前言 以下內容是個人學習之后的感悟,轉載請注明出處~ 簡介 在生活中,經常會遇到這樣一個對象集,有個別的對象是與大部分對象不一樣的,且前者是比較罕見的。我們通常 需要去發現它,這就用到了非監督學習的異常檢測算法,下面來舉一些異常檢測的應用 ...
之前一直在看Standford公開課machine learning中Andrew老師的視頻講解https: class.coursera.org ml class index 同時配合csdn知名博主Rachel Zhang的系列文章進行學習。 不過博主的博客只寫到 第十講 數據降維 http: blog.csdn.net abcjennifer article details ,后面還有三講, ...
2018-04-23 14:47 0 932 推薦指數:
前言 以下內容是個人學習之后的感悟,轉載請注明出處~ 簡介 在生活中,經常會遇到這樣一個對象集,有個別的對象是與大部分對象不一樣的,且前者是比較罕見的。我們通常 需要去發現它,這就用到了非監督學習的異常檢測算法,下面來舉一些異常檢測的應用 ...
機器學習——異常檢測 在生產生活中,由於設備的誤差或者人為操作失當,產品難免會出現錯誤。然后檢查錯誤對人來說又是一個十分瑣碎的事情。利用機器學習進行異常值檢測可以讓人類擺脫檢錯的煩惱。 檢測算法 1.選定容易出錯的\(n\)個特征\(\{x_1^{(i)},x_2^{(i ...
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一:異常檢測回顧 異常檢測也是一個無監督學習算法 (一)異常檢測做什么? 從一組數據中找到那些“異常”的數據,基於高斯分布(正態分布)。 生活中的很多事情都是符合高斯分布的,對於數據也是如此。 我們通過參數估計,估計出數據符合的高斯分布參數,當其中的數據分布在高斯分布中概率很小的地方 ...
基於機器學習的web異常檢測 Web防火牆是信息安全的第一道防線。隨着網絡技術的快速更新,新的黑客技術也層出不窮,為傳統規則防火牆帶來了挑戰。傳統web入侵檢測技術通過維護規則集對入侵訪問進行攔截。一方面,硬規則在靈活的黑客面前,很容易被繞過,且基於以往知識的規則集難以應對0day攻擊;另一方 ...
1. 異常檢測介紹 總體來講,異常檢測問題可以概括為兩類:一是對結構化數據的異常檢測,二是對非結構化數據的異常檢測。 對結構化數據的異常檢測的解決思想主要是通過找出與正常數據集差異較大的離群點,把離群點作為異常點。常常面臨的問題有二:一是需要定義一個清晰的決策邊界,從而界定正常點與異常點 ...
6. 學習模型的評估與選擇 Content 6. 學習模型的評估與選擇 6.1 如何調試學習算法 6.2 評估假設函數(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型選擇與訓練/驗證/測試集(Model selection ...
10. Dimensionality Reduction Content 10. Dimensionality Reduction 10.1 Motivation 1 ...