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回答
C#中的单应性、内部性/ Emgu CV/ SURF
c#
、
surf
、
computer-vision
如何使用C#中的单应性或其他方法获取匹配眼点的内值/异
常值
?我找到matchedFeature了。代码使用HomographyMatrix (单应性)。我想区分内部和异
常值
。同样,我只需要分离异
常值
/内
异
值。
浏览 0
提问于2011-01-10
得票数 4
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2
回答
检查pandas dataframe行的值
python
、
pandas
、
loops
我有以下具有不同异常
检测
分数的数据集(其中1是异
常值
,0是内
异
值): a b c d e1 0 1 0 0 0 2 1 0 0 0
浏览 2
提问于2021-09-27
得票数 1
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1
回答
如何解释数据的线性回归假设
r
、
olsmultiplelinearregression
我有一个数据集与3719的观察与9个功能。在这方面,我对选定的特性进行了多元线性回归。我得到了这样的诊断图:我从图中了解到,依赖的和独立的variables.Residual图之间没有线性关系,呈现出非线性趋势。但从正态分布的Q-Q图上看,它服从正态分布.我没有搞明白什么是剩余的还是杠杆的阴谋?
浏览 1
提问于2020-03-06
得票数 0
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3
回答
单变量异
常值
检测
r
、
statistics
、
regression
、
outliers
这一次,我不会像以前在我的一个问题中那样,直接问一个关于如何
检测
异
常值
的问题。我确实读了一些与这个主题相关的帖子,但没有得到我需要的东西。5.03, 5.06, 5.10, 5.04, 5.06, 7.77, 5.07, 5.08, 5.08, 5.12, 5.12, 5.08, 5.17, 5.18) 现在,正如大多数研究人员所说的那样,异
常值
检测
过程不仅取决于数据使用outliers package的grubbs测试,我可以
检测
到7.77和7.92作为异
常值
,但不能
检测</e
浏览 3
提问于2012-11-11
得票数 7
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1
回答
在Python异常点
检测
过程中将点作为非异
常值
python
、
database
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
outliers
我发现这个Scikit学习页面解释了如何使用不同的算法来
检测
异
常值
: 是否有可能将一组实例设置为非异
常值
,以便算法理解这些特定点不应被
检测
为异
常值
?
浏览 1
提问于2021-12-01
得票数 0
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3
回答
使用无监督的隔离森林,如何从异常分数中识别出最佳的离群点数量?
unsupervised-learning
、
data-science-model
我正在使用一个无监督的隔离林算法和计算异常分数从一个二维玩具数据集中
检测
出异
常值
。从散点图中,我能够
检测
/可视化异常分数最高的数据点(例如:数据中的前10位或前15位异
常值
)作为我的异
常值
。异
常值
的数量是否主观地决定了用户的决策(例如: 0.5>S>1的异常分数是一个异
常值
,所有小于0.5的事物都不是),还是有一种方法可以根据异常分数来
检测
出最优的离群点数量? 📷
浏览 0
提问于2019-04-09
得票数 4
1
回答
纯正盒图关闭孤立点
检测
python
、
plotly
、
boxplot
、
outliers
在Plotly (Python)中,方框图在默认情况下
检测
异
常值
,如果它决定是异
常值
,则不会将晶须扩展到异
常值
。然而,我知道我的数据点都不应该被视为异
常值
。是否有可能关闭方框图中的异
常值
检测
,并将整个数据集作为异
常值
处理? 顺便说一句,我仍然想显示方框图旁边的所有点,所以我不想使用选项boxpoints=False来强制框图包含所有点。
浏览 0
提问于2019-08-06
得票数 2
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1
回答
如果数据只有一个类,我们如何通过聚类方法找到离群值?
r
、
cluster-analysis
、
outliers
我的意思是在聚类之后,最远的样本被认为是异
常值
。我计算出我的数据只有一个类,所以在这种方式下,聚类是否有助于找到离群值,或者当数据只有一个类时,是否有其他方法找到离群值?
浏览 0
提问于2017-11-02
得票数 0
1
回答
IQR异
常值
检测
背后的逻辑
data-cleaning
为什么我们使用IQR来
检测
数据集中的异
常值
,该方法背后的逻辑是什么?还有其他方法来
检测
异
常值
吗?
