one class SVM

最新推荐文章于 2024-04-12 18:07:59 发布
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#机器学习

博客围绕单类支持向量机（One Class SVM）展开，虽内容提及‘星际穿越之传送门’未涉及信息技术关键信息，但标题和标签表明核心为机器学习领域的单类支持向量机。
异常数据检测 | Python实现oneclassSVM模型异常数据检测
算法如诗的博客
11-29 660
异常数据检测 | Python实现oneclassSVM模型异常数据检测
One-class SVM
shashakang的博客
03-29 1万+
这几天看了一篇文章，当样本极其不平衡的时候，可以用一分类，就是说结果是为是它，或者不是它这两种，至于不是它到底是谁，我们不关心。关于二分类问题，我们得到的结果为要么是A，要么是B。我目前在做异常事件检测，对于异常事件来说就是样本量极少的事件，对于检测这类事件我就可以利用libsvm中的One-class SVM ，利用正常情况下的数据训练出超平面，在用所有数据进行测试，在超平面之内则认为是正常事件
单分类算法：One Class SVM
Rnan_prince的博客
07-15 3万+
安全检测常用算法有：Isolation Forest，One-Class Classification等，孤立森林参见另一篇，今天主要介绍One-Class Classification单分类算法。 一，单分类算法简介 　　One Class Learning 比较经典的算法是One-Class-SVM，这个算法的思路非常简单，就是寻找一个超平面将样本中的正例圈出来，预测就是用这个超平面做决策，在圈内的样本就认为是正样本。由于核函数计算比较耗时，在海量数据的场景用的并不多； 　　另一个算法是...
SVM用于一类问题的代码-oneclasssvm.m
08-13
SVM用于一类问题的代码-oneclasssvm.m 看到有人需要一类SVM，实际上就是聚类SVM，可以应用于离群点检测，或在只拥有一类数据下判定新数据是否属于此类。 请注意代码是求解一个2次规划问题，因此适用于维数不是太高，而且非奇异的情况。 现在把代码贴上来，有要的抓紧下载。 oneclasssvm.m SVM用于一类问题的代码
异常检测算法中的One-Class SVM
牛肉胡辣汤
09-06 1457
One-Class SVM是一种常用的异常检测算法，通过构建一个超平面将正常样本与异常样本分开。它具有无监督学习、适应多种类型异常数据以及鲁棒性强等优点。在网络安全等领域的应用中，One-Class SVM能够有效地发现异常数据，提高系统的安全性和稳定性。
单分类之OneClassSVM
Anakin6174的博客
03-12 1万+
OneClassSVM是一种单分类算法，也常用来做异常检测（不符合常规模式的即为异常）。
python one class svm_Python机器学习笔记：One Class SVM
weixin_39575775的博客
12-18 1557
前言最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容易得到正常场景下的训练数据，但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵，或者根本不可能。如果可以模拟一个错误的系统状态，问题就好解决多了，但无法保证所有的错误状态都被模拟到，所以只能寻找单样本检测相关的...
oneclass_svm.zip_one class_one class svm_one svm_oneclass_svm
07-13
one class svm 单分类问题，其中有测试的代码和详细的代码解释
One-Class SVM
12-04
很不错的文档很不错的文档很不错的文档很不错的文档很不错的文档
One class SVM
Mying的博客
07-26 1442
单类支持向量机 1.前景 马上大四了，临近毕业，要为毕业设计做打算了。刚好学校培养什么卓越工程师，可以实习单位做毕业设计。单位的博士（交大老师）分配了一个关于医疗图像处理的课题给我。于是看起了论文，疯狂补充知识。由于之前自学过机器学习（西瓜书、蓝皮书）和深度学习（看过一些论文（边缘检测）和框架），所以在此基础上记录一些没有学过的东西。 2.One class support vector mach...
