机器学习算法之------异常检测 Anomaly Detection

最新推荐文章于 2024-07-07 00:22:17 发布
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分类专栏： AI程序员 算法 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41697507/article/details/86846846
本文介绍了异常检测的基础知识，包括高斯分布、异常检测算法的实现、参数估计、评估指标如F1Score，以及ε的选择。通过单元和多元高斯分布，探讨如何处理特征间的关系，指出多元高斯分布能自动捕捉相关特征但计算量较大。

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

异常检测 Anomaly Detection

  • 1、高斯分布（正态分布）Gaussian distribution
    分布函数：在这里插入图片描述
    其中，u为数据的均值，σ为数据的标准差
    σ越小，对应的图像越尖
    参数估计（parameter estimation）
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  • 2、异常检测算法

  • 例子
    训练集：在这里插入图片描述,其中

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【机器学习入门到精通系列】异常检测
NJU phd 在读。
09-09 539
文章目录1 什么是异常值？2 问题提出3 高斯分布4 高斯分布的异常检测算法5 开发和评估异常检测系统6 异常检测和监督学习7 选择要使用的功能---数据变换为高斯分布8 多元高斯分布9 使用多元高斯分布来进行异常检测 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构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质，而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点，我们就称其为****异常点，通
图神经网络(GNN)在复杂系统异常检测中的实践
最新发布
AI算力网络与通信的博客
06-05 620
在电力电网、工业物联网、金融交易等复杂系统中，异常事件（如设备故障、金融欺诈、网络攻击）往往不是孤立发生的，而是与系统中其他节点（设备、账户、传感器）存在复杂的依赖关系。传统异常检测方法（如孤立森林、K-means）仅关注单个节点的特征，忽略了节点间的关系信息，导致"漏报"或"误报"。本文将聚焦图神经网络（GNN）这一前沿技术，系统讲解其在复杂系统异常检测中的实践方法。本文将按照"概念-原理-实战-应用"的逻辑展开：首先用生活案例引出图与异常检测的关系；然后解析GNN的核心机制；
机器学习-异常检测算法（二）：Local Outlier Factor
weixin_34270606的博客
08-01 977
Local Outlier Factor（LOF）是基于密度的经典算法（Breuning et.al. 2000）, 文章发表于 SIGMOD 2000, 到目前已经有 3000+ 的引用。在 LOF 之前的异常检测算法大多是基于统计方法的，或者是借用了一些聚类算法用于异常点的识别（比如 ，DBSCAN，OPTICS）。但是，基于统计的异常检测算法通常...
【机器学习】异常检测算法(I)
weixin_30900589的博客
08-18 164
在给定的数据集，我们假设数据是正常的 ，现在需要知道新给的数据Xtest中不属于该组数据的几率p（X）。 异常检测主要用来识别欺骗，例如通过之前的数据来识别新一次的数据是否存在异常，比如根据一个用户以前的使用习惯（数据）来判断这次使用的用户是不是以前的用户。或者根据之前CPU正常运行时候的的用量数据来判断当前状态下的CPU是否正常工作。 这里我们通过密度估计来进行判断：if P(X) &g...
基于机器学习的异常点检测算法
拼命小李博客
08-18 1203
实现UEBA需要基于用户自身行为基线检测特征例如：用户名、登录地点、登录IP、登录时间、登录方式、登录时间段、 基于用户与用户之间行为基线检测特征 用户名、登录频次、常用IP数量、登录时长、是否是活跃用户、操作频次、常用登录地点、密码错误频次，其次根据TCP/UDP层一些数据包进行特征提取，最终通过多模型进行分析预测。我们依旧不去讨论过多模型算法的理论和复杂的公式，主要针对三种算法进行简单的阐述和区别！...
异常检测概览——孤立森林 效果是最好的
weixin_34061555的博客
11-03 824
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...
prometheus-anomaly-detector:Prometheus异常检测器（https的更新版本
05-02
该应用程序利用诸如Fourier和Prophet模型之类的机器学习算法来执行时间序列预测并预测指标中的异常行为。 将预测值与实际值进行比较，如果它们与默认阈值不同，则将其标记为异常。 用例 该框架的用例是帮助团队实时...
