吴恩达机器学习--应用高斯分布开发异常检测算法

异常检测算法

1. 对于给定的数据集 x(1),x(2),...,x(m) ，有m个样本，每个样本有n个特征，建立概率模型 p(x)，找出哪些特征出现的概率高，哪些特征出现的概率低。
2. p(x)=p(x_1)*p(x_2)*p(x_3)......*p(x_n)
3. p(x)=第一个特征X_1的概率*第二个特征X_2的概率*第三个特征X_3的概率......*第n个特征X_n的概率
4. 假设：每一个特征x服从正态分布 x~N(μ,σ2)
5. 则：，，......
6. 即：
7. 我们要针对每一