zzj960321的博客

1、概述 统计学方法对数据的正常性做出假定。它们假定正常的数据对象由一个统计模型产生，而不遵守该模型的数据是异常点。统计学方法的有效性高度依赖于对给定数据所做的统计模型假定是否成立。 异常检测的统计学方法的一般思想是：学习一个拟合给定数据集的生成模型，然后识别该模型低概率区域中的对象，把它们作为异常点。 即利用统计学方法建立一个模型，然后考虑对象有多大可能符合该模型。 根据如何指定和学习模型，异常检测的统计学方法可以划分为两个主要类型：参数方法和非参数方法。 参数方法假定正常的数据对象被一个以Θ\Theta

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