anomaly-detection:硕士项目-工业成像中的异常检测
03-04
本硕士项目深入探讨了这一主题，旨在利用先进的数据分析和机器学习算法，从大量的工业图像数据中识别出不寻常的模式或异常现象。 在这个项目中，重点可能会放在以下几个方面： 1. **数据预处理**：在分析图像之前...
ANOM DET.rar_Anomaly Detection_anom_anomaly_anomaly-detection_hy
07-15
通过深入理解和实践这个压缩包中的内容，用户不仅可以掌握MATLAB在高光谱异常检测中的应用，还可以进一步提升对高光谱数据分析和机器学习算法的理解。这将为从事相关领域的研究者和工程师提供有力的工具和方法。
ml-based-anomaly-detection:光谱残留
05-24
机器学习异常检测 介绍 该算法基于以下论文 光谱残差 任汉生，徐碧雄，王玉静，王超，黄从瑞，寇小玉，邢东升，毛阳，童Tong，张琪。 Microsoft的时间序列异常检测服务。” arXiv预印本 （2019）。 例子 示例...
机器学习——异常检测
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问题动机 下图的是直升机的QA测试中的一些指标，x1为热量，x2为震动频率，图中的点都是正常的点，也就是质量合格的，现在给定一个测试数据，如何去判断它是否能够通过质量检验？具体的判定方式是什么？ 根据给定的质量合格的数据及集，要想知道 x_test 是不是异常的，相当于计算这个测试数据不属于该组数据的概率大小。我们想要构建的模型，应该能根据该测试数据告诉我们，该测试样本属于这组正常数据的可能性 p(x)。 这种方法称为密度估计，表达如下： 应用举例： 通过记录用户的工作信息、访问网页频率、发言频率、打
计算机视觉之图像数据集：UCSD异常检测数据集
02-04
UCSD 异常检测数据集是通过安装在高处的固定相机获取的，可以俯瞰人行道。人行道上的人群密度各不相同，从稀疏到非常拥挤。在正常设置中，视频仅包含行人。异常事件是由于： 人行道中非行人实体的流通 异常的行人运动模式常见的异常包括骑自行车的人、滑冰的人、小推车，以及在人行道上或在人行道周围的草地上行走的人。还记录了一些坐在轮椅上的人的情况。所有异常都是自然发生的，即它们不是为了组装数据集而上演的。数据被分成 2 个子集，每个子​​集对应一个不同的场景。从每个场景录制的视频片段被分成大约 200 帧的各种片段。 Peds1：一群人走向和远离相机的剪辑，以及一些透视失真。包含 34 个训练视频样本和 36 个测试视频样本。 Peds2：行人移动平行于相机平面的场景。包含 16 个训练视频样本和 12 个测试视频样本。 对于每个剪辑，ground truth 注释包括每帧一个二进制标志，指示该帧是否存在异常。此外，Peds1 的 10 个剪辑和 Peds2 的 12 个剪辑的子集提供了手动生成的像素级二进制掩码，用于识别包含异常的区域。这是为了能够根据算法定位异常的能力来评估性能。
C# 检查异常
qq_56653589的博客
05-27 224
try //检查异常 { 要检查的异常（出现异常直接跳到catch后面不执行） }catch( ) //是什么异常（捕抓任何数据类型的异常就直接不加括号） { 是这个异常干嘛 } finally //不管任何时候都要执行的代码（可以不写） { } ...
强化学习Reinforcement Learning中的异常检测与处理方法
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
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强化学习Reinforcement Learning中的异常检测与处理方法 关键词： 异常检测 强化学习 状态异常 动作异常 策略异常 监控与维护
异常检测的深度学习：一项调查（翻译）
pingguolou的博客
06-03 3126
摘要 异常检测是一个重要的问题，在不同的研究领域和应用领域都得到了充分的研究。本调查的目的有两个方面，首先我们对基于深度学习的异常检测的研究方法进行了结构化和全面的概述。此外，我们回顾了这些方法在不同应用领域中对异常现象的采用情况，并评估其有效性。我们根据所采用的基本假设和方法，将最先进的深度异常检测研究技术归为不同的类别。在每个类别中，我们概述了基本的异常检测技术及其变体，并提出了关键假设，以区分正常和异常行为。此外，对于每个类别，我们还介绍了其优点和局限性，并讨论了这些技术在实际应用领域的计算复杂性。
掌握异常检测：Awesome-anomaly-detection-baseline基准指南
本段信息主要提供了关于“Awesome-anomaly-detection-baseline”这个异常检测基准的概述，包括项目背景、技术要求、返回值指标和使用示例数据集的说明，以及相应的标签和项目压缩包文件的名称。接下来，我们将根据...
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