時間序列異常檢測
對如下數據進行異常檢測，顯然紅圈中的兩個點是異常點。 1、 使用指標絕對值進行異常檢測 使用OneClassSVM檢測，結果如下：異常點沒有檢測出來，正常點反而被檢測為異常。 顯然時間序列中我們並沒有考慮時間因素，於是我們可以在檢測中引入時間因素 ...
原文：時間序列異常檢測
時間序列異常檢測基礎研究隨着時間序列數據越來越頻繁的被使用，異常數據在時間序列中的價值被發掘和利用，越來越多的人們將目光投入到時間序列異常檢測領域，並且提出了很多時間序列異常檢測技術，這些技術的提出大大促進了時間序列異常檢測領域的發展，對於后面學者進行時間序列數據挖掘有着重要的參考價值。上一章介紹了時間序列數據的來源，時間序列數據挖掘的起源還有發展過程，並且描述了時間序列異常檢測領域的一些知識，本 ...
2018-06-22 00:52 0 1179 推薦指數：
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見 http://www.infoq.com/cn/articles/deep-learning-time-series-anomaly-detection 但是不夠詳細 ...
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原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=22673 原文出處：拓端數據部落公眾號 方法 Prophet異常檢測使用了Prophet時間序列預測。基本的Prophet模型是一個可分解的單變量時間序列模型，結合了趨勢、季節性和節假日效應。該模型預測還包括一個圍繞估計的趨勢部分 ...