浏览 0
提问于2022-01-04
得票数 0
1
回答
使用Tukey方法python从数据集中
检测
异
常值
python
、
statistics
、
outliers
、
tukey
我需要帮助找到函数代码,可以帮助我使用tukey方法来
检测
异
常值
,并用NaN值替换异
常值
,而不是删除异
常值
。 我尝试了许多代码来
检测
异
常值
,但由于我的数据帧中的字符串数据类型,我面临着错误消息。
浏览 17
提问于2019-11-10
得票数 0
2
回答
基于2D空间信息的离群点
检测
statistics
、
spatial
、
outliers
、
unsupervised-learning
我有一个带有地理坐标的空气质量传感器测量列表,我想实现异
常值
检测
。传感器列表相对较少(约50个)。 空气质量可以随着距离逐渐变化,但突然的局部峰值可能是异
常值
。如果位置接近的传感器组中的一个传感器显示出较高的值,则可能是异
常值
。如果更远的传感器显示出相同的较高值,则可能没问题。当然,我可以忽略坐标,并在假设正态分布的情况下进行简单的异
常值
检测
,但我希望做一些更复杂的事情。什么是对此进行建模并实现异
常值
检测
的好的统计方法?
浏览 47
提问于2020-10-13
得票数 1
1
回答
异
常值
检测
-缺失值
outlier
、
missing-data
我有几个关于离群点
检测
的问题: 由于许多天气数据值将在大数据集中重复,所以是首先在天气数据集中
检测
天气异
常值
,还是在可以多次显示值的大数据集中
检测
天气异
常值
(使用IQR
检测
异
常值
)。(知道异
常值
问题出现在联接问题之后)。是否应该对数据点进行统一的异常点
检测
,而不管是否缺少number_of_passengers,还是应该首先将数据集划分为给定number_of_passengers的点和其他不给定的点,然后对这两个数据集执行异常点<e
浏览 0
提问于2022-01-15
得票数 0
3
回答
如果本地离群点因素需要没有异
常值
的训练数据,为什么它被归类为无监督的?
scikit-learn
、
outlier
在Scikit-Learn中,局部离群因子(LOF)算法被定义为一种无监督异常
检测
方法。 所以我不明白为什么这个算法需要预先过滤的训练数据。也许这里的“培训数据”仅仅意味着“数据开始?”
浏览 0
提问于2019-02-04
得票数 0
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4
回答
为异
常值
标记创建一个新变量
r
、
outliers
因此,我正在对给定的数据集进行异
常值
检测
。顺便说一句,这是在R中完成的。Var1 Var2dsa 15aas 9dda 95 假设观察1和6被
检测
浏览 3
提问于2016-10-26
得票数 1
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4
回答
有没有可以去除异
常值
的函数?
python
、
pandas
、
outliers
我找到了一个从列中
检测
异
常值
的函数,但我不知道如何删除异
常值
下面是用来
检测
异
常值
的函数,但我需要一个函数中的帮助来删除异
常值
if np.abs(z_score) > threshold: return outliers 这里是打印异
常值
浏览 0
提问于2019-07-23
得票数 5
2
回答
异常
检测
-使用什么
machine-learning
、
data-mining
、
outliers
什么系统用于异常
检测
?任何建议以及教程和代码示例都将是很棒的,因为我以前没有这样做过。
浏览 3
提问于2014-08-06
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何用最大非异
常值
替换离群值?
python
、
scikit-learn
、
anomaly-detection
、
outlier
、
data-imputation
我在python做单变量异常点
检测
。当我
检测
到变量的异
常值
时,我知道值应该是最高的非异
常值
(即,如果没有异
常值
,则是最大值)。第二,这是个坏主意吗?我看到其他人完全删除了离群点,或者用平均值或中间值代替。我想知道我的做法是否错误。
浏览 0
提问于2019-09-24
得票数 0
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2
回答
标准偏差作为孤立点
检测
outlier
当我想‘使用标准偏差作为异
常值
检测
,我挣扎这个定义,因为总会有异
常值
。但我可能在某个地方有个误会。换句话说:3标准差总是包含99 %左右的数据,因此无论它们是否是异
常值
,都会出现outlier > 3 std 。 我看不出有什么问题?
浏览 0
提问于2019-09-13
得票数 2
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1
回答
新颖性
检测
模型是否过关?
machine-learning
、
cross-validation
、
unsupervised-learning
、
overfitting
、
outlier
新颖性
检测
模型是否过关?在新颖性
检测
中,对正常数据实例(不受异
常值
污染)进行培训,在培训过程中不使用标签,而对包含异
常值
的数据实例进行验证和测试。一个可用于新颖性
检测
的算法是一类支持向量机(OCSVM)和局部孤立点因子(LOF)。
浏览 0
提问于2020-09-27
得票数 4
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1
回答
如何配置时间序列异常
检测
的灵敏度?
r
我正在
检测
周期性时间序列中的异
常值
,如下所示:time_series_obj = ts(time_series_data, frequency(time_series_obj, "periodic", robust=TRUE)异
常值
检测
对我的需求太敏感了,我只想保留最极端的异
常值
。我
浏览 0
提问于2014-06-07
得票数 0
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