單類支持向量機（One-Class SVM）
假如現在有 \(\ell\) 個同一分布的觀察數據，每條數據都有 \(p\) 個特征。如果現在加入一個或多個觀察數據，那么是否這些數據與原有的數據十分不同，甚至我們可以懷疑其是否屬於同一分布呢？反過來 ...
原文：sklearn 之 單類支持向量機（One-Class SVM）
這里先列出 sklearn 官方給出的使用高斯核 RBF kernel one class svm 實現二維數據的異常檢測： 效果如下圖： 下面簡單介紹一下 sklearn.svm.OneClassSVM 函數的用法： decision function self, X 點到分割超平面的有符號距離 fit self, X , y, sample weight 訓練出樣本 X 的軟邊界 fit pr ...
2021-04-28 16:58 0 240 推薦指數：
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