week9(1)——anomaly detection

最新推荐文章于 2025-05-01 11:41:26 发布
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分类专栏： Coursera机器学习 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zzhhjjjj/article/details/120889243
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本文探讨了在异常检测中，尤其是面对偏斜样本和大量负样本时，如何利用多元高斯分布模型来识别正样本。我们关注特征分布复杂性和学习困难，并提供针对此类问题的解决方案和策略建议。

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

异常检测

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高斯分布

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异常检测算法

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异常检测一般都是偏斜类样本，负样本很多，正样本较少。异常样本的选择是通过排除那些负样本的概率，其特征分布可以是除去负样本的很多方位，特征很多，难以学习。

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多元高斯分布

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网络安全的具体实现方式
斯坦福大学吴恩达机器学习教程中文笔记——week9——异常检测，推荐系统
Laic Zhang的博客
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Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week9 学习笔记（异常检测，推荐系统）
zhang35的博客
02-23 682
异常检测（Anomaly detection） 建立模型p，类似表示属于正常情况的概率，小于某个值就认为它是异常的。 应用场景 诈骗检测 异常零件检测 数据中心电脑工作情况监控 高斯分布 / 正态分布(Gaussian Distribution) 参数估计 给你一组x，假设它们服从高斯分布，计算出μ和σ的值。 这样就能算出新成员的概率。 密度估计 假设x的各个特征是独立的，p(x)就可以用以下公式计算。 计算p(x)的过程也被称为密度估计。 异常检测算法 利用x的密度估计，计算它的概率，看是否
吴恩达机器学习入门笔记（Week 1）
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吴恩达机器学习笔记（week6——）
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Coursera Machine Learning 第九周week9ex8AnomalyDetectionRecommedMachines编程全套满分题目+注释
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modsecurity内存泄露_modSecurity规则学习（七）——防止SQL注入
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高斯分布
【氮化镓】质子辐照对 GaN-on-GaN PiN 二极管电导调制的影响
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从代码学习机器学习 - UMAP降维算法 scikit-learn版
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基于机器学习的舆情分析算法研究
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Candy5204的博客
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标题:基于机器学习的舆情分析算法研究内容:1.摘要 随着互联网的飞速发展，舆情信息呈现爆炸式增长，如何快速准确地分析舆情成为重要课题。本文旨在研究基于机器学习的舆情分析算法，以提高舆情分析的效率和准确性。方法上，收集了近 10 万条社交媒体的舆情文本数据，利用多种机器学习算法如支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等进行训练和优化。结果表明，经过优化的支持向量机算法在舆情分类的准确率上达到了 85%以上，明显高于其他对比算法。结论是基于机器学习的舆情分析算法能够有效处理海量舆情数据，为政府、企业等提供可靠的决策依据
《机器学习中的过拟合与模型复杂性：理解与应对策略》
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04-30 578
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机器学习中的标签策略：直接标签、代理标签与人工数据生成
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本文深入探讨了机器学习领域中标签的关键概念，包括直接标签与代理标签的定义、优缺点比较，以及人工生成数据的相关内容。通过详细实例和练习，帮助读者理解如何选择合适的标签类型和数据生成方式，从而优化机器学习模型的性能和准确性。文章强调了标签质量对模型训练的重要性，并提供了实践建议以确保数据质量和模型有效性。
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在数据集中，有些数据是有特征值与目标值的(这些目标值是连续的和离散的)，而有些数据是只有特征值而没有目标值，我们来举个例子：根蒂色泽敲声西瓜状态蜷缩深绿色沉闷熟瓜笔直浅白色清脆生瓜在上面的数据中，我们一般将一行数据称为样本，将一列数据称为特征，在上面的表格中，很明显西瓜的生和熟就是我们上面所说的目标值，前面的三列是特征值。
anomaly detection AI
02-18
一种有效的异常检测方式是通过属性恢复框架来实现[^1]。该框架旨在重建对象的正常状态特征，并对比实际观测到的状态差异来进行判断。当两者之间存在显著偏差时，则认为发生了异常情况。这种方法能够有效地捕捉那些...
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