所謂異常檢測就是發現與大部分對象不同的對象，也就是發現離群點。一般規定數據具有“正常”模型，而異常被認為是與這個正常模型的偏差。異常點在某些場景下反而令分析者感到極大興趣，如疾病預測，通常健康人的身體指標在某些維度上是相似，如果一個人的身體指標出現了異常，那么他的身體情況在某些方面肯定發生了改變 ...

目標檢測的任務表述 如何從圖像中解析出可供計算機理解的信息，是機器視覺的中心問題。深度學習模型由於其強大的表示能力，加之數據量的積累和計算力的進步，成為機器視覺的熱點研究方向。 那么，如何理解一張圖片？根據后續任務的需要，有三個主要的層次： 分類（Classification） 分類即是 ...

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提到的這些異常問題，我們叫異常，英文是：Exception，意思是例外。這些，例外情況，或者叫異常，怎么 ...

時序異常檢測算法概覽 2018-09-03 17:08:49 分類： 人工智能與大數據 來自：論智（微信號：jqr_AI），作者：Pavel Tiunov，編譯：weakish來源：statsbot，原文鏈接 編者按：Statsbot CTO ...

　　南大周志華老師在2010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 ...

　　　　異常點檢測，有時也叫離群點檢測，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比較常見的一類非監督學習算法，這里就對異常點檢測算法做一個總結。 1. 異常點檢測算法使用場景 　　　　什么時候我們需要異常點檢測算法呢？常見的有三種情況。一是在做 ...

四分位數（Quartile）應用於統計學中的箱線圖繪制，是統計學中分位數的一種，即把所有數值由小到大排列並分成四等份，處於三個分割點位置的數值就是四分位數。如下圖 其中四分位數的位置算法： Q1的位置 = (n+1) × 0.25 Q2的位置 = (n+1) × 0.5 ...