孤立森林 Isolation Forest（sklearn.ensemble.IsolationForest）：一種適用於 連續數據 的 無監督 異常檢測方法。與隨機森林類似，都是高效的集成算法，相較於LOF，K-means等傳統算法，該算法魯棒性高且對數據集的分布無假設。 Isolation ...

假設你有一些數據如下圖 這時，給一個新的數據，我們認為這個數據和原來的數據差距不大，因此認為這個數據時正常的 對於下圖所示的新數據，我們認為它是“異常點”，因為它距離其他數據較遠 一般情況下 異常檢測的訓練數據集都是正常/都是不正常的數據 然后判斷測試數據是否 ...

　　書接上文，繼續討論基於多元正態分布的異常檢測算法。 　　 　　現在有一個包含了m個數據的訓練集，其中的每個樣本都是一個n維數據： 　　可以通過下面的函數判斷一個樣本是否是異常的： 　　我們的目的是設法根據訓練集求得μ和σ，以得到一個確定的多元分正態布模型。具體來說，通過最大似 ...

Java的可檢測異常和非檢測異常涇渭分明。可檢測異常經編譯器驗證，對於聲明拋出異常的任何方法，編譯器將強制執行處理或聲明規則。 非檢測異常不遵循處理或聲明規則。在產生此類異常時，不一定非要采取任何適當操作，編譯器不會檢查是否已解決了這樣一個異常。有兩個主要類定義非檢測異常 ...

　　某個工廠生產了一批手機屏幕，為了評判手機屏幕的質量是否達到標准，質檢員需要收集每個樣本的若干項指標，比如大小、質量、光澤度等，根據這些指標進行打分，最后判斷是否合格。現在為了提高效率，工廠決定使用智能檢測進行第一步篩選，質檢員只需要重點檢測被系統判定為“不合格”的樣本。 　　智能檢測程序需要 ...

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 ...

效檢測異常的假設是：異常點一般都是非常稀有的，在iTree中會很快被划分到葉子節點，因此可以用葉子節點 ...

有label的數據：確定一個信心分數閾值，Classifier得出的信心分數大於閾值，才表明是正常數據 如何確定信心分數閾值：先定義一個cost table，表明false alarm和missin ...