从0开始机器学习--Day30--异常检测算法

从0开始机器学习：异常检测算法详解
最新推荐文章于 2024-11-20 21:57:02 发布
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#机器学习 #算法 #人工智能

异常检测算法(Anomaly detection algorithm)

我们定义异常检测算法的输出p(x) = p(x_{1};\mu_{1},\sigma_{1}^{2})p(x_{2};\mu_{2},\sigma_{2}^{2})p(x_{3};\mu_{3},\sigma_{3}^{2})...p(x_{n};\mu_{n},\sigma_{n}^{2})，也写作\prod_{j=1}^{n}p(x_{j};\mu_{j},\sigma_{j}^{2})，这里的每一项括号内代表的是每个特征x_{n}都符合各自的高斯分布（也就是正态分布），\mu代表均值，决定了模型的中心位置；

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Chef_Chen
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从0开始学习机器学习--Day19--学习曲线
Chef_Chen的博客
11-08 2437
一般来说，如果一个算法的表现不理想，那么多半是因为出现了欠拟合或过拟合问题，这种时候我们要做的就是搞清楚出现的是偏差问题还是方差问题，亦或是二者皆有，这有助于我们精准定位问题所在。之前，我们发现假设函数多项式的次数越高，代价函数的误差就越小，假设我们把多项式的次数作为横坐标，训练集代价函数的误差为纵坐标画图，呈现出来的应该是随着横坐标增大纵坐标不断减小的图像：随着多项式次数增加两种代价函数的变化情况但如果换做是验证集的假设函数，图像又有所不同。可以看到在。
从0开始学习机器学习--Day3--矩阵的基本运算及多元梯度下降
Chef_Chen的博客
10-23 1258
值得一提的是，就像数字0没有倒数一样，某一行或某一列全为0的矩阵也没有逆矩阵，没有逆矩阵的矩阵被称为奇异矩阵或退化矩阵，至于其他验证有无逆矩阵的方法因其超出了线性代数的范围，不在这里提及，有兴趣的可以上网搜索伴随矩阵行列式为0，齐次线性方程组有零解，秩验证等方法。矩阵空间中有一种特殊的矩阵，类比于实数中的1，这类矩阵内沿对角线上的数字全是1，其余全是0，我们称其为单位矩阵，一般用。转置矩阵的运算比较简单，只需将原来矩阵内的项移动到其行数列数互换的位置即可，假设B是A的转置矩阵，则。
【机器学习】收藏！14 种异常检测方法总结
fengdu78的博客
05-17 1614
作者丨Ai，来源丨宅码 编辑丨极市平台本文收集整理了公开网络上一些常见的异常检测方法（附资料来源和代码）。不足之处，还望批评指正。一、基于分布的方法1. 3sigma基于正态分布，3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。图1: 3sigmadefthree_sigma(s): mu,std=np.mean(s),np.std(s) lower,upp...
异常检测概览——孤立森林 效果是最好的
weixin_34061555的博客
11-03 844
用机器学习检测异常点击流 本文内容是我学习ML时做的一个练手项目，描述应用机器学习的一般步骤。该项目的目标是从点击流数据中找出恶意用户的请求。点击流数据长下图这样子，包括请求时间、IP、平台等特征： 该项目从开始做到阶段性完成，大致可分为两个阶段：算法选择和工程优化。算法选择阶段挑选合适的ML模型，尝试了神经网络、高斯分布、Isolation Forest等三个模型。由于点击流数据本身的特性...
异常检测之正态分布
weixin_34349320的博客
08-29 1399
打开微信扫一扫，关注微信公众号【数据与算法联盟】 转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/gamer_gyt 博主微博：http://weibo.com/234654758 Github：https://github.com/thinkgamer 一：异常检测概述 1）引用维基百科 在数据...
【机器学习】14种异常检测方法总结！
fengdu78的博客
04-01 1311
作者丨Ai 来源丨宅码 编辑丨极市平台导读本文收集整理了公开网络上一些常见的异常检测方法（附资料来源和代码）。本文收集整理了公开网络上一些常见的异常检测方法（附资料来源和代码）。不足之处，还望批评指正。一、基于分布的方法1. 3sigma基于正态分布，3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。图1: 3sigmadefthree_sigma(s): mu,std...
