此部分为零基础入门金融风控的 Task3 特征工程部分，带你来了解各种特征工程以及分析方法，欢迎大家后续多多交流。
ee-outliers 是用于检测存储在 Elasticsearch 中的事件的异常值的工具，这篇文章中将展示如何使用 ee-outliers 检测存储在 Elasticsearch 中的安全事件中的 TLS beaconing 连接。Beaconing 连接是定期发起的连接，可能表示计算机已经被感染在进行控制通信，例如从 C&C 服务器中获取指令或者静默地在网络中外传数据。
基于Python Outlier Detection库进行异常值处理（Kmeans对异常值敏感）。
算法：异常检测算法比较是包括Robust covariance、One-Class SVM、Isolation Forest和Local Outlier Factor的参数根据实际数据选择的异常检测的结果比较。
找到了一个对Outlier Detection (Anomaly Detection) 异常值检测（异常检测）的比较好的工具（https://github.com/yzhao062/Pyod），该工具集成了多个算法。
根据文章内容总结的摘要
异常值outlier：指样本中的个别值，其数值明显偏离它（或他们）所属样本的其余观测值，也称异常数据，离群值。当遇到一组数据中有少量outliers,一般是需要剔除，避免对正确的结果造成干扰。我们可以通过箱线图来检测并去除outliers. 箱线图可以通过5个数来概括：最小值，最大值，下四分位（Q1，在25%位置），上四分位（Q3，在75%位置），中位值（50%位置）。箱线图能够显示离群点，可以通过IQR（InterQuartile Range，四分位距即Q3-Q1）计算得到。该离群点定义为异常值被定义为小于Q1－1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。 UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+1.5(75%分位数-25%分位数) LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数 - 1.5(75%分位数-25%分位数） 即在UpperLimit与LowerLimit之外的值为outlier。
实践中可以采用多种方式处理客户细分项目，在本文中，将教会您诸多高端技术，不仅可以定义聚类，还可以分析结果。本文针对那些想要利用多种工具来解决聚类问题，以便更快成为高级数据科学家（DS)的读者。
构建回归模型的一个关键方面是评估模型拟合的效果，模型对数据的拟合程度以及要报告的拟合指数等都对模型的好坏至关重要。今天小编就介绍下easystats体系中的performance包，该包可以评估不同类型模型的模型质量，提供r平方(R2)、均方根误差(RMSE) 或类内相关系数 (ICC) 等指标，还包括检查(混合)模型是否存在过度分散、零膨胀、收敛或奇异性的功能。performance包的工作流程如下图：
OCSVM(OneClass SVM) 算法是一种经典的异常检测算法，基本原理与 SVM 类似，与 SVM 关注的二分类问题不同的是，就像它的名字 OneClass SVM 那样，OCSVM 只有一个分类，这也正是异常检测所需要的，我们不关注那些异常的数据点。
Lectures 4 and 5: Data cleaning: missing values and outliers detection
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/outliers
In this chapter, we'll look at both the debate and mechanics of KMeans for outlier detection.It can be useful to isolate some types of errors, but care should be taken when using it.
properties (I) the magnitude (absolutevalue) of the correlation coefficient measures the strength of the linearassociation between two numerical variables
IsolationForest指孤立森林，是一种高效的异常检测算法。在所有样本数据中，异常数据具有数量少并且与大多数数据不同的特点，利用这一特性分割样本，那些异常数据也容易被隔离处理。
看一下损失函数的导函数tanh(x)，当x偏离0时，tanh(x)趋向+1或者-1
孤立森林是一种简单但非常有效的算法，能够非常快速地发现数据集中的异常值。理解这个算法对于处理表格数据的数据科学家来说是必须的，所以在本文中将简要介绍算法背后的理论及其实现。
$$ \begin{array}{c} \max \frac{\rho}{||w||}\\ s.t. w^Tx_i-\rho \geq0，i\in\{1,2,...,n\}\\ \end{array} $$
在针对非物理信号分析的时候，例如用户数、用户经常出入的地点、疾病感染人数等，这部分涉及到数据分析知识，本文分享一下Matlab常用的描述性统计量函数和线性回归的基本应用。
本文介绍了定量数据、定性数据和状态指标这三种数据类型，以及如何在技术社区中处理缺失值和异常值。首先，介绍了定量数据的特征和类型，包括数值型和类别型两种；然后，介绍了定性数据的特征和类型，包括有序分类数据和无序分类数据两种；最后，介绍了状态指标数据的特征和类型，包括数值型和类别型两种。在处理缺失值和异常值时，可以使用数据填充策略和数据清洗方法，以保证数据的准确性和质量。
标题：VOS: Learning What You Don't Know by Virtual Outlier Synthesis
「孤立森林」是一种常用于检测异常数据的算法，它具有线性时间复杂度以及较优的性能。作为一种「无监督」的算法，它在深度学习泛滥的今天，仍有着较好的表现。
实践中可以采用多种方式处理客户细分项目。在上篇中，我们为您介绍了第一种方法：Kmeans，在下篇中，我们将为您介绍后两种方法，帮助您更快成为高级数据科学家（DS)的读者。
