其目的是利用机器学习算法学习数据中的正常和模糊模式，并用新的特征表示原始数据。无监督学习中的离群值可以作为有监督学习模型的输入特征，BORE方法提出了这一观点。...XGBoosting（EXtreme Gradient Boosting）算法是梯度提升树算法的著名实现，在其损失函数中内置了正则化形式，从而减轻了过拟合。...离群值的百分比由contamination设定为 5%。...重要的结果包括： 异常值组的大小： 离群组大约占总体的10%。离群组的大小由阈值决定，阈值越大，离群值越小。...XGBOD应用不同的无监督离群点检测来创建新的特征，称为变换离群点分数（TOS），并使用皮尔逊相关系数来保留有用的特征。
KNN 作为监督学习 KNN算法是一种常用的监督学习分类算法，用于预测新数据点的类别，基于假设相似的数据点通常彼此靠近。...通过计算新数据点与其他数据点的距离并选取最近的 5 个邻居，算法进行了类别统计，然后采用多数投票规则来确定类别。...KNN 监督学习算法 这个过程可以总结如下：除了步骤1至3外，监督学习KNN还包括步骤4和5： 步骤4：在这K个邻居中，统计类别的数量。 步骤5：将新数据点分配到多数类。 如何定义异常点得分？...离群点是与相邻点距离较远的点，其离群点得分定义为与其第 k 个近邻的距离。每个点都有一个离群点得分。我们的目标是找出离群点得分高的点。...Actual_pred['Anomaly_Score']< threshold,0,1) pd.crosstab(Actual_pred['Actual'],Actual_pred['Pred']) 通过汇总多个模型实现模型稳定性
MLE 算法就是找到使上述联合密度概率最大化的 θ 的算法。或者我们可以说 MLE 找到了这些样本最有可能来自的最优 θ。在图（F.1）中，有蓝点和所有可能的高斯分布及其（μ，σ）。...MLE 是求*(µ,σ)的算法。* MLE算法是用于找到使联合密度概率最大化的θ的算法，也可以说它找到了样本最有可能来自的最优θ。在图（F.1）中，蓝点和所有可能的高斯分布及其（μσ）都有。...但即使如此，我们仍然可以使用期望最大化（E-M）算法来推导参数。该算法利用贝叶斯统计，并包括以下两个步骤（E-M）。 E步: 指定数据点属于某一分布的概率的初始猜测，从而可以计算出MLE。...任何高于阈值的离群值都被视为离群值。...Actual_pred['Anomaly_Score']< threshold,0,1) pd.crosstab(Actual_pred['Actual'],Actual_pred['Pred']) 通过聚合多个模型实现模型稳定性
然后，我将介绍 ECOD 算法，然后比较 ECOD 和 HBOS。 理解经验累积分布函数 为了解释 "非参数 "和 "参数 "这两个术语，我们需要澄清几个相关术语 "群体"、"样本 "和 "估计值"。...ECOD 算法 多维数据，或称为多元数据，指的是每个观测值包含多个值。有时观测值在某些维度上可能具有极端值，而在其他维度上则是正常值。...这两种方法都无需调整超参数，同时都是基于分布的算法。基于分布的方法通常速度较快，因此在建模项目中建议首先考虑使用这两种方法。...任何高于这个阈值的离群值都会被视为离群值 解释观测值的离群值 由于 ECOD 离群点得分是单变量得分的总和，因此我们可以将单变量得分可视化，以了解离群点得分高的原因。...y_test_ecod_pred}) Actual_pred.head() pd.crosstab(Actual_pred['HBOS_pred'],Actual_pred['ECOD_pred']) HBOS 算法总结
离群值是指与其他观测值偏差很大的观测值，以至于让人怀疑它是由不同的机制产生的。由于离群值往往遵循不同的工具，它们通常不在前几个主成分中。...可以说，离群点检测是降维的副产品。根据这一特性，PCA 中数据点的离群点得分可用以下公式表示： 离群点得分 = 每个观测点到由所选特征向量构建的超平面之间的加权欧氏距禂之和。...该参数不会影响离群值分数的计算。...多个模型是否都能识别出离群值。...pd.crosstab(Actual_preds['HBOS_pred'],Actual_preds['PCA_pred']) PCA 算法总结 异常值与正常数据点不同，它们在投影到低维超平面时会落在特征值较小的特征向量上
支持向量机（SVM） 支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，可处理分类和回归问题，由Vladimir Vapnik及其同事在1992-1995年在AT&T贝尔实验室开发。现已广泛应用于分类问题。...支持向量位于特征空间中每个类别的边缘，通过最大化超平面的间隔来实现两个类别的最大分离度。除了支持向量之间的区域外，SVM还允许一些点以避免过度拟合。...Actual_pred['Anomaly_Score']< threshold,0,1) pd.crosstab(Actual_pred['Actual'],Actual_pred['Pred']) 通过聚合多个模型实现模型稳定性...OCSVM是一种基于邻近度的算法，对异常值敏感且容易过拟合，特别是在第（D）节中。...换句话说，原点就是算法试图从正常类中分离出来的类。
从海滩的近处向远处看，那只灰色海鸥并不像离群的。 上述故事表明，离群点可能是全局离群点，也可能是局部离群点。数据点远离其附近的数据体时，会被视为离群值。图 (A) 展示了局部异常值和全局异常值。...全局的算法可能只能捕捉到全局离群值。如果需要识别局部异常值，就需要一种能够关注局部邻域的算法。局部邻域中数据点的密度是关键，而 LOF 将不同密度的局部邻域纳入了识别局部离群值的考虑范围。...Actual_pred['Anomaly_Score']< threshold,0,1) pd.crosstab(Actual_pred['Actual'],Actual_pred['Pred']) 通过聚合多个模型实现模型稳定性...许多离群值检测算法，特别是基于邻近度和分布的算法，对离群值非常敏感，容易出现过度拟合的问题。...descriptive_stat_threshold(X_train,y_train_by_average, .5) LOF 算法总结 LOF 是一种基于密度的技术，使用最近邻搜索来识别异常点。
