11.1. 异常检测问题
本文最后更新于 2025年2月4日 下午
异常检测问题
异常检测(Anomaly
detection)算法是另一种常在非监督学习中使用的算法。这种算法虽然常常用于非监督学习,但与监督学习有许多相似之处。
对于一个非监督学习的数据集,假定数据集里的数据都是正常或异常的,此时加入一个新的数据,判断其在空间内的分布是否异常(符合现有数据集的分布规律)的问题称为异常检测问题。
解决这类问题,基本思路是对现有数据集的分布概率进行建模:设数据集
概率分布模型
在数据密集的中心区域位置的值很高,越疏离中心, 的值越低。
应用案例
- 用户欺诈行为检测
- 产品质量检测
- 生产监控
- ...
11.1. 异常检测问题
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