Seasonal Hybrid ESD笔记

最新推荐文章于 2021-12-20 19:37:37 发布
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分类专栏： 概率统计 算法 文章标签： 异常检测
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Seasonal Hybrid ESD笔记

背景知识

Student’s t-distribution 学生t-分布

用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。如果总体方差已知（例如在样本数量足够多时），则应该用正态分布来估计总体均值。
假设 X 是呈正态分布的独立的随机变量，随机变量的期望值 μ 和方差 σ2 未知，那么随机变量 Z=X¯¯n−μσ/n√ 符合均值为0、方差为1的正态分布。 令 X¯¯¯n=(X1+⋯+Xn)/n 为样本均值的估计， Sn2=1n−1

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Python 时间序列异常点检测 | 详解 S-ESD 和 S-H-ESD
叶庭云 成为自己的光
06-26 2362
Python 实践 时间序列异常点检测 | 详解 S-ESD 和 S-H-ESD
Hybrid学习记录
白云天的博客
07-04 697
一、初始化 1.加载 //方式1. 加载一个网页： webView.loadUrl("http://www.google.com/"); //方式2：加载apk包中的html页面 webView.loadUrl("file:///android_asset/test.html"); //方式3：加载手机本地的html页面 webView.loadUrl("content://com.andro...
机器学习：异常检测算法Seasonal Hybrid ESD及R语言实现
weixin_34417814的博客
10-16 584
　　Twritters的异常检测算法（Anomaly Detection）做的比较好，Seasonal Hybrid ESD算法是先用STL把序列分解，考察残差项。假定这一项符合正态分布，然后就可以用Generalized ESD提取离群点。 　　目标是检测出时间序列数据集的异常点，如图所示，蓝色线是时间序列数据集，红色是圈是异常点。 　　 　　 ...
异常值检测
GG的专栏
03-21 1万+
为什么 在数据集中，异常值(Outlier or Anomaly)作为不寻常的表征点，无利于后面算法对于数据集中模式的挖掘，甚至会极大地影响性能，或者直接用于一些异常检测的场景，如欺诈检测、安全检测等.异常值检测是数据清洗里非常重要的一步. 定义 一般可以利用聚类的思想，定义为分布稀疏且离密度高的群体较远的点 通常异常值出现的原因有以下几种： 数据收集过程出现问题，录入错误 数据测...
时间序列异常检测算法S-H-ESD
weixin_33906657的博客
06-20 2777
1. 基于统计的异常检测 Grubbs' Test Grubbs' Test为一种假设检验的方法，常被用来检验服从正太分布的单变量数据集（univariate data set）\(Y\) 中的单个异常值。若有异常值，则其必为数据集中的最大值或最小值。原假设与备择假设如下： \(H_0\): 数据集中没有异常值 \(H_1\): 数据集中有一个异常值 Grubbs' Test检验假设的所用到的检验...
ESD我的整理
u010246737的博客
10-12 7418
静电电荷的不断积累造成电介质被击穿，此时静电电荷会很快得到平衡，这种电荷的快速中和就称为静电放电。可见静电放电就是具有不同静电电位的物体互相靠近或直接接触引起的电荷转移，简而言之，ESD就是电荷的快速中和。随着半导体工艺技术的进步,制造出的芯片几何尺寸和线宽越来越小,而脚位却越来越多, 这使得IC更加容易受ESD问题的影响，因此对ESD的防护必不可少。 （一）认识静电放电 1、静电积累 静电
Seasonal_Cointegration_Reference_Lee_matlab_seasonal_cointegrati
10-01
季节性协整（Seasonal Cointegration）是经济学与金融学中的一个重要概念，尤其是在处理具有季节性模式的时间序列数据时。这个概念源自于非季节性协整，它是指两个或多个非平稳时间序列在经过适当的线性组合后，可以...
Seasonal_Cointegration_Johansen_matlab_seasonal_Johansen_cointeg
10-04
季节性协整（Seasonal Cointegration）是统计学和经济学中的一种概念，特别是在时间序列分析中占有重要地位。Johansen提出的季节性协整检验方法是基于非季节性协整理论的一种扩展，用于处理具有明显季节性特征的时间...
R语言_时间序列_季节调整_预测seasonal操作手册
06-10
R语言_时间序列_季节调整_预测seasonal操作手册
数据预处理中常用检验方法汇总以及Python示例
slx_share的博客
02-22 3491
统计检验方法 假设检验步骤： 给出原假设H0H_0H0​，通常为积极肯定的一面，例如原数据集及符合某类分布F(X)F(X)F(X)。 挑选统计量(该统计量服从分布F(X)F(X)F(X))，根据样本计算统计量的值。 根据预先设定的显著性程度或者置信度，计算临界值，若统计值超出临界值则否定原假设；或者根据统计值计算p值(符合原假设的概率)，若p值小于显著性程度则否定原假设。 基于上述思想，可以先假...
R数据分析：方法与案例详解--自学笔记
cm20121878的博客
12-20 1万+
@[TOC] (目录） 第二章 数据结构与基本运算 2.1 数据类型 数值型（numeric） 整数 小数 科学数 字符型（character） == 夹杂单引号或者双引号之间==“MR” 逻辑型 ==只能读取T （TRUE）或 F (FALSE)值 复数型 a+bi 原始型（raw） 以二进制形式保存数据 默认值（missing value） 不可得到（not available）或 缺失值（missing value）时，相关位置可能会被保留并且赋予一个特定的NA 任何NA的运算结果都是NA is.na
HDFS存储数据的方式
vfvsfs的博客
10-08 3052
HDFS存储数据的方式 以数据块的方式存储数据。默认一个数据块128M，该数值可以修改。 注意：这里的128仅仅是切分数据的阈值。 一个大的数据被切分成多个小的128M的数据块，分别存储在集群多个节点的不同位置。 ...