iTree算法与决策树算法不同，因为iTree不使用目标变量来训练树，它是一种无监督学习方法。...，下图建议阈值为0.0左右，这意味着大部分正常数据的离群值小于0.0，异常数据的离群值则处于较高范围。...平均异常值： 离群组的平均离群分数远高于正常组（0.18>-0.10）。不必对分数作过多解释。 由于我们已经拥有了基本事实而生成了数据，因此可以生成混淆矩阵来了解模型的性能。...'],Actual_pred['Pred']) return (cm) confusion_matrix(y_train,y_train_scores,threshold) 通过聚合多个模型实现模型稳定性...IForest算法对异常值非常敏感，可能会导致过拟合。
参考于 ：https://www.cnblogs.com/morethink/p/8419151.html
Java 实现阶乘算法 阶乘算法如下： 以下列出 0 至 20 的阶乘： 0！=1，(0 的阶乘是存在的) 1！=1， 2！=2， 3！=6， 4！=24， 5！=120， 6！=720， 7！...java代码实现 package com.leo.kang.interview; import java.math.BigDecimal; public class Factorial { /**...(100))); } /** * 递归实现阶乘算法 * * @param n * @return */ public static long factorialRecursive(int n) {...if (n == 0) { return 1; } if (n < 2) return n * 1; return n * factorialRecursive(n – 1); } /** * 循环实现阶乘算法...初值取1 while(n.compareTo(bd1) > 0){//参数大于1，进入循环 result = result.multiply(n.multiply(n.subtract(bd1)));//实现
public class RedPacket { /** * 生成红包最小值 1分 */ private static f...
timestamp = System.currentTimeMillis(); } return timestamp; } } 使用方式: java
栈 定义： 栈是一种先进后出的数据结构，我们把允许插入和删除的一端称为栈顶，另一端称为栈底，不含任何元素的栈称为空栈 栈的java代码实现： 基于数组： 1 import org.junit.jupiter.api.Test...; 2 3 /** 4 * 用数组实现栈 5 * @author wydream 6 * 7 */ 8 9 public class ArrayStack { 10...} 68 } 69 70 } 基于链表： 1 import org.junit.jupiter.api.Test; 2 3 /** 4 * 基于链表实现的栈...数组有两个端点，两个栈有两个栈底，让一个栈的栈底为数组的0下标，另一个栈的栈为数组的长度n-1处 代码实现： 1 import javax.crypto.Mac; 2 3 /** 4
Java的雪花算法（Snowflake）是一种生成全局唯一ID的算法，它基于时间戳和节点ID生成一个64位的ID。...以下是一个基于Java的雪花算法示例代码： javaCopy codepublic class SnowflakeIdGenerator { // 开始时间戳，用于计算相对时间 private...) { timestamp = System.currentTimeMillis(); } return timestamp; } 这个示例代码包含了Snowflake算法的核心思想和实现细节
参考链接： Java算法 Javacollections已经内置了一些常用算法，此处作为标记，方便温故而知新 1、二分查找 public class BinarySearch { public
允许插入的一端称为队尾，允许删除的一端称为队头 顺序队列的实现： 1 import org.junit.jupiter.api.Test; 2 3 /** 4 * 顺序队列 5 *...front指向队头，rear指向队尾的下一个位置；队为空的判断：front==rear；队为满的判断：(rear+1)%MAXSIZE==front 实现循环队列： 1 /** 2 * java...实现循环队列 3 * @author wydream 4 * 5 */ 6 7 import org.junit.jupiter.api.Test; 8 9 public class
String[] args) { int[] arr = {1,4,89,10,6,15}; int index = linearSearch(arr,89); //将查找算法的返回值保存到...} else { System.out.println("该元素的下标为:" + index); } } /** * 这里实现的线性查找是找到一个满足的值...) { return i; } } return -1; } } 查找多个满足条件的值： import java.util.ArrayList...; import java.util.List; public class LinearSearch { public static void main(String[] args) {...} else { System.out.println(linearSearch(arr, 12)); } } /** * 这里实现的线性查找是找到多个满足的值
2 解决方案 2.1位置置换算法 下面算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。...A.length;i++) System.out.print(A[i]+" "); } } 运行结果： a1 b1 a2 b2 a3 b3 a4 b4 a5 b5 2.2 走环算法...下面算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。
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