多元高斯(正態)分布 多元高斯分布有兩個參數u和Σ,u是一個n維向量,Σ協方差矩陣是一個n*n維矩陣。改變u與Σ的值可以得到不同的高斯分布。 參數估計(參數擬合),估計u和Σ的公式如上圖所示,u為平均值,Σ為協方差矩陣 使用多元高斯分布來進行異常檢測 首先用我我們的訓練集來擬合參數 ...
注:資料均來源於網絡,本文只做知識分享,如侵立刪,謝謝。 PAC算法背景簡述: 在許多領域的研究與應用中,通常需要對含有多個變量的數據進行觀測,收集大量數據后進行分析尋找規律。多變量大數據集無疑會為研究和應用提供豐富的信息,但是也在一定程度上增加了數據采集的工作量。更重要的是在很多情形下,許多變量之間可能存在相關性,從而增加了問題分析的復雜性。如果分別對每個指標進行分析,分析往往是孤立的,不能完全 ...
2019-02-21 13:40 0 589 推薦指數:
多元高斯(正態)分布 多元高斯分布有兩個參數u和Σ,u是一個n維向量,Σ協方差矩陣是一個n*n維矩陣。改變u與Σ的值可以得到不同的高斯分布。 參數估計(參數擬合),估計u和Σ的公式如上圖所示,u為平均值,Σ為協方差矩陣 使用多元高斯分布來進行異常檢測 首先用我我們的訓練集來擬合參數 ...
1. 異常檢測 VS 監督學習 0x1:異常檢測算法和監督學習算法的對比 總結來講: 0x2:常見的有監督學習檢測算法 這塊主要依靠龐大的打標樣本,借助像DLearn這樣的網絡對打標訓練樣本進行擬合 0x3:常見的異常檢測算法 基於模型的技術:這種異常檢測技術 ...
(原創文章,轉載請注明出處!) 異常檢測的樣本數據,可能有標簽,但通常正常狀況的樣本很多,異常狀況的樣本很少,並且出異常的原因通常也不盡相同。所以,可以只針對正常狀況的樣本建模。 而如果收集到一堆的數據沒有標簽,則可以對所有的樣本數據用一個模型建模,因為通常數據中異常狀況的樣本很少,對最終 ...
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 ...
最近在做時間序列異常值檢測,除了常規的統計學算法以外,也想嘗試通過機器學習或深度學習的方式去解決問題。 於是想,可不可以直接使用一個擬合效果非常棒的模型先去預測該時間序列的未來走勢,再將預測后的值(predict_value)當前值(value)做對比,只要超過一定閾值就判定該值 ...
Adaboost原理及目標檢測中的應用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一種迭代算法,通過對訓練集不斷訓練弱分類器,然后把這些弱分類器集合起來,構成強分類器。adaboost算法訓練 ...
1. 主要觀點總結 0x1:什么場景下應用時序算法有效 歷史數據可以被用來預測未來數據,對於一些周期性或者趨勢性較強的時間序列領域問題,時序分解和時序預測算法可以發揮較好的作用,例如: 四季與天氣的關系模式 以交通量計算的交通高峰期的模式 心跳的模式 ...
1. 前言 電力、石化、鋼鐵、軌道交通等行業工業控制系統是國家關鍵信息基礎設施的重要組成部分,其工業控制系統的運行狀況可直接作用於物理世界,如2015年12月烏克蘭停電事件,黑客攻擊了該國電力 ...