机器学习笔记(十三)-异常检测

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习笔记(十三)-异常检测相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

本次学习笔记主要记录学习机器学习时的各种记录,包括吴恩达老师视频学习、李宏毅老师视频学习、周志华老师的《机器学习》(西瓜书)以及李航老师的《统计学习方法》。作者能力有限,如有错误等,望联系修改,非常感谢!

机器学习笔记(十三)-异常检测


第一版       2022-07-10        初稿

一、问题的动机


给定无标签数据集,将对数据建模即p(x)
x的概率模型:
  p(xtest)<ε,为异常
  p(xtest)>=ε,为正常

二、高斯分布(正态分布)



三、算法



四、开发和评价-一个异常检测系统



五、异常检测 vs 监督学习

六、选择要使用的特征



七、多元高斯分布



八、使用多元高斯分布进行异常检测




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  1. 机器学习-吴恩达 ↩︎

  2. 机器学习-李宏毅 ↩︎

  3. 机器学习-周志华 ↩︎

以上是关于机器学习笔记(十三)-异常检测的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Coursera 机器学习 第9章(上) Anomaly Detection 学习笔记

斯坦福大学Andrew Ng - 机器学习笔记 -- 异常检测

吴恩达《机器学习》课程总结(15)异常检测

吴恩达-coursera-机器学习-week9

Java学习笔记之三十三详解Java中try,catch,finally的用法及分析

斯坦福机器学习视频笔记 Week9 异常检测和高斯混合模型 Anomaly Detection