3——Anomaly Detection

最新推荐文章于 2022-11-02 23:34:31 发布
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#机器学习 #李宏毅 #入门 #学习博客

3——Anomaly Detection

1 Anomaly Detection 仅是检测出anomaly的数据
在这里插入图片描述
2在这里插入图片描述
本节课的框架图
training data可能会被污染，可以用一个××生成training data

基本思路
在这里插入图片描述

3 model的performence是由你判定的方法决定的，是missing比较重要还是false alarm比较重要
用癌症/辛普森举例
4 极大似然估计量在ML的应用

今天学得很烂，总是被各种各样的事情烦
能有学习的精力真幸福
心有点乱了，在回去之前学不完了
放平心态，坦然接受，尽力而为

在这里插入图片描述

人工智能-机器学习：Anomaly Detection（异常检测）
u013250861的博客
12-28 3087
Anomaly Detection，也叫做 异常检测，目的在于让机器知道我所不知道的事情。 - 虽然说是 异常，但其实是以训练集为核心，判断输入数据是否与训练集中的数据 “类似”。 - Anomaly Detection 在不同的领域可以有不同的叫法，比如：outlier Detection，novelty Detection，exceptions Detection。 - 至于什么才是“类似”，它的定义这取决于你所用的方法。如下图所示，如果你给的训练集只有雷丘，那么比卡丘就是“异常”；相反，如果你给的训练
异常检测(Anomaly Detection)技术
学兔兔的博客
03-15 694
异常检测Anomaly Detection是机器学习领域中的一项重要任务，它主要用于识别数据集中的异常值或离群点。在很多实际应用场景中，这些异常值往往代表了有意义的信息，例如欺诈行为、设备故障等。在本文中，我们将介绍什么是异常检测以及如何使用机器学习模型进行异常检测。首先，本文介绍异常检测的基本概念、方法和评估指标。然后，在实际应用中，我们可以根据具体的场景选择合适的方法，并使用评估指标来评估模型的性能，并给出研究案例。异常检测是一种数据分析的技术，在实际应用中经常被用于发现和处理各种异常情况。
anomaly_detection
06-11
Mahout中的时间序列异常检测 介绍 这个存储库包含一个用于 Mahout 中时间序列异常检测的新类和一个基于 Ted Dunning 之前在 EKG 数据上的工作的相应示例。 您可以在src/main/java/org/apache/mahout/anomalydetection/TimeSeriesAnomalyDetection.java下找到新类。 TimeSeriesAnomalyDetection 类嵌入了 t-digest 算法以发现异常并引导用户完成异常检测过程。 EKAnomalyDetection 类通过应用新引入的 TimeSeriesAnomalyDetection 类来实现时间序列异常检测场景。 该示例在src/main/java/org/apache/mahout/anomalydetection/EKGAnomalyDetection.java 。
anomaly-detection
05-09
异常检测 这是基于以下Kaggle竞赛的机器学习模型： ://www.kaggle.com/arjunjoshua/predicting-fraud-in-financial-payment-services 我采用了这种方法，并将其转换为基于Scala的生产化模型，该模型既可以训练模型也可以评估测试数据 先决条件 在执行该应用程序之前，您需要设置一些先决条件： 编译XGBoost库并在本地安装。 可以在这里找到编译说明： : 下载存储库后，您将需要git checkout tags/v0.71以获得该项目已经过测试的XGBoost代码的版本 安装CMake的最新版本。 在CentOS上，我必须使用wget https://cmake.org/files/v3.6/cmake-3.6.2.tar.gz手动安装 将交易数据从Kaggle源站点复制到HDFS 首先从以上Kaggle
异常检查(Anomaly Detection)
cyphappy的博客
04-17 658
异常检测 (anomaly detection)，或者又被称为“离群点检测” (outlier detection)。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题
Anomaly Detection_A Survey
05-02
异常检测的综述：Anomaly detection is an important problem that has been researched within diverse research areas and application domains. Many anomaly detection techniques have been specifically developed for certain application domains, while others are more generic. This survey tries to provide a structured and comprehensive overview of the research on anomaly detection.We have grouped existing techniques into different categories based on the underlying approach adopted by each technique.
Anomaly Detection for Monitoring
10-09
关于系统异常检测相关话题的探讨，系统开发必须面对的课题。 by Preetam Jinka and Baron Schwartz Copyright © O’Reilly Media, Inc 值得一读!
李宏毅机器学习笔记——Anomaly Detection（异常侦测），ROC AUC score
iwill323的博客
11-02 2158
李宏毅机器学习笔记——Anomaly Detection（异常侦测） ROC AUC score
视频异常检测——Anomaly Detection in Video via Self-Supervised and Multi-Task Learning
shaoyue1234的专栏
04-19 2146
Anomaly Detection in Video via Self-Supervised and Multi-Task Learning文章资源问题描述思想做法网络结果存在的问题思考 文章 2021.CVPR.Anomaly Detection in Video via Self-Supervised and Multi-Task Learning 资源 问题描述 以往的方法都是单独考虑单个任务，在某些场景下不好： 如，车突然停了，但是重构预测都很好，就是因为没有考虑上下文。 思想 同时完成四项任务：
VAE异常检测论文复现——Anomaly Detection for Skin Disease Images Using Variational Autoencoder
