26.異常檢測---孤立森林 | one-class SVM
novelty detection：當訓練數據中沒有離群點，我們的目標是用訓練好的模型去檢測另外發現的新樣本 outlier dection：當訓練數據中包含離群點，模型訓練時要匹配訓練數據的中心樣本，忽視訓練樣本中 ...
原文：異常檢測 與 One Class SVM
異常檢測 我們經常需要識別一些異常行為或者表現，比如 機器是否故障，產品是否合格，這類問題的特點就是 正常數據很多，異常數據很少，甚至根本沒有 解決這種問題的思路就是，把 訓練樣本中 一小部分數據認為是 異常數據，然后訓練一個 非常緊湊的決策邊界，把 大部分被認為是正常的樣本 框起來，並以此邊界作為衡量標准，邊界外就是異常 如下圖 這種算法我們稱為 單分類算法 解決單分類問題的算法有很多，如 . ...
2020-03-27 10:28 0 1786 推薦指數：
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