原文:異常值檢測算法一:概述

所謂異常檢測就是發現與大部分對象不同的對象,也就是發現離群點。一般規定數據具有 正常 模型,而異常被認為是與這個正常模型的偏差。異常點在某些場景下反而令分析者感到極大興趣,如疾病預測,通常健康人的身體指標在某些維度上是相似,如果一個人的身體指標出現了異常,那么他的身體情況在某些方面肯定發生了改變,當然這種改變並不一定是由疾病引起 通常被稱為噪音點 ,但異常的發生和檢測是疾病預測一個重要起始點。相似 ...

2020-10-23 16:00 0 816 推薦指數:

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異常值檢測算法二:箱線圖四分位檢測

四分位數(Quartile)應用於統計學中的箱線圖繪制,是統計學中分位數的一種,即把所有數值由小到大排列並分成四等份,處於三個分割點位置的數值就是四分位數。如下圖 其中四分位數的位置算法: Q1的位置 = (n+1) × 0.25 Q2的位置 = (n+1) × 0.5 ...

Sat Oct 24 00:03:00 CST 2020 0 1733
異常值檢測算法三:3sigma模型

離散度 標准差是反應一組數據離散程度最常用的一種量化形式,是表示精確度的重要指標。說起標准差首先得搞清楚它出現的目的。我們使用方法去檢測它,但檢測方法總是有誤差的,所以檢測值並不是其真實值。檢測值與真實值之間的差距就是評價檢測方法最有決定性的指標。但是真實值是多少,不得而知 ...

Mon Nov 30 01:47:00 CST 2020 0 3557
史上最全異常檢測算法概述

幻燈片1 Anomaly Detection: A Survey 幻燈片2 1、異常的一些概念及異常檢測的挑戰 2、異常檢測問題的不同方面 3、基於分類的異常檢測算法 4、基於最近鄰的異常檢測技術 5、基於聚類的異常檢測技術 6、統計異常檢測技術 7、信息理論異常檢測技術 ...

Wed Nov 11 04:14:00 CST 2015 0 18264
目標檢測算法概述

目標檢測的任務表述 如何從圖像中解析出可供計算機理解的信息,是機器視覺的中心問題。深度學習模型由於其強大的表示能力,加之數據量的積累和計算力的進步,成為機器視覺的熱點研究方向。 那么,如何理解一張圖片?根據后續任務的需要,有三個主要的層次: 分類(Classification) 分類即是 ...

Mon May 06 05:39:00 CST 2019 0 675
《時序異常檢測算法概覽》

時序異常檢測算法概覽 2018-09-03 17:08:49 分類: 人工智能與大數據 來自:論智(微信號:jqr_AI),作者:Pavel Tiunov,編譯:weakish來源:statsbot,原文鏈接 編者按:Statsbot CTO ...

Sun Jan 05 18:10:00 CST 2020 0 312
異常檢測算法--Isolation Forest

  南大周志華老師在2010年提出一個異常檢測算法Isolation Forest,在工業界很實用,算法效果好,時間效率高,能有效處理高維數據和海量數據,這里對這個算法進行簡要總結。 iTree   提到森林,自然少不了樹,畢竟森林都是由樹構成的,看Isolation Forest(簡稱 ...

Sat Sep 05 22:19:00 CST 2015 14 46493
異常檢測算法小結

    異常檢測,有時也叫離群點檢測,英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比較常見的一類非監督學習算法,這里就對異常檢測算法做一個總結。 1. 異常檢測算法使用場景     什么時候我們需要異常檢測算法呢?常見的有三種情況。一是在做 ...

Mon Jul 16 03:19:00 CST 2018 72 32286
 
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