One class Classification

最新推荐文章于 2025-04-19 15:07:18 发布
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分类专栏： ML
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangbaoanhadoop/article/details/83687124
本文详细介绍了多种异常检测算法，包括one-class SVM、SVDD、Elliptic Envelope、Isolation Forest等，深入探讨了它们在不同场景下的应用及优缺点。

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

One-Class Classification: A Survey
qq_56101688的博客
09-24 1381
标签 γ 表示两个输入是否属于同一类（γ=0 表示同类，γ=1表示不同类）。标签 ζ 表示两个图像是否均来自 OOD 数据集（ζ=0 表示来自 OOD，ζ=1 表示不是）。
[异常检测]EXPLAINABLE DEEP ONE-CLASS CLASSIFICATION
BENULL的博客
12-16 2225
[异常检测]EXPLAINABLE DEEP ONE-CLASS CLASSIFICATION 会议： 2021 ICLR 论文： https://openreview.net/forum?id=A5VV3UyIQz. 代码：https://github.com/liznerski/fcdd 创新点 因为用于异常检测的深度单分类方法学习映射将正常样本集中在特征空间而将异常样本映射出去。由于这样的变换是非线性的，所以很难去解释。于是这篇文章提出了全卷积数据描述（FCDD），是对DSVDD的一种修改，使变换
20年单类别(One-Class)分类全面综述论文
01-19
本文提供了针对视觉识别的单类别分类OCC的经典统计和基于深度学习的最新方法的全面调研。详细并讨论了现有OCC方法的优缺点，还介绍了OCC的常用数据集和评估指标。单类别分类（One-Class Classification，OCC）是多类别分类的一种特殊情况，其中训练期间观察到的数据来自单个阳性类。
One-class Classification(introduction)
木东的博客
12-07 3335
One-class Classification In contrast with normal classification problems where one tries to distinguish between two (or more) classes of objects, one-class classification tries to describ
one class classification
最新发布
Misnearch的博客
04-19 139
在one class classificaiton中，仅仅只有一类的信息用于训练，其他类别的(outlier)信息是缺失的，即区分两个类别的边界线是通过仅有的一类数据的信息学习得到的。二分类中常用的BCE Loss，理解这里的Loss就是判断模型的好坏并纠正，对于错误的预测，应该返回高值，对于良好的预测，应该返回低值。利用已知部分正常节点来检测异常，即只利用一类正常节点来实现二分类，这是one-class的任务。
One-Class Classification入门
a819411321的博客
07-26 8433
公司最近做异常检测，用One-Class做，感觉很棒，有python代码有c++部署代码。所需要做得就是如何提高训练效果。 先鸽一会，下周写，坑站着。 One Class是一种使用gan的缺陷检测方案，该方案仅依靠正样本和少量的负样本即可实现缺陷检测。 训练集合的样本是生产出来的物品，标签是标准的物品。 样本 标签 样本经过CNN（解码网络）得到Feature map 然后再经...
（十八）Deep One-Class Classification
WangZixuan1111的博客
06-09 5399
论文信息 2018 ICML 数据集（3个）：MNIST+CIFAR-10图像基准数据集+GTSRB停止标志数据集 论文原文下载链接： Deep One-Class Classification 论文对应代码： https://github.com/lukasruff/Deep-SVDD 论文解析参考链接 1、文章相关概念理解整理归纳：关于OCSVM与SVDD的理解 2、相关理解参考：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10701708.html 2、论文解析参考：htt
Learning Deep Features for One-Class Classification.pdf
08-02
在当今的数据分析和机器学习领域，一分类（One-Class Classification）问题引起了学术界和工业界的高度兴趣。这篇题为"Learning Deep Features for One-Class Classification"的论文由Pramuditha Perera和Vishal M. ...
【TKDE 2024】异常检测 | Calibrated One-class Classification for Unsupervised Time Series Anomaly Detection
qq_41977459的博客
06-03 567
