异常检测算法Isolation Forest，在工业界很实用，算法效果好，时间效率高，能有效处理高维数据和海量数据

最新推荐文章于 2024-04-14 22:05:08 发布
最新推荐文章于 2024-04-14 22:05:08 发布
阅读量807 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习模型
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32450111/article/details/86497303
本文详细介绍了如何使用Keras框架构建不同类型的自编码器，包括标准自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器和卷积自编码器。通过实践示例，读者可以了解自编码器在网络压缩、特征学习和图像重建等任务中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

无监督异常检测算法：孤立森林（Isolation Forest）
Cachel Wood的博客
03-15 886
孤立森林（Isolation Forest）是一种高效的无监督异常检测算法，特别适用于处理高维和大规模数据集。异常点（Outliers）与正常点相比，更容易被“孤立”（Isolate）。通过构建多棵随机树（），算法利用异常点在树中路径较短的特点，快速识别出异常。孤立森林通过随机分割快速识别异常，凭借其高效性和无监督特性，成为工业界异常检测的首选工具之一。理解其核心思想与参数调优，能在实际应用中有效提升检测效果。
异常检测——高维数据异常检测
疯子书生的博客
01-24 4387
异常检测——高维数据异常检测 主要内容包括： Feature Bagging 孤立森林 文章目录异常检测——高维数据异常检测1、引言2、Feature Bagging3、Isolation Forests4、总结5、练习6、参考文献 1、引言 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距离的计算，聚类都带来了难题。例如基于邻近度的方法是在所有维度使用距离函数来定义局部性，但是
isolation forest在MATLAB和python上的简单应用
奇迹的博客
09-19 3507
isolation forest在MATLAB和python上的简单应用1 问题描述2 isolation forest3 MATLAB实现isolation forest4 python实现isolation fores5 遇到的问题 1 问题描述 数据中的异常值的检测 异常点，也称为离群点。离群点检测算法主要看到了isolation forest算法和local outlier factor（LOF）算法。 LOF算法的具体原理在 LOF离群因子检测算法及python3实现 中讲得很清楚，简单来说就是如
【Python数据分析基础】: 异常值检测和处理
weixin_34187862的博客
08-08 1641
作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析师 上一篇分享了关于数据缺失值处理的一些方法，链接如下： 【Python数据分析基础】: 数据缺失值处理 本篇继续分享数据清洗中的另一个常见问题：异常值检测和处理。 1 什么是异常值？ 在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结...
孤立森林算法(Isolation Forest)异常数据检测可视化，Matlab语言。1.可用于检测异常数据，效果如图所示，算法新颖。2.直接替换Excel数据即可用 （不同特征数量均可）附赠
机器学习-深度学习
02-18 783
孤立森林算法(Isolation Forest)异常数据检测可视化，Matlab语言。 1.可用于检测异常数据，效果如图所示，算法新颖。 2.直接替换Excel数据即可用 （不同特征数量均可）附赠示例数据 可直接运行。
异常点检测算法isolation forest的分布式实现（转）
法相的博客
08-03 701
mark一下，感谢作者分享！ https://www.jianshu.com/p/a01a258ee7f2
异常检测 | 基于孤立森林(Isolation Forest)的数据异常数据检测（结合t-SNE降维可视化）
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
12-07 2000
异常检测 | 基于孤立森林(Isolation Forest)的数据异常数据检测（结合t-SNE降维可视化）
异常点检测系列之IsolationForest 算法及其实现
Jasminexjf的博客
03-06 1894
"An outlier is an observation which deviates so much from other observations as to arouse suspicions that it was generated by a different mechanism." 异常检测 (anomaly detection)，或者又被称为“离群点检测” (o...
异常检测（5）—高维数据的异常检测
Mrs.King的博客
01-24 1559
感想： 在高维数据中，数据集是多维的（这里的维度是特征），对于距离、聚类的计算都是一个难题，基于邻近度的计算方法是对每一个维度进行距离计算，但是点对的距离相对集中(（xmi,yix_{m}^{i},y^{i}xmi​,yi）在第m维上距离近)，这使得基于距离的计算方法失效，对于高维数据的处理，采用子空间的方法，集成方法是子空间思想中常用的一种。 集成方法：将多个算法或多个基检测器的输出结合起来。其基本思想是一些算法在某些子集上表现很好，一些算法在其他子集上表现很好，然后集成起来使得输出更加鲁棒。集成方法与基
异常值挖掘方法——孤立森林Isolation Forest
fengjiandaxia的博客
03-16 4516
异常值挖掘方法 一、内容概览 内容大致分为两大部分，第一部分是异常值挖掘方法概述，简略介绍异常值挖掘方法的分类及其优缺点。第二部分介绍孤立森林算法（iForest），Isolation Forest 简称 iForest，该算法是周志华在2010年提出的一个异常值检测算法，在工业界很实用，算法效果好，时间效率高。第二部分包括对iForest算法思想、原理、流程的介绍，以及来自sklearn官网上的一个iForest例子实战讲解，并附上代码与注释。 二、异常值挖掘方法概述 2.1统计量检验 先对变量做一个描述
