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我浏览了多篇关于aws无监督毫升的文章/博客，称之为随机采伐林，我看到所有的例子都是基于时间序列数据，我有疑问，随机采伐林是只在时间序列数据上检测异常，还是也可以用多变量无时间序列数据从数据样本中检测异常我的用例是基于对特定事件突然增加的<
浏览 1提问于2022-02-24得票数 0
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事务数据异常检测
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我有信用数据的交易细节(银行转账，点对点转账等)。目前，我有一年的数据，我不能正确分类。如何在最后一小时用我以前的信用交易数据检测异常？如何检测当前事务的实时异常？
浏览 0提问于2017-02-13得票数 5
我希望这成为R.中各种时间序列突破/变化/干扰检测方法的标志，我的问题是用下面的每一个包描述方法的动机和不同之处。也就是说，什么时候使用一种方法比另一种方法更有意义，异同等等。在较小程度上：和
我希望有针对性的答案。也许每种方法都有一个段落。很容易跨越时间序列，但这可能是以滥用/违反假设为代价的。有些资源为ML监督/非监督技术提供了指导方针。我(当然还
浏览 0提问于2015-03-23得票数 10
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是否有一个全面的开放源码包(最好在python或R中)可以用于时间序列中的异常检测？
在scikit中有一个支持向量机软件包--学习，但它不是针对时间序列数据的。我正在寻找更复杂的包，例如，使用贝叶斯网络进行异常检测。
浏览 0提问于2018-05-24得票数 24
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我试着做一个多变量时间序列异常检测。我有由“正常”数据组成的培训数据。我对这些数据进行训练，并在包含正常+异常数据的测试集上检测异常。我的理解是，根据测试集的结果调整模型的超参数是错误的。训练/验证/测试集看起来会是什么样子来训练和评估一个时间</
浏览 3提问于2021-10-01得票数 0
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构建可伸缩的服务器
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因此，我正在开发一个服务器应用程序，它需要存储数十万类(在某些情况下最多需要几百万)，将它们序列化到SQL数据库中，并多次加载它们，而将这么多类对象存储到列表中似乎就是抛出内存异常的原因？我认为。所以这就带来了问题
如何在仍然处理我所有的上百万个类的同时避免这样的错误？还有其他的问题吗?有这么多的数据？，我还能做什么来确保我的服
浏览 7提问于2010-11-08得票数 1
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我只是想知道隔离林(iForest)是否可以处理时间序列数据。据我所知，iForest用于异常检测，它基于随机化技术对数据进行随机和递归的划分，然后将分区保存在树结构中。
我有个理论问题。我只是想知道iForest是否能够处理时间序列数据，因为它是基于一些随机化技术的。这是否会违反时间序列特征，因为随机化可能会打破时间依赖性？
浏览 2提问于2020-07-16得票数 2
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多特征神经网络的问题是模棱两可的，在区分不同的特性方面没有明确的区别。我想了解如何使用RNN预测时间序列的多个特征，包括非数字数据，以及。作为一种深度学习模型，我假设我不需要量化非数字元素。假设销售数据100 | Windy | Yes | 3
2000 | Sunny | Yes我已经找到了一些
浏览 0提问于2017-08-17得票数 5
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多变量时间序列异常检测
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我有一个时间序列数据，看起来像下面的样本数据。如您所见，我有四个事件，以及每个事件在不同时间内发生的总次数。
一个小时后，我将获得每个事件的新发生次数，因此我希望根据该事件的历史水平来判断该事件的发生次数是否异常。我认为如果我为每个事件建立四个不同的回归很容易，但在现实生活中，我可能会有许多事件，这会降低效率，所以我想知道解决这个问题的最好方法是什么？有什么我
浏览 10提问于2020-11-07得票数 0
我正在寻找一种方法来获得经纪人所知道的所有话题的列表。有一些类似的问题，但它们并没有帮助我为我的用例找到答案。现在，我正在为以下szenario寻找一种方法：
我想监视我的系统并检测异常。为此，我希望在最后x秒内获得所有传
浏览 1提问于2020-02-19得票数 0
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我正在寻找时间序列数据异常检测的算法。考虑到空气压缩机传感器数据的单参数(入口压力)，进行了单变量分析.目的是实时检测参数值是否存在显著偏差。
如果有人做过类似的项目，请分享你的想法。
浏览 0提问于2016-04-27得票数 1
当我浏览异常检测器API文档时，我发现有两个API(或“模式”)：/last和/entire。医生说他们是流模式和批处理模式。但是，我不认为这条消息非常清晰，这两种API/模式似乎具有非常相似的功能。我有一些来自工厂层传感器的IoT数据；我可以对数据进行预处理，以确保它符合API的要求；我可以在我的应用程序中使用C#编写代码。有人能帮我详细说明如何为我的场景选择更好的API吗？我在Azu
浏览 2提问于2019-04-19得票数 1
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我有一个具有四个变量的多变量时间序列，x1，x2，x3，x4 (或者称为四个单变量时间序列X1，X2，X3，X4)。在检查了每个系列之后，我发现每个系列都是ARIMA模型。在对每个单变量时间序列进行微分后，我得到了每个序列的平稳X2模型，例如序列ARMA(1,2)和序列ARMA(1,3)模型。我的问题是
浏览 4提问于2014-01-14得票数 5
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我有一个数据集，它每天都包含来自各种小部件的几个度量。虽然小部件随着时间的推移保持相对稳定，但有时有一个消失和另一个出现在整个数据中的合理原因。偶尔，一个小部件会消失，因此数据集是不完整的，从而使当天的整个数据集无效。
我正在寻找的是一种比较当前小部件集与另一组小部件的方法，以检测是否缺少任何小部件。我并不是想创造这些价值，我只是想找出它们缺失<
浏览 0提问于2018-11-14得票数 3
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基于时间序列的异常检测
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我刚刚开始研究Python中的异常检测开发。
我的数据集是时间序列的集合。更详细地说，数据来自于一些记录和收集锅炉或其他设备数据的传感器/仪表。正如我之前说过的，我必须处理的数据是时间序列，所以是时间戳和传感器检测到的相对值；一个
浏览 0提问于2018-08-28得票数 7
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我有一个由一列组成的简单数据框架。在该列中有10320个观测值(数字)。我通过将数据插入到一个每个包含200个观察值的窗口的图中来模拟时间序列数据。这是绘制的代码。fig) i += 1这将模拟实时数据流并将其
浏览 2提问于2016-03-18得票数 6
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基本上我有一些每小时和每天的数据，比如小时，度量(1,21) (2,22) (3,27) (4,24)现在我想通过考虑每小时的变化以及使用双变量analysis...which包括每小时和测量的日变化来发现数据中的异常值。那么，考虑到这种情况，哪种聚类算法更适合发现异常值？
浏览 1提问于2011-06-27得票数 0
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如何计算阈值？
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我想对单变量时间序列数据进行异常检测。互联网上的大多数示例显示，在预测模型之后，计算出训练数据的阈值和MAE测试损失，并对它们进行比较以检测异常。所以我想这是正确的做法吗？对于每个数据，它不应该是不同的阈值吗？另外，为什么所有的例子都只计算异常的MAE损失？
浏览 0提问于2022-05-19得票数 1
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我有5年的每周价格数据超过15K产品(5*15K**52记录)。每个产品都是一个单变量时间序列。目的是预测每种产品的价格。我熟悉单变量时间序列分析，在这种分析中，我们可以可视化每个ts序列，绘制其ACF、PACF和预测序列。但是，在这种情况下，当我有15K不同的时间序列时，单变量时间序
浏览 2提问于2020-09-03得票数 1
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