本文提出了一种基于校准的单类分类的无监督时序一场检测方法，COUTA。该方法克服了单类学习过程中的两个关键挑战：1）异常污染的存在；2）异常知识的缺乏。COUTA通过两个新颖的校准方法，基于不确定性建模的校准（UMC）以及基于原生异常的校准（NAC），实现上述目标。在UMC中，对单类分类的距离值施加一个先验的分布，惩罚不确定性大的噪声样本的影响，鼓励确定性高的样本有效学习。在NAC中，利用设计的数据扰动操作生成原生的异常样本，为单类分类学习提供了最初的异常知识。
One-Class Classification A Survey.zip
09-23
《一类别分类综述》 一类别分类，也被称为单类分类或无监督异常检测，是一种机器学习技术，主要用于识别和区分数据集中未见过的新颖或异常实例。它与传统的多类别分类不同，后者通常涉及训练模型来区分多个已知类别...
One-class classification tool in matlab使用手册
09-29
关于matlab中Dd_tool使用的操作手册。该工具包含算法可以用来进行单目标分类，异常检测等。
单分类算法：One Class SVM
热门推荐
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...
Python机器学习笔记——One Class SVM
weixin_30861797的博客
05-11 3589
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...
one-class(单分类) kNN(K-Nearest Neighbor)算法Matlab实现
qq_31460511的博客
04-03 3969
one-class(单分类) kNN(K-Nearest Neighbor)算法Matlab实现 本文的核心是给出了一个基于kNN的单分类（one-class）分类器实现代码，并给出了数据以及运行实例，让读者能更好地理解并使用。代码基于MATLAB平台实现。而多分类的KNN代码已经比较多了，比如https://blog.youkuaiyun.com/queyuze/article/details/70195087博客中就给出了其实现。 1.首先是单分类分类器的介绍 1.1二分类问题 首先，学过机器学习的人都应该比较了解
One-class
a819411321的博客
09-02 879
先贴网络吧 我所用的One-class数据和网络如下： #以256*64的数据为例子，grid为4，batch为4。 #在训练网络权重时，数据经过每一层后的维度如下： torch.Size([4, 3, 64, 256]) torch.Size([4, 48, 32, 128]) torch.Size([4, 96, 33, 64]) torc...
(一)Deep-One-Class-Classification论文解读及代码分析
机器人视觉感知
05-04 6293
单分类，异常检测，深度支持向量描述
One-Class Classification (OCC) 算法
weixin_43120238的博客
05-06 2402
原文：One-Class Classification Alogrithms for Imbalanced Datasets In this tutorial, you will discover how to use one-class classification algorithms for datasets with severely skewed class distribution. After completing this tutorial, you will know: One-clas
《Deep One-Class Classification》在异常检测的一种检测计算工具
qq_45496282的博客
08-25 4182
《Deep One-Class Classification》 发表的刊物：ICML 2018 论文地址链接：http://proceedings.mlr.press/v80/ruff18a/ruff18a.pdf 想重点提一下这一篇文章的原因是： 最近看的好几篇异常检测的文章都用到了One-Class Classification，自己不是理解的很透彻，就想借以做个专栏一次性将相关概念都以自己的知识掌握程度去理解一下，并尝试自己给讲解出来。 有关概念：SVM（支持向量机）、one class SVM：简
one-class classification
09-04
一类分类是一种机器学习问题，主要用于异常检测和离群点分析。与传统的二类分类不同，一类分类只关注某一类别的数据，而不关心其他类别。其目标是通过学习目标类别的特征和模式，将其他类别的数据点识别为异常或离群点。 在一类分类中，通常没有标记的异常样本用于训练模型。因此，该问题主要是通过利用目标类别的正常样本，建立一个模型来描述目标类别的特征。常用的一类分类算法包括支持向量数据描述（SVDD），OneClassSVM和Isolation Forest等。 一类分类在许多领域中具有广泛的应用。例如，金融领域中，可以使用一类分类来检测异常交易行为和欺诈行为。在网络安全中，一类分类可以检测异常的网络活动和入侵行为。在医学领域，一类分类能够帮助检测罕见疾病和异常病例。 一类分类的挑战在于确定正常数据的边界，并将异常的数据点与正常的数据点区分开来。此外，一类分类的性能评估通常需要考虑错误识别率和漏报率两个指标。 总的来说，一类分类是一种针对异常检测和离群点分析的机器学习问题，通过学习目标类别的特征和模式，将其他类别的数据点识别为异常或离群点。它在许多现实应用中有着重要的作用，并且需要面临一些挑战和评估指标。
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