孤立森林(Isolation Forest)
著名的，人手一本的西瓜书(就是这本)的作者周志华老师,于2008年在第八届IEEE数据挖掘国际会议上提出孤立森林(Isolation Forest) 算法, 先简单解释一下什么是孤立森林： 「假设我们用一个随机超平面来切割（split）数据空间（data space）, 切一次可以生成 ...
原文：【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。 异常检测分为 离群点检测 outlier detection 以及 奇异值检测 novelty detec ...
2020-08-17 16:10 0 4777 推荐指数：
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前言随着机器学习近年来的流行，尤其是深度学习的火热。机器学习算法在很多领域的应用越来越普遍。最近，我在一家广告公司做广告点击反作弊算法研究工作。想到了异常检测算法，并且上网调研发现有一个算法非常火爆，那就是本文要介绍的算法 Isolation Forest，简称 iForest 。 南大周志华 ...
异常检测-基于孤立森林算法Isolation-based Anomaly Detection-2-实现
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异常检测-基于孤立森林算法Isolation-based Anomaly Detection-1-论文学习
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异常检测算法--Isolation Forest
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异常检测 - 孤立森林
paper 地址 https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/tkdd11.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 ...
孤立森林算法简介
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isolation forest进行异常点检测
一、简介 孤立森林（Isolation Forest）是另外一种高效的异常检测算法，它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点（值）时都是随机的，而不是根据信息增益或者基尼指数来选择。在建树过程中，如果一些样本很快就到达了叶子节点（即叶子到根的距离d很短），那么就被认为很有可能是异常点 ...