吳恩達《機器學習》課程總結（15）異常檢測
15.1問題的動機 將正常的樣本繪制成圖表（假設可以），如下圖所示： 當新的測試樣本同樣繪制到圖標上，如果偏離中心越遠說明越可能不正常，使用某個可能性閾值，當低於正常可能性閾值時判斷其為異常，然后做進一步的檢查。異常檢測常用於工業生產、異常用戶等實際場景中。 以上這種方法叫密度評估 ...
原文：吳恩達機器學習課程7-PCA和異常檢測
PCA 第二種無監督學習,降維 可視化數據 維數據降低到 維進行可視乎 降維方法: PCA 主成成分分析 ，降維會忽視一些空間信息，但是會最大限度保留最主要的空間信息 找到超平面，使得投影距離最小 向量化，PCA解決多維問題方法 與線性回歸的區別 主成成分分析:算法實現 數據歸一化 應用PCA 確定投影向量 數學領域求解 , 如何使用代碼 異常檢測問題 anonaly detection ano ...
2020-10-31 11:41 0 474 推薦指數：
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