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机器学习中的异常检测入门

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修改2019-10-23 17:26:07
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修改2019-10-23 17:26:07
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文章被收录于专栏:算法channel

顾名思义,异常检测是利用机器学习的方法,从一堆样本数据中选择出异常的个体。例如我们高中数学学习的3

原则,就是异常检测的一个基础范例。

异常检测在生活中有重要的应用,如生产线产品质量控制、反恐任务、互联网异常用户检测等。

1 异常检测和分类任务

如果将0设定为正常样本,1设定为异常样本,异常检测又可以看做一个二分类的任务,那么它们之间有什么区别呢?

  1. 异常检测实际是一种非监督学习,而一般的分类任务是监督学习
  2. 异常检测通常有大量负样本(正常),没有或只有很少正样本(异常),而一般的监督学习一般同时有大量的正负样本
  3. 异常检测中的异常多种多样而且样本稀少,无法对异常进行学习。
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原始发表:2018-08-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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