一、蓋帽法介紹 數據分析中，異常值比較難於界定，一般數據異常值包括幾種情況： 單值異常：結合實際業務進行判斷（例如：年齡age ≥ 120歲） 相關性異常：一般收入隨年齡的增長呈現類線性增長趨勢，如果異常情況，需進行剔除 突發異常：激增異常，添加啞變量（有待理解？）區分（異常值 ...

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 ...

　　Halcon在19.11版本中推出了深度學習異常值檢測方法，該方法屬於無監督式的深度學習方法，使用該算法可以在只有正樣本的情況下訓練模型。據官方介紹，該方法具有以下優點： 　　1 無需標注 　　2 只需少量正樣本即可進行訓練 　　3 可以在CPU下進行訓練 　　4 具有較快的推斷速度 ...

　　異常值是指數據中個別值的數值明顯偏離其余的數值，有時也稱為離群點，檢測異常值 就是檢驗數據中是否有錄入錯誤以及是否含有不合理的數據。 　　異常值的存在對數據分析十分危險，如果計算分析過程的數據有異常值，那么會對結果 會產生不良影響，從而導致分析結果產生偏差乃至錯誤 ...

數據轉換 　刪除重復元素 　　DataFrame對象的duplicated()函數可用來檢測重復的行，返回元素為布爾型的Series對象。 每個元素對 應一行，如果該行與其他行重復（也就是說該行不是第一次出現），則元素為True; 如果跟前面不重復，則元 素就為False。 　　返回 ...

第七章、異常值檢測（離群點挖掘） 概述： 一般來說，異常值出現有各種原因，比如數據集因為數據來自不同的類、數據測量系統誤差而收到損害。根據異常值的檢測，異常值與原始數據集中的常規數據顯著不同。開發了多種解決方案來檢測他們，其中包括基於模型的方法(Model-based ...

MAD 定義為，一元序列 Xi" role="presentation"> Xi X i ...

一、3σ原則 　　3σ原則又稱為拉依達准則，該准則具體來說，就是先假設一組檢測數據只含有隨機誤差，對原始數據進行計算處理得到標准差，然后按一定的概率確定一個區間，認為誤差超過這個區間的就屬於異常值。 　　正態分布狀況下，數值分布表： 數值分布 在數據中的占 ...