机器学习笔记(十三)-异常检测
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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
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