框起来，并以此边界作为衡量标准，边界外就是异常 如下图 这种算法我们称为 单分类算法 解决单分类问题的算法有很多，如 . ...
2020-03-27 10:28 0 1786 推荐指数：
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