假如現在有 \(\ell\) 個同一分布的觀察數據,每條數據都有 \(p\) 個特征。如果現在加入一個或多個觀察數據,那么是否這些數據與原有的數據十分不同,甚至我們可以懷疑其是否屬於同一分布呢?反過來 ...
對比與有正負樣例的二分類SVM,one class SVM可以訓練出一個高維超球面,把數據盡可能緊的包圍起來。 場景: 花果山上的老猴子,一生閱猴無數,但是從來沒有見過其它的物種。有一天,豬八戒來到花果山找它們的大王,老猴子一聲令下,把這個東西給我綁起來 這里老猴子很清楚的知道這個外來物種不是同類,但是它究竟是什么,不得而知。 老猴子見過很多猴,它知道猴子的特征,而外來生物明顯不符合這個特征,所以 ...
2017-04-07 10:31 0 9035 推薦指數:
假如現在有 \(\ell\) 個同一分布的觀察數據,每條數據都有 \(p\) 個特征。如果現在加入一個或多個觀察數據,那么是否這些數據與原有的數據十分不同,甚至我們可以懷疑其是否屬於同一分布呢?反過來 ...
novelty detection:當訓練數據中沒有離群點,我們的目標是用訓練好的模型去檢測另外發現的新樣本 outlie ...
這里先列出 sklearn 官方給出的使用高斯核(RBF kernel) one class svm 實現二維數據的異常檢測: 效果如下圖: 下面簡單介紹一下 sklearn.svm.OneClassSVM 函數的用法: decision_function(self, X) 點到 ...
Deep one-class classification 2019-03-17 23:09:59 zpainter 閱讀數 1027 收藏 文章標簽: 單分類問題異常檢測 更多 分類專欄: 論文 ...
此邊界作為衡量標准,邊界外就是異常; 如下圖 這種算法我們稱為 單分類算法; 解決單分類 ...
SVM算法最初是為二值分類問題設計的,當處理多類問題時,就需要構造合適的多類分類器。 目前,構造SVM多類分類器的方法主要有兩類:一類是直接法,直接在目標函數上進行修改,將多個分類面的參數求解合並到一個最優化問題中,通過求解該最優化問題“一次性”實現多類分類。這種方法看似簡單 ...
前言 最近老板有一個需求,做單樣本檢測,也就是說只有一個類別的數據集與標簽,因為在工廠設備中,控制系統的任務是判斷是是否有意外情況出現,例如產品質量過低,機器產生奇怪的震動或者機器零件脫落等。相 ...
完整代碼及其數據,請移步小編的GitHub 傳送門:請點擊我 如果點擊有誤:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 前言 ...