这里的异常点检测主要用于数据降噪,避免异常点的出现对模型性能的影响,因而这里关注的兴趣点主要是正常值(n)。 而我们通常所说的异常检测中并不会对任何变量给与特殊对待,异常值的定义是基于基础数据点的整体分布,这里我们关注的兴趣点主要是异常值(o)。 广义的回归建模只是一种工具,这种工具既可以用来进行数...
这里的异常点检测主要用于数据降噪,避免异常点的出现对模型性能的影响,因而这里关注的兴趣点主要是正常值(n)。 而我们通常所说的异常检测中并不会对任何变量给与特殊对待,异常值的定义是基于基础数据点的整体分布,这里我们关注的兴趣点主要是异常值(o)。 广义的回归建模只是一种工具,这种工具既可以用来进行数...
这里的异常点检测主要用于数据降噪,避免异常点的出现对模型性能的影响,因而这里关注的兴趣点主要是正常值(n)。 而我们通常所说的异常检测中并不会对任何变量给与特殊对待,异常值的定义是基于基础数据点的整体分布,这里我们关注的兴趣点主要是异常值(o)。 广义的回归建模只是一种工具,这种工具既可以用来进行数...
条件异常(conditional anomalies),又称上下文异常,指的是在特定情境下个体实例是异常的,在其他情境下都是正常的,例如在特定时间下的温度突然上升或下降,在特定场景中的快速信用卡交易; 群体异常(group anomalies)指的是在群体集合中的个体实例出现异常的情况,而该个体实例自身可能不是异常,在入侵或欺诈检测等应用中,离...
异常检测:探索数据深层次背后的奥秘《中篇》1.异常检测——线性相关方法 真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性,这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中,…
异常检测:探索数据深层次背后的奥秘《上篇》 1、什么是异常检测 异常检测(Outlier Detection),顾名思义,是识别与正常数据不同的数据,与预期行为差异大的数据。 识别如信用卡欺诈,工业生产异常,网络流里的异常(网络侵入)等问题,针对的是少数的事件。 1.1 异常的类别 ...
异常检测:探索数据深层次背后的奥秘《上篇》 1、什么是异常检测 异常检测(Outlier Detection),顾名思义,是识别与正常数据不同的数据,与预期行为差异大的数据。 识别如信用卡欺诈,工业生产异常,网络流里的异常(网络侵入)等问题,针对的是少数的事件。 1.1 异常的类别 ...
异常检测:探索数据深层次背后的奥秘《上篇》 1、什么是异常检测 异常检测(Outlier Detection),顾名思义,是识别与正常数据不同的数据,与预期行为差异大的数据。 识别如信用卡欺诈,工业生产异常,网络流里的异常(网络侵入)等问题,针对的是少数的事件。 1.1 异常的类别 ...
异常检测:探索数据深层次背后的奥秘《上篇》 1、什么是异常检测 异常检测(Outlier Detection),顾名思义,是识别与正常数据不同的数据,与预期行为差异大的数据。 识别如信用卡欺诈,工业生产异常,网络流里的异常(网络侵入)等问题,针对的是少数的事件。 1.1 异常的类别 点异常(point anomalies)指的是少数个体实例是异...
异常检测:探索数据深层次背后的奥秘《下篇》 异常检测——高维数据异常检测:孤立森林 在实际场景中,很多数据集都是多维度的。随着维度的增加,数据空间的大小(体积)会以指数级别增长,使数据变得稀疏,这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战,对距离的计算,聚类都带来了难题。例如基于邻近度的方法是在...