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　　Halcon在19.11版本中推出了深度學習異常值檢測方法，該方法屬於無監督式的深度學習方法，使用該算法可以在只有正樣本的情況下訓練模型。據官方介紹，該方法具有以下優點： 　　1 無需標注 　　2 只需少量正樣本即可進行訓練 　　3 可以在CPU下進行訓練 　　4 具有較快的推斷速度 ...

機器學習_深度學習_入門經典（博主永久免費教學視頻系列） https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&s ...

判斷異常值方法：Z-Score 計算公式 Z = (X-μ)/σ 其中μ為總體平均值，X-μ為離均差，σ表示標准差。z的絕對值表示在標准差范圍內的原始分數與總體均值之間的距離。當原始分數低於平均值時，z為負，以上為正。 代碼演示 1 生成一個 df ...

異常值是模型優化的關鍵點之一，離均值遠的是異常值，可是多遠才算足夠遠呢，其實不同的模型有着不同的考量，基於模型所受的影響不同，所以所能忍受的異常值也不同。 1、異常值的類型 從二維的角度來說，其實異常值有三種類型，一是影響垂直方向Y的異常值，叫垂直特異性，對應探測該類異常的指標為標准化殘差 ...

簡介 在數據挖掘的過程中，我們可能會經常遇到一些偏離於預測趨勢之外的數據，通常我們稱之為異常值。 通常將這樣的一些數據的出現歸為誤差。有很多情況會出現誤差，具體的情況需要就對待： 傳感器故障　　　->　　忽略 數據輸入錯誤　　->　　忽略 反常事件　　　　-> ...

異常值處理 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 版權聲明：本文為CSDN博主「sljwy」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。 原文鏈接：https://blog.csdn.net/sinat_23971513/article/details ...

使用Z標准化得到的閾值作為判斷標准，標准化后的得分超過閾值則為正常： ...