1. 异常检测介绍 总体来讲，异常检测问题可以概括为两类：一是对结构化数据的异常检测，二是对非结构化数据的异常检测。 对结构化数据的异常检测的解决思想主要是通过找出与正常数据集差异较大的离群点， ...

在一组平行测定中，若有个别数据与平均值差别较大，则把此数据视为可疑值，也称离群值。 如果统计学上认为应该舍弃的数据留用了，势必会影响其平均值的可靠性。相反，本应该留用的数 据被舍弃，虽然精密度提高，但 ...

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 ...

本文为博主翻译自：Jinwon的Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability，如侵立 ...

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 ...

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： ...

我本来就是处理时间序列异常检测的，之前用了全连接层以及CNN层组成的AE去拟合原始时间序列，发现效果不佳。当利用LSTM组成AE去拟合时间序列时发现，拟合的效果很好。但是，利用重构误差去做异常检测这条 ...

记得在做电商运营初期，每每为我们频道的促销活动锁取得的“超高”销售额感动，但后来随着工作的深入，我越来越觉得这里面水很深。商家运营、品类运营不断的通过刷单来获取其所需，或是商品搜索排名，或是某种kpi ...

　　某个工厂生产了一批手机屏幕，为了评判手机屏幕的质量是否达到标准，质检员需要收集每个样本的若干项指标，比如大小、质量、光泽度等，根据这些指标进行打分，最后判断是否合格。现在为了提高效率，工厂决定使用 ...

1.变分自编码 变分是数学上的概念，大致含义是寻求一个中间的函数，通过改变中间函数来查看目标函数的改变。变分推断是变分自编码的核心，那么变分推断是要解决的是什么问题?? 问题描述 ...