【机器学习】异常检测
热门推荐
noobiee的博客
10-28 1万+
异常检测实际案例：网络安全中的攻击检测，金融交易欺诈检测，疾病侦测，和噪声数据过滤等。时间序列的异常又分为点异常和模式异常。对于一个新观测值进行判断： 离群点检测: 训练数据包含离群点,即远离其它内围点。离群点检测估计器会尝试拟合出训练数据中内围点聚集的区域, 会忽略有偏离的观测值。 新奇点检测: 训练数据未被离群点污染，我们对新观测值是否为离群点感兴趣。在这个语境下，离群点被认为是新奇点。 离群点检测 也被称之为 无监督异常检测; 而 新奇点检测 被称之为 半监督异常检测。 在离群点检
从0开始学习机器学习--Day31--基于内容的推荐算法
最新发布
Chef_Chen的博客
11-20 640
推荐系统，也就是我们常说的大数据推送，在我们平时所使用的软件或观看的视频平台上都有加装它，用于推送用户喜爱的数据。在这个过程中，用户对电影的评分协同了算法进行更好地优化，并过滤了无用的特征，从而能更更好地预测其评分。假设我们有四名用户A,B,C,D，三部爱情电影和两部动作电影，我们有这四位用户对其中几部电影的评分，想要预测他们对没看过电影的评分，在这里用。有时候，我们可能会对问题直接运行这个算法得到结果，但可能不清楚其预测的过程中参照了什么用户特性，这时就可以通过低秩矩阵分解，将我们的预测值。
从0开始机器学习--Day23--支持向量机
Chef_Chen的博客
11-12 799
经过前面的学习，我们已经知道在解决问题时，重要的不仅仅是要在算法A或算法B中选择更优的，而是考虑怎么选择用于学习算法的特征和正则化参数，相比神经网络和逻辑回归，支持向量机在这两个方面做得更好。
[机器学习][异常检测算法]
测试0901-1
03-12 498
0.引言 异常检测应用在工业检测、账户行为监测等领域。问题特点： 样本比例高度不均衡，异常点总是极少数的； 异常样本子集一般不具备共性的特征，异常的方式各不相同，难以作为一个类别分类 高维数据中，并非所有的样本都会用到，需要特征选择； 由于样本高度不平衡，因此测试的指标往往用F1； 异常检测问题，往往更多使用无监督的算法建模，再结合标定的验证集用...
【机器学习】无监督学习中的异常检测算法及其原理
m0_51816252的博客
08-03 1万+
本文主要讲解了一个比较常用的无监督学习算法 异常检测算法 。首先介绍了什么是异常检测；使用高斯分布去处理误差；然后讲解了异常检测的算法以及如何去评估我们建立的异常检测模型的好坏。后面将异常检测和监督学习进行对比，说明了何时使用监督学习何时使用异常检测。最后说了一下异常检测应该使用什么样的特征，以及如何去改变特征等。...
【机器学习】异常检测算法之(KNN)-K Nearest Neighbors
fengdu78的博客
04-25 7365
sklearn库里的KNN并没有直接用于异常检测，但是包含了距离计算的函数，所以我们应用PyOD中KNN库进行异常检测，里面基本上也是调用sklearn的函数进行计算，并进行了一些加工。一、图解KNN异常检算法KNN怎么进行无监督检测呢，其实也是很简单的，异常点是指远离大部分正常点的样本点，再直白点说，异常点一定是跟大部分的样本点都隔得很远。基于这个思想，我们只需要依次计...