异常检测：季节性ESD Python pip安装sesd库报错解决
叶庭云 成为自己的光
11-03 3559
百度、谷歌搜索了一圈，没有找到解决方案，自己根据经验终于搞定了。 大数据挑战赛用到了时间序列异常检测，发现了一个很好的方法：S-ESD， 季节性 esd 是一种在 twitter 上实现的异常检测算法： “we developed two novel statistical techniques for automatically detecting anomalies in cloud infrastructure data. Specifically, the techniques employ st
大规模时间序列数据自动异常检测架构
热门推荐
一个奋斗者的专栏
09-05 4万+
Yahoo大规模时列数据异常检测技术及其高性能可伸缩架构本文已经在InfoQ首发本文是Yahoo在ACM国际会议上发布的一篇关于时序数据自动异常检测上的学术论文，对在智能监控尤其是趋势预测、异常数据监测和报警等方面的技术同学具有一定研究和参考价值，以下是中文翻译，部分内容进行了删改，附录是该论文的英文原文，方便读者查阅。
352 The Seasonal War
huangtaiquan的专栏
09-25 608
<br /><br />#include<iostream><br />#include<queue><br />#include<stdlib.h><br />using namespace std;<br /> <br />#define M  30<br /> <br />char flag[M][M];<br />char war[M][M];<br />int num;<br /> <br />typedef struct<br />{<br />int x;<br />int y;<br />}
时间序列分解算法－简述
南瓜派三蔬
06-22 1万+
【整理自 Forecast:Principle and Practice chapter6.】 1. 时间序列的成分 对于一个时间序列{y(t)}，假设它是加性模型（an additive decomposition），则可以写成 　　　　　　 　　　　　　　y(t)=S(t)+T(t)+R(t), 其中S(t)、T(t)、R(t)分别是周期成分（seasonal component）、趋势成...
Ford Multi-AV Seasonal Dataset
最新发布
03-16
<think>好的，我现在要处理用户关于Ford Multi-AV Seasonal Dataset的查询。首先，用户想了解如何下载这个数据集、使用说明以及数据结构。我需要结合提供的引用内容来回答。 根据引用[2]，Ford Multi-AV Seasonal Dataset的项目地址是https://gitcode.com/gh_mirrors/avd/AVData。所以下载方式应该包括访问这个仓库，可能里面有文档或下载链接。需要提醒用户可能需要git clone或者直接下载压缩包。 使用说明方面，通常开源项目会有README文件，用户需要查看安装步骤、依赖项以及数据预处理的方法。可能还包含示例代码，比如Python脚本，用来加载或处理数据。引用[2]提到的常见问题解决方案可能也在这个仓库里，用户遇到问题可以查阅。 数据结构部分，自动驾驶数据集通常包含传感器数据（如摄像头、LiDAR）、标注文件（如物体检测、语义分割）、时间戳和校准文件。引用[1]中提到Ford Multi-AV Seasonal Dataset是用于多车协同和复杂天气条件的，所以可能包含不同季节的数据，标注信息可能更丰富，比如天气、光照变化等。需要详细说明每个文件夹的作用，比如raw_data存放原始传感器数据，annotations是标注，calibration是校准参数。 还需要考虑用户可能需要的其他信息，比如数据集大小、格式（如ROS bag文件、图像序列）、标注工具等。同时，根据引用[3]，用户可能需要访问Academic Torrents或其他计算机视觉数据集索引，但当前问题主要围绕Ford的数据集，所以重点在引用[2]的项目地址。 最后，生成相关问题时要围绕数据集的使用、结构、应用场景和挑战，比如下载问题、处理多传感器数据的方法、季节变化对算法的影响等。</think>### Ford Multi-AV Seasonal Dataset 相关资料说明 #### 1. **数据集下载** - **官方渠道**：Ford Multi-AV Seasonal Dataset 可通过其开源项目地址获取，项目托管于 GitCode 平台[^2]。 **步骤**： 1. 访问项目主页：<https://gitcode.com/gh_mirrors/avd/AVData> 2. 通过 `git clone` 克隆仓库，或直接下载压缩包。 3. 数据集可能需注册或申请权限，需仔细阅读仓库的 `README` 文件。 #### 2. **使用说明** - **依赖项**： 数据通常以传感器原始格式（如 ROS bag 文件）存储，需安装 ROS（机器人操作系统）或专用解析工具[^2]。 - **预处理**： 仓库中可能包含示例脚本（Python/C++），用于解析传感器数据（如 LiDAR 点云、摄像头图像）和标注文件。 - **标注类型**： 包括目标检测框（车辆、行人）、语义分割掩码、时间同步信息等，需参考官方文档的标注格式说明。 #### 3. **数据结构** 数据集通常包含以下目录： - **`raw_data/`**：原始传感器数据（LiDAR、摄像头、雷达等），按时间戳组织。 例如： ```text raw_data/ ├── 2020-01-01-10-00-00.bag # ROS bag 文件 ├── camera/ # 图像序列（JPEG/PNG） └── lidar/ # 点云数据（.pcd 或 .bin） ``` - **`annotations/`**：标注文件（JSON/CSV 格式），包含目标位置、类别、轨迹等。 - **`calibration/`**：传感器标定参数（内参、外参），用于多传感器融合。 - **`metadata/`**：天气、光照、季节标签（如冬季雪天、夏季晴天）[^1]。 #### 4. **典型应用场景** - 多车协同感知算法验证 - 复杂天气条件下的自动驾驶鲁棒性测试 - 长期场景理解（季节变化对感知的影响） ---
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