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 ...

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 ...

　　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 ...

Python檢測URL狀態，並追加保存200的URL： 1.Requests #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 import sys import requests def getHttpStatusCode(url): try ...

安防作為近年最熱門的計算機視覺研究落地方向，與視頻分析研究有着很緊密的關系。在真實的監控視頻中，一個常見的需求就是要自動識別視頻流中的異常事件，也就是異常事件檢測任務（Anomaly detection)。 這個任務有許多的難點，比如： 1.異常事件發生的頻率很低，導致數據的收集和標注比較困難 ...

paper 地址 https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/tkdd11.pdf 孤立森林，isolation forest，簡稱 iforest； 它由 周志華 老師提出，本質是一種 無監督算法，其主要用於異常點檢測 ...

參考：https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/48901183 異常點檢測方法 一、基本概念 異常對象被稱作離群點。異常檢測也稱偏差檢測和例外挖掘。 常見的異常成因：數據來源於不同的類（異常對象來自於一個 ...