SVDD one class SVM
03-12
该源代码是SVDD，其中对一类的SVM有很好的分类作用
基于蚁群算法改进One-Class SVM的电力离群用户检测算法研究
10-15
用电采集负荷数据反映了用户的用电特性及用电习惯，通过用电负荷数据分析识别用电离群用户。根据高维用电负荷数据的特点，提出了一种基于改进One-Class SVM算法的电力离群用户检测，同时采用蚁群算法对支持向量机的训练参数进行优化，可以在样本分布不均匀、样本分布未知的环境下有效识别电力离群用户。通过对某市纺织业用户的数据进行实践证明，改进的算法能够有效提高收敛速度，并能有效地识别出离群的用电用户。
R语言实现SVM预测的代码
08-31
R语言实现SVM预测的代码，简单但是亲测可用。（下载后用记事本打开即可） library(xlsx) library(e1071) #———— 1、加载数据 #训练集 #预测集 #———— 2、数据整理 #建立模型 #预测
无监督︱异常、离群点检测 一分类——OneClassSVM
热门推荐
素质云笔记
08-03 4万+
OneClassSVM两个功能：异常值检测、解决极度不平衡数据 因为之前一直在做非平衡样本分类的问题，其中如果有一类比例严重失调，就可以直接用这个方式来做：OneClassSVM；OneClassSVM还有一个功能就是异常值检测。 其他我的相关博客： 1、机器学习︱非平衡数据处理方式与评估 2、RFM模型+SOM聚类︱离群值筛选问题 3、R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理 ...
One-Class SVM详解
qq_34184505的博客
06-19 7247
One-Class SVM（Support Vector Machine）是一种无监督学习算法，用于异常检测和离群点检测。它的目标是通过仅使用正常数据来建模，识别出与正常模式不同的异常数据点。数据映射：将正常数据映射到高维特征空间中，使得正常数据点能够被一个超平面所包围。这个超平面被称为决策边界。寻找最优超平面：通过最大化超平面与正常数据之间的间隔，寻找一个最优的分割超平面，使得异常点尽可能远离该超平面。这意味着决策边界要尽可能远离正常数据点。
什么是One-Class SVM
MusicDancing的博客
04-12 2770
112qwe
《异常检测——从经典算法到深度学习》3 基于One-Class SVM的异常检测算法
Smileyan's blog
05-26 1万+
3. 基于 One-Class SVM 的异常检测算法 此篇主要介绍以下内容： One-Class SVM 算法概述 One-Class SVM 算法应用实例 小结 3.1 One-Class SVM 算法概述 SVM (Support Vector Machines)： 支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。 —— 百度百科 One-Class SVM： One-Class SVM是一种无监督算法，它学习用于新颖性(novel
oneclasssvm
最新发布
09-23
### 介绍 One-Class SVM 属于 one class classification 方法，与常见的二分类问题不同，在二分类问题中训练集有正例和负例两个类，而 one class classification 的训练集中只有一个类，One-Class SVM 的识别结果为“是”或者“不是”这个类 [^3]。 ### 原理 One-Class SVM 的核心目标是在特征空间中找到一个超球体，将目标类的数据尽可能地包含在内，同时使超球体的体积最小化，以实现对目标类数据的描述和对异常数据的区分。它通过引入一个参数 $\nu$ 来控制超球体的大小和包含的数据比例，从而平衡对目标类数据的覆盖和对异常数据的识别能力。 ### 使用方法 One-Class SVM 的构造函数为 `oneClassSvm(cacheSize = 100, kernel = rbfKernel(), epsilon = 0.001, nu = 0.1, shrink = TRUE, ...)` [^2]。其中各参数的含义如下： - `cacheSize`：缓存大小，默认为 100。 - `kernel`：核函数，默认为径向基核函数 `rbfKernel()`。 - `epsilon`：停止迭代的误差精度，默认为 0.001。 - `nu`：控制支持向量的数量和错误率，默认为 0.1。 - `shrink`：是否使用收缩启发式算法，默认为 `TRUE`。 ### 应用场景 在现实场景中，One-Class SVM 有诸多应用。例如在商品销售预测场景中，当面对一堆某商品的历史销售数据，包含购买该产品的用户信息和未购买的用户信息时，若直接进行二分类训练，由于未购买用户数通常远大于已购买用户数，会导致训练出的分类器有较大偏向值。此时可以使用 One-Class SVM 方法，训练集中仅使用已经买过该产品的用户数据，在识别新用户是否会购买该产品时，识别结果为“会”或者“不会” [^1]。 ```python # 以下是一个使用Python中sklearn库实现One-Class SVM的简单示例 from sklearn.svm import OneClassSVM import numpy as np # 生成一些示例数据 X_train = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]) # 创建One-Class SVM模型 clf = OneClassSVM(nu=0.1, kernel="rbf", gamma=0.1) # 训练模型 clf.fit(X_train) # 预测新数据点 X_test = np.array([[5, 6], [0, 0]]) y_pred = clf.predict(X_test) print(y_pred) ```
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