LibIsolationForest：Isolation Forest异常检测算法的C ++，rust，julia，python2和python3实现
02-13
库隔离林 描述 该项目包含隔离林算法的Rust，C ++，Julia和python实现。 隔离林是一种基于随机生成的决策树的集合的异常检测算法。 有关算法的完整说明，请查阅算法创建者的原始论文： Python范例 可以通过pip安装python实现： pip install IsolationForest 这是一个简短的代码片段，显示了如何使用该库的Python版本。 您也可以阅读文件test.py以获得完整示例。 随着库的成熟，我将向该文件添加更多测试示例。 from isolationforest import IsolationForest forest = IsolationForest . Forest ( num_trees , sub_sampling_size ) sample = IsolationForest . Sample ( "Training Sample
x-deeplearning：高维稀疏数据的工业深度学习框架
02-23
概述 X-DeepLearning（简称XDL）是面向高维稀疏数据场景（如广告/推荐/搜索等）的深度优化的一个集成解决方案。XDL1.2版本已于近期发布，主要特性包括： 针对大批量/低并发场景的性能优化：在此类场景下性能提升50-100％ 存储及通信优化：参数无需人工干预自动分配，请求合并，彻底消除ps的计算/存储/通信热点 完整的流式训练特性：包括特征准入，特征消除，模型增量导出，特征计数统计等 修复了几个1.0中的小bug 完整介绍请参考 1. XDL训练引擎 2. XDL算法解决方案 3. Blaze预告引擎 4.深度树匹配模型TDM匹配召回引擎 联系我们 欢迎通过和邮件组（ ）联系我们 我们正在寻求合作伙伴，有志于获得XDL企业级支持计划的公司或团队，可以联系 ，与我们进一步商谈。 常问问题 执照 XDL使用许可 致谢 XDL项目由阿里妈妈事业部荣誉出品，核心贡献团队包括阿里妈妈
时间序列中的异常检测&孤立森林&异常可视化-lstm-arivm
沐阳的博客
05-24 6406
指标值的突然上升或下降是一种异常行为，这两种情况都需要注意。如果我们在建模之前就有异常行为的信息，那么异常检测可以通过监督学习算法来解决，但在没有反馈的情况下，最初很难识别这些点。因此，我们可以使用孤立森林（Isolation Forest）、支持向量机和LSTM等算法将其建模为一个无监督问题。下面使用孤立森林识别异常点。 这里的数据是一个用例(如收益、流量等)，每天有12个指标。我们必须首先确定在用例级别上是否存在异常。然后，为了获得更好的可操作性，我们深入到单个指标，并识别其中的异常情况。 现在
Isolation Forest算法总结
NLP工程化
05-08 4075
一.iForest算法原理 Isolation Forest（简称iForest）由Isolation Tree（简称iTree）构成。 1.iTree 2.iForest 参考文献： [1]Isolation Forest [2]Isolation-based Anomaly Detection [3] 异常挖掘Isolatio
Outlier Detection with Isolation Forest(孤立森林异常检测)
James_bobo的博客
10-22 1023
与其他流行的孤立点检测方法不同的主要思想是，孤立森林显式地识别异常，而不是对正常数据点进行分析。 孤立林和任何一种树系算法一样，都是建立在决策树的基础上的。 在这些树中，首先是随机选择一个特征，然后在所选特征的最小值和最大值之间选择一个随机分割值来创建的。 原则上，离群点不像正常点那样频繁，在数值上与它们不同（它们离特征空间中的常规点更远）。 这就是为什么通过使用这样的随机分区，它们更接近树的根（较短的平均路径长度，即观察到的边数必须通过从根到终端节点的树），并且需要更少的分割。 从图1中可以看出正常点(左
Isolation Forest 简介
最新发布
MusicDancing的博客
04-14 2401
wedc
isolation forest算法思路与实现
葫芦与瓢的博客
06-07 7873
网上看了下isolation forest，想自己实现，先把思路理清楚：1 isolation forest是由很多树组成，最后的结果是综合各个tree的结果，在这里叫itree2 在训练阶段，itree的训练如下（先给出一些符号及表示的意义：N代表训练数据的总个数，n代表从N个数据中无放回抽样得到的n个数据）：a 对每个itree，用不同的n进行训练，在样本中，随机选一个特征（比如一个训练
孤立森林算法_Isolation Forest算法梳理??
weixin_39614546的博客
11-21 906
异常是一个观测值，其偏离其他观测值太多以至于可以合理地推测该观测来自于其他机制，孤立森林 是一个基于 的快速异常检测方法，具有线性时间复杂度和高精准度。其可以用于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。本文的pdf版本已上传至Github，如果有需要可以自行下载。如果你觉得有帮助的话，欢迎点个赞，比心 ！1 的构建孤立森林算法的理论基础有两点： 提到森林，自然...
IsolationForest 算法包的应用实例
就很秃然
04-25 332
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import IsolationForest #创建正态分布伪随机种子 rng = np.random.RandomState(42) # 创建一个均值为0,标准差为0.3的正态分布,矩阵为100*2的规格 X = 0.3 * rng.randn(100, 2) # np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下拼接，要求列数相等。 # np.c_是按行连接两.
利用Sklearn和Isolation Forest算法实现金融交易异常检测
资源摘要信息:"本文专注于使用孤立森林（Isolation Forest）算法在交易数据集中检测异常值，借助Python编程语言和Sklearn机器学习库。孤立森林是一种有效的异常检测方法，特别适用于处理大型数据集。本文将向读者...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值