K-Sigma算法的另一个优点是,它不需要任何关于数据分布的先验知识,即便是数据存在多峰分布或非正态分布,也可以使用该算法进行检测。 但是,K-Sigma算法也有其局限性,在某些情况下,它可能会忽略一些重要的异常值或将正常数据误报为异常值。因此,我们需要根据具体情况选择合适的异常检测算法。©...
ksigma异常检测算法基于以下假设: 1. 数据服从正态分布; 2. 数据点与均值之间的距离符合标准差分布。 根据这些假设,我们可以使用以下公式来计算数据点与均值之间的距离: distance = abs(value - mean) / std_dev 其中,value是数据点的值,mean是数据集的平均值,std_dev是标准差。如果distance大于k * std_dev...
K-Sigma转换 网络结构 训练预测流程 参考文献 简介 本文主要讲解Practical Deep Raw Image Denoising on Mobile Devices论文在Raw域的降噪方法,是一些旗舰手机的夜景AI降噪方法之一。可能各位手上的手机的夜景降噪算法就用到了哦~该论文贡献主要有两点: (1)通过测量和估计Sensor noise level,使用经过转换的数据数据训练...
java实现ksigma异常检测算法 java 算数异常 一个程序开发出来之后,无论是用户还是程序员,都希望它稳定地运行,然而程序毕竟是人写的,人无完人哪能不犯点错误呢?就算事先考虑得天衣无缝,揣着一笔巨款跑去岛国买了栋抗震性能良好的海边别墅,谁料人算不如天算,碰到猴年马月遇上了一场大海啸,整个别墅被冲到山上...