qq_40746182的博客
01-15 3626
VAE异常检测论文复现——Anomaly Detection for Skin Disease Images Using Variational Autoencoder数据集下载数据集预处理及数据集调用深度学习网络结构Loss函数的选择实验结果  今天内容是复现论文Anomaly Detection for Skin Disease Images Using Variational Autoenc...
视频异常检测——Robust Anomaly Detection in Videos Using Multilevel Representations
shaoyue1234的专栏
03-28 1468
文章 Robust Anomaly Detection in Videos Using Multilevel Representations,AAAI,2019 资源 github video 问题描述 底层次的特征存在问题 思想 用高层次的特征和低层次的特征结合，提高鲁棒性，解决低层次特征的问题 贡献 提出了MLAD（multi-level anomaly detection） 利用DA...
异常检测Anomaly Detection（一）定义、分类及方法
pure95214的博客
05-11 9318
异常检测1. 什么是异常检测？1.1 定义1.2 应用场景1.3 异常检测为什么难做2. 异常检测的分类2.1 根据数据集性质分类2.2 根据异常的类别分类2.3 根据标签的可获得性分类3. 异常检测方法综述2.1 基础方法2.1.1 基于统计学的方法2.1.2 谱方法2.1.3 基于距离的方法2.2 集成方法2.2.1 feature bagging ：2.2.2 孤立森林：2.3 基于分类的机器学习方法2.3.1 神经网络方法2.3.2 贝叶斯网络2.3.3 SVM方法 1. 什么是异常检测？ 1.1
异常检测（anomaly detection）
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天泽28的专栏
05-20 5万+
异常检测（anomaly detection） 关于异常检测（anomaly detection）本文主要介绍一下几个方面： 异常检测定义及应用领域常见的异常检测算法高斯分布（正态分布）异常检测算法评估异常检测算法异常检测VS监督学习如何选择使用features多元高斯分布多元高斯分布在异常检测上的应用 一、异常检测定义及应用领域 先来看什么是异常检测？所谓异常检测就是发现与大
Anomaly detection(异常检测)
qq_36417014的博客
11-29 804
前言 这一章内容还是紧接着上一章内容，在前面我们给大家介绍了一些无监督学习的问题，Clustering(聚类)和Dimensionality Reduction(降维)问题，在这一章将给大家介绍另一个关于无监督学习的问题Anomaly detection(异常检测)问题。 最后，如果有理解不对的地方，希望大家不吝赐教，谢谢！ 【机器学习系列】【第十二章：降维】【第...
Anomaly Detection
qq_30776035的博客
08-21 298
背景 定义：找出异常（与训练资料相异 的data） 应用：欺诈检测、网络入侵检测、癌症检测 与二分类的区别： 异常数据不能被简单视为一类 难以获取异常数据 带标签异常检测 训练一个分类器，将置信度（分类最高分or crossentropy）与threshold 比较。 threshold的设定取决于f(x)在Dev dataset 上的表现 不带标签异常检测 基于分布 得出数据分布p...
nosiy anomaly detection
最新发布
02-27
### 带噪声异常检测的方法与算法 #### 1. 监督式异常检测 监督式异常检测方法通过利用带有标签的数据来训练模型，从而能够更好地处理含噪数据。这类方法可以学习到区分正常样本和异常样本之间的边界[^1]。当存在大量标注良好的正负样本时，监督式方法通常能提供更高的准确性。 #### 2. 半监督/弱监督下的异常检测 由于获取完全干净且充分标记的数据集往往困难重重，在实际应用场景中可能会遇到含有一定比例错误标签的情况。此时采用半监督或弱监督策略变得尤为重要。例如，可以通过引入少量高质量的种子样本来引导整个学习过程；也可以设计鲁棒损失函数以减轻噪音带来的负面影响。 #### 3. 自编码器(Autoencoder)-基于深度学习的方法 自编码器是一种无监督特征提取工具，特别适用于高维空间内的表示学习。它由两部分组成——编码器(encoder)负责压缩输入信息至低纬度潜在变量(latent variables)，解码器(decoder)则尝试重构原始信号。对于带噪声的时间序列或其他类型结构化数据而言，经过适当调整后的变体如去噪自编码器(Denoising Autoencoders)[^2] 可以有效地过滤掉随机扰动并聚焦于真正有意义的变化模式上。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers class DenoisingAutoEncoder(tf.keras.Model): def __init__(self, input_shape=(None,), latent_dim=64): super().__init__() self.encoder = tf.keras.Sequential([ layers.InputLayer(input_shape=input_shape), layers.Dense(128, activation='relu'), layers.Dropout(rate=0.2), # Add dropout layer to handle noise layers.Dense(latent_dim, activation='sigmoid') ]) self.decoder = tf.keras.Sequential([ layers.InputLayer(input_shape=(latent_dim,)), layers.Dense(128, activation='relu'), layers.Dense(np.prod(input_shape)) ]) def call(self, x): encoded = self.encoder(x) decoded = self.decoder(encoded) return decoded dae_model = DenoisingAutoEncoder() ``` #### 4. 结合多种探测器的学习框架 为了提高对抗不同类型干扰的能力，一些研究工作致力于构建集成多个基础探测机制于一体的综合性平台。比如Opprentice就是这样一个例子，该系统不仅实现了自动化参数优化流程而且还允许灵活配置不同组件间的协作方式[^3]。这种方法能够在一定程度上增强整体系统的稳定性和泛化性能。 #### 5. 时间序列依赖关系建模 针对时间序列特有的上下文特性开发专门化的分析手段同样有助于改善带噪声环境下的表现效果。具体来说，某些高级别统计量（如互相关系数）或者图形理论概念都可以用来捕捉隐藏在表象之下的内在规律性。此外还有诸如动态贝叶斯网络(DBN)之类的概率图模型也常被应用于此类任务当中[^5]。
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