利用高斯分布进行异常检测以及（异常检测）多元高斯分布的概率密度函数推导...

最新推荐文章于 2023-11-28 19:59:54 发布

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使用多元高斯分布进行异常检测

gongdiwudu的专栏

07-08

6792

我们对规律的事物有一种天然预测能力，这是人类智力对模式的直觉。然而，偶尔会发生一些不符合我们期望的事情，也不属于我们对模式的看法。我们称此类事件为异常。如果我们试图预测某些事情，我们可能希望从训练数据中排除异常。或者，也许我们想识别异常情况，以帮助改善我们的生活。在任何一种情况下，异常检测技术都可以证明是有用且适用于大多数行业和主题领域。本文将指导你完成异常情况检测的基础知识和统计异常情况检测模型的实现。

高斯分布、GBB和Prob IoU[旋转目标检测理论篇]

最新发布

ice

05-28

1540

本章主要介绍了基于高斯概率分布的旋转目标框prob IoU计算原理及公式推导。

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基于高斯分布统计的异常检测方法，可用于无监督学习进行欺诈行为、设备故障等异常检测

03-15

实现基于高斯模型的异常检测算法，可以按照以下步骤进行：（1）收集数据：首先需要收集服务器的性能指标，例如 CPU 利用率、内存使用率或磁盘 I/O 等。这些数据可以通过监控软件或者系统日志等途径获取，并且需要记录一段时间的数据。本案例为每个服务器的吞吐量 the through put (mb/s) 和响应延迟 latency (ms) 二维数据。（2）数据预处理；（3）计算均值和方差：根据收集到的数据，计算每个指标的均值和方差，作为正常行为的基准。可以使用样本均值和样本方差来估计总体均值和总体方差。（4）计算概率密度函数：使用均值和方差计算每个指标的概率密度函数（PDF）。在高斯模型中，概率密度函数是一个钟形曲线，其峰值处对应着均值。PDF 可以用来衡量某个指标在正常状态下的出现概率。（5）计算异常分数：对于新采集到的数据点，可以使用概率密度PDF 计算其异常分数。异常分数越高，表示该数据点越有可能是异常值。（6）设置阈值：由于每个指标的范围和正常行为的波动幅度可能不同，需要设置每个指标的异常阈值。当某个指标的异常分数超过设定的阈值，则将其视为异常行为。（7）预警或警报处理。

利用高斯分布进行异常检测

追梦程序员的博客

07-14

6192

今天周末，小伙伴们是不是出去浪了，苦逼的小编还在实验室学习，不是我不想出去，实在是实验室实行的996工作制。吐槽归吐槽，下面就进入本次文章的主题——利用高斯分布进行异常检测。首先什么是异常，又是通过什么进行异常检测？下面小编以对服务器的异常检测为例，对相关概念和原理进行解释。我们对服务器的检测一般是居于服务器的运行情况进行判定的，如可以选取吞吐量、响应延时等指标作为依据。当服务器运作正常时，它的吞...

基于高斯分布的异常检测(Anomaly Detection)算法

qq_38472535的博客

05-31

346

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weixin_43485035的博客

10-14

480

基于高斯概分布的异常检测 高斯分布也称为正态分布。它可以被用来进行异常值检测，不过我们首先要假设我们的数据是正态分布的。不过这个假设不能适应于所有数据集。但如果我们做了这种假设那么它将会有一种有效的方法来发现异常值。 ...

多维高斯随机变量概率密度函数(PDF)的推导

wmorries的博客

11-29

8058

##多维高斯随机变量概率分布函数

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03-23

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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

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04-26

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weixin_44584198的博客

11-28

698

数据的严重偏斜往往会导致监督学习算法面临巨大的挑战——尤其是在负样本数量稀缺的情况下，监督学习模型难以充分汲取必要的知识。这就引发了一个重要的问题：我们能否从这种极端不平衡的数据中成功地训练出一个有效的异常检测模型呢？处于图片的中心位置，是概率密度最高的地方，这代表此种情况是经常发生的。至于为什么小概率事件会等同于异常呢，打个比方，训练集得出结论人是吃米的，但是出来一个奇葩人居然吃虫子，那么这个不相当于出现异常了嘛。在训练之后，可以根据少量的数据确定异常的阈值，从而实现整个异常检测算法。

机器学习-异常检测（高斯分布）

NewDay_的博客

03-02

416

应用高斯分布来解决异常检测问题（一）

aicang3370的博客

09-03

364

(原创文章，转载请注明出处！) 异常检测的样本数据，可能有标签，但通常正常状况的样本很多，异常状况的样本很少，并且出异常的原因通常也不尽相同。所以，可以只针对正常状况的样本建模。而如果收集到一堆的数据没有标签，则可以对所有的样本数据用一个模型建模，因为通常数据中异常状况的样本很少，对最终模型的影响很小。通常样本数据是多维的，所在使用高斯分布来建模的时候，可以分别对每一维使用一个...

基于高斯分布和OneClassSVM的异常点检测

datayx的文章

08-03

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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习公众号：datayx大多数数据挖掘或数据工作中，异常点都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除，以...

9.异常检测，高斯分布，极大似然估计

阿欢的博客

10-27

688

异常是相对于其他观测数据而言有明显偏离的，以至于怀疑它与正常点不属于同一个数据分布。 异常检测是一种用于识别不符合预期行为的异常模式的技术，又称之为异常值检测。

机器学习-【9】异常检测（高斯分布模型）【手抄笔记】

Brianone的博客

04-23

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基于高斯分布的异常检测算法项目描述

湾区人工智能

07-10

1395

异常检测项目整理基于高斯分布的异常检测算法收集特征:电机轴1到6，问问剑桥，那份文档每个参数啥意思。假设机器数据符合高斯分布，如果不符合，就用对数函数转化为高斯分布。一个机器的1轴和2轴分别作为特征点，在直角坐标系中形成了一个点，m个机器就会形成m个点，画图。对于一个新的机器，如果新机器的特征点偏离了这块区域，我们就说异常了。具体实现算法：计算每个特征的平均值和方差，得到一个密度概率函数模型...

基于高斯分布的异常检测代码实现

湾区人工智能

07-24

3093

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import csv from numpy import genfromtxt from scipy.stats import multivariate_normal from sklearn.metrics import f1_score #画图设置 plt.style.use('gg...

多元高斯分布边缘与概率推导：SLAM关键理论详解

Schön和Fredrik Lindsten来自瑞典林雪平大学的自动控制分部，他们在2011年1月11日的论文中，重点关注了多变量高斯分布的核心特性，包括其密度函数的操纵和边缘分布的推导。首先，他们介绍了多变量高斯分布的标准...