机器学习之异常检测
weixin_30389003的博客
12-16 1282
问题的动机 什么是异常检测呢?为了解释这个概念,让我举一个例子吧: 假想你是一个飞机引擎制造商,当你生产的飞机引擎从生产线上流出时,你需要进行 QA (质量控制测试),而作为这个测试的一部分,你测量了飞机引擎的一些特征变量,比如引擎 运转时产生的热量,或者引擎的振动等等。 这里的每个点、每个叉,都是你的无标签数据。这样,异常检测问题可以定义如下:我 们...
python机器学习手写算法系列——CBLOF异常检测
juwikuang的专栏
09-20 3992
我目前在做一些和异常检测相关的工作，并参加到了pyod里面的CBLOF算法的开发。所以，我对于CBLOF的论文以及pyod里面的实现都非常熟悉。 对于手写算法系列的文章。有兴趣的可以研究一下代码。时间紧的也可以跳过代码不看。但是，即使你并不想看代码，也建议你来看我的文章。毕竟，我是实现了这些代码的，说明我自己首先理解了这些算法，我才好意思写文章。而且在实现的过程中，就像本文一样，可以把一些中间步骤都作图打印出来。 异常检测 异常检测一般来说是一种无监督学习的方法。他在没有标签的情况下，利用各种算法来区分正常
机器学习（十五）异常检测
weixin_53312629的博客
07-29 6602
本篇文章主要介绍了异常检测，首先直观描述了问题，随后定义了异常检测；高斯分布部分介绍了高斯函数的图像特征以及如何用其拟合数据；算法部分我们讨论了如何估计p(x)的值使来开发异常监测的算法；开发和评估异常检测系统中介绍了划分带标签和无标签的数据的方法；开发和评估异常检测系统中介绍了评估一个异常检测算法的步骤；特征选择中介绍了如何选择特征以及对特征进行转换；多元高斯分布最重要的优势就是可以描述两个特征变量之间可能存在正（负）相关的情况；用多元高斯分布来做异常检测能实现自动地捕捉正样本和负样本各种特征间的联系。.
斯坦福大学机器学习笔记——异常检测算法（高斯分布、多元高斯分布、异常检测算法）
wyl1813240346的博客
01-14 1万+
异常检测问题介绍： 异常检测算法主要用于无监督学习问题，但从某种角度看它又类似于一种有监督学习的问题，下面我们从一个例子中简单介绍一下什么是异常检测问题。 比如我们有一个飞机引擎制造商，对于一个新造出的飞机引擎我们想判断这个引擎是不是异常的。 假如我们有两个飞机引擎的特征：1）引擎运转时产生的热量；2）引擎的震动强度。我们得到了一个数据集：x1,x2,...,xm{x^{1},x^{2},..
吴恩达机器学习day12（异常检测）
沉晨尘宸的博客
08-11 481
异常检测一.问题的动机二.高斯分布三.算法四.开发和评价一个异常监测系统五.异常检测与监督学习对比六.选择特征 一.问题的动机 什么是异常检测呢？为了解释这个概念，让我举一个例子吧： 假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA(质量控制测试)，而作为这个测试的一部分，你测量了飞机引擎的一些特征变量，比如引擎运转时产生的热量，或者引擎的振动等等。 这样一来，你就有了一个数据集，从x(1)x^{(1)}x(1)到x(m)x^{(m)}x(m)，如果你生产了mmm个引擎的话，
用机器学习检测异常点击流
mergerly的专栏
09-14 7142
本文内容是我学习ML时做的一个练手项目，描述应用机器学习的一般步骤。该项目的目标是从点击流数据中找出恶意用户的请求。点击流数据长下图这样子，包括请求时间、IP、平台等特征： 该项目从开始做到阶段性完成，大致可分为两个阶段：算法选择和工程优化。算法选择阶段挑选合适的ML模型，尝试了神经网络、高斯分布、Isolation Forest等三个模型。由于点击流数据本身的特性，导致神经网络和高
机器学习算法~异常检测
机器学习-深度学习-图像处理-opencv-段子
05-29 5389
异常检测(Anomaly Detection) 训练好模型之后，我的模型几乎是玩美的 可是如果我要用这个模型的时候，我输入模型的数据是有异常的 那么这时候模型怎么处理新的异常数据，？ 所以啊，当我们训练好模型之后，就需要测试一次，那么我最后要得出一个可能性 换句话说就是当我要用这个模型的时候，我要看看刚刚输入的数据是异常数据的可能性 比如，你在异地求学，所以在2~6月期间，用支付宝支付
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