异常值检测算法一：概述
所谓异常检测就是发现与大部分对象不同的对象，也就是发现离群点。一般规定数据具有“正常”模型，而异常被认为是与这个正常模型的偏差。异常点在某些场景下反而令分析者感到极大兴趣，如疾病预测，通常健康人的身体指标在某些维度上是相似，如果一个人的身体指标出现了异常，那么他的身体情况在某些方面肯定发生了改变 ...
原文：异常值检测算法二：箱线图四分位检测
四分位数 Quartile 应用于统计学中的箱线图绘制，是统计学中分位数的一种，即把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。如下图 其中四分位数的位置算法： Q 的位置 n . Q 的位置 n . Q 的位置 n . 注意： 当 n 不能整除时算法参考： 箱型图 利用箱型图的四分位距 IQR 对异常值进行检测， 提供了识别异常值的一个标准：异常值通常被定义为 小于 ...
2020-10-23 16:03 0 1733 推荐指数：
相关推荐
异常值检测算法三：3sigma模型
离散度 标准差是反应一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。我们使用方法去检测它，但检测方法总是有误差的，所以检测值并不是其真实值。检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标。但是真实值是多少，不得而知 ...
二、检测与处理异常值
异常值是指数据中个别值的数值明显偏离其余的数值，有时也称为离群点，检测异常值 就是检验数据中是否有录入错误以及是否含有不合理的数据。 异常值的存在对数据分析十分危险，如果计算分析过程的数据有异常值，那么会对结果 会产生不良影响，从而导致分析结果产生偏差乃至错误 ...
《时序异常检测算法概览》
时序异常检测算法概览 2018-09-03 17:08:49 分类： 人工智能与大数据 来自：论智（微信号：jqr_AI），作者：Pavel Tiunov，编译：weakish来源：statsbot，原文链接 编者按：Statsbot CTO ...
异常检测算法--Isolation Forest
南大周志华老师在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest，在工业界很实用，算法效果好，时间效率高，能有效处理高维数据和海量数据，这里对这个算法进行简要总结。 iTree 提到森林，自然少不了树，毕竟森林都是由树构成的，看Isolation Forest（简称 ...
异常点检测算法小结
异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。 1. 异常点检测算法使用场景 什么时候我们需要异常点检测算法呢？常见的有三种情况。一是在做 ...
LOF异常检测算法实现
...
图像检测算法
分类：通常图像分类并没有什么用处，只是得出一张图片里面有什么。 定位＋分类：知道图片中有个什么，也把这个物体定位出来了，但是也没啥用，因为日常生活中一张图片中可能有多个物体。 物体检测：做到这一步在实际中就有用处了。 IOU（交并比） 用于衡量定位的准确度， 一般IOU >= 0.5 ...