Python機器學習筆記：異常點檢測算法——Isolation Forest
Isolation，意為孤立/隔離，是名詞，其動詞為isolate，forest是森林，合起來就是“孤立森林”了，也有叫“獨異森林”，好像並沒有統一的中文叫法。可能大家都習慣用其英文的名字isolation forest，簡稱iForest 。 iForest適用於連續數據 ...
原文：異常檢測算法--Isolation Forest
南大周志華老師在 年提出一個異常檢測算法Isolation Forest，在工業界很實用，算法效果好，時間效率高，能有效處理高維數據和海量數據，這里對這個算法進行簡要總結。 iTree 提到森林，自然少不了樹，畢竟森林都是由樹構成的，看Isolation Forest 簡稱iForest 前，我們先來看看Isolation Tree 簡稱iTree 是怎么構成的，iTree是一種隨機二叉樹，每個 ...
2015-09-05 14:19 14 46493 推薦指數：
相關推薦
[轉]Python機器學習筆記 異常點檢測算法——Isolation Forest
Isolation，意為孤立/隔離，是名詞，其動詞為isolate，forest是森林，合起來就是“孤立森林”了，也有叫“獨異森林”，好像並沒有統一的中文叫法。可能大家都習慣用其英文的名字isolation forest，簡稱iForest 。 iForest適用於連續數據 ...
【異常檢測】孤立森林（Isolation Forest）算法簡介
簡介 工作的過程中經常會遇到這樣一個問題，在構建模型訓練數據時，我們很難保證訓練數據的純凈度，數據中往往會參雜很多被錯誤標記噪聲數據，而數據的質量決定了最終模型性能的好壞。如果進行人工二次標記，成本會很高，我們希望能使用一種無監督算法幫我們做這件事，異常檢測算法可以在一定程度上解決這個問題 ...
isolation forest進行異常點檢測
一、簡介 孤立森林（Isolation Forest）是另外一種高效的異常檢測算法，它和隨機森林類似，但每次選擇划分屬性和划分點（值）時都是隨機的，而不是根據信息增益或者基尼指數來選擇。在建樹過程中，如果一些樣本很快就到達了葉子節點（即葉子到根的距離d很短），那么就被認為很有可能是異常點 ...
使用isolation forest進行dns網絡流量異常檢測
代碼如下，測試發現，是否對輸入數據進行歸一化/標准化對於結果沒有影響： 輸出樣例： 輸入數據樣例（已經提取了特征）： 參考：http://scik ...
【異常檢測】Isolation forest 的spark 分布式實現
1.算法簡介 算法的原始論文 http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/icdm08b.pdf 。python的sklearn中已經實現了相關的api，對於單機的數據已經足夠使用了，鏈接如下 http ...
異常檢測算法Robust Random Cut Forest（RRCF）關鍵定理引理證明
摘要：RRCF是亞馬遜發表的一篇異常檢測算法，是對周志華孤立森林的改進。但是相比孤立森林，具有更為扎實的理論基礎。文章的理論論證相對較為晦澀，且沒給出詳細的證明過程。本文不對該算法進行詳盡的描述，僅對其中的關鍵定理或引理進行證明。 Theorem 1: 對於點集S構成的樹RCF(S)，假設S ...
LOF異常檢測算法實現
...