无论是前瞻性数据收集还是回顾性数据收集，数据集中通常都会出现离群值或缺失值。对于统计学家来说，离群值和缺失值通常是一个棘手的问题，如果处理不当可能会导致错误。离群值可能会导致我们的结果偏离真实结果，而缺失值造成的信息损失可能会导致建模失败。因此，在执行数据分析之前，正确识别离群值并处理缺失值非常重要。本推文讨论的内容应该在建模之前执行。虽然本推文在整个统计模型系列中较为置后，却至关重要，望警醒。
严格来说，这篇推送主要讲的不是MR-Egger方法，而是帮大家整体理解一下如何恰当选择MR的三大传统计算方法，它们包括IVW，MR-Egger和Weighted Median。
dst=cv2.linearPolar(src, center, maxRadius, flags)
数据集汇总的异常数据通常被认为是异常点、离群点或孤立点，特点是这些数据的特征与大多数数据不一致，呈现出"异常"的特点，检测这些数据的方法称为异常检测。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
%% Machine Learning Online Class % Exercise 8 | Anomaly Detection and Collaborative Filtering % % Instructions % ------------ % % This file contains code that helps you get started on the % exercise. You will need to complete the following functions:
GitHub：https://github.com/pygod-team/pygod/
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测
Batch normalization potentially helps in two ways: faster learning and higher overall accuracy. The improved method also allows you to use a higher learning rate, potentially providing another boost in speed.
异常值是数据中的特殊点，可能导致模型的不准确性和不稳定性。在使用LightGBM进行建模时，处理异常值是非常重要的一步，以确保模型的鲁棒性和可靠性。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行异常值处理和鲁棒建模，并提供相应的代码示例。
在物理学中，“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域，提出了“信息熵”概念，通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵（cross entropy）是信息论中的重要概念，主要用来度量两个概率分布间的差异。假定 p和 q是数据 x的两个概率分布，通过 q来表示 p的交叉熵可如下计算：
等，有着重要的作用。由于在以上场景中，异常的数据量都是很少的一部分，因此诸如：SVM、逻辑回归等分类算法，都不适用，因为：
异常值检测（outlier）是一种数据挖掘过程，用于确定数据集中发现的异常值并确定其出现的详细信息。当前自动异常检测至关重要，因为大量数据无法手动标记异常值。自动异常检测具有广泛的应用，例如信用卡欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。今天我们就通过使用Python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。我们将会使用以下技术来实现异常值检测:
pcl::keypoints focus on CorrespondenceGrouping and Hypothesis Verification. In contrast to registration, we simultaneously deal with several models.
我们在获取影像的百分比值使用的函数是ee.Reducer.percentile，但是会存在很多问题有时候会发现我们获取不同百分比值的时候数值会不一样，可能导致结果不同。
异常检测也称为异常值检测，是一种数据挖掘过程，用于确定数据集中发现的异常类型并确定其出现的详细信息。 在当今世界，由于大量数据无法手动标记异常值，自动异常检测显得至关重要。 自动异常检测具有广泛的应用，例如欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。
在目标检测中，人们更关注的往往是模型结构，而在训练过程中投入的注意力相对较少。但是训练过程对于一个目标检测器来说同样关键。在本工作中，作者仔细回顾了检测器的标准训练过程，发现在训练过程中，检测性能往往受到不平衡的限制。这种不平衡往往包括三个方面：sample level（样本层面），feature level（特征层面），objective level（训练目标层面），为了上述三个不平衡对检测性能的影响，本文提出了Libra R-CNN，一个针对目标检测平衡学习的简单有效框架。该框架集成了三个组件：IoU-balanced sampling，balanced feature pyramid，balanced L1 loss，分别对应解决上述的三个不平衡。基于这些改造，Libra R-CNN在AP上的提升有两个多点，可以说是简洁高效。
Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是：
Finding groups of objects such that the objects in a group will be similar (or related) to one another and different from (or unrelated to) the objects in other groups
深度学习的成功建立在大量的干净数据和深度模型基础上，但是在现实场景中数据和模型往往不会特别理想，比如数据里存在很多标签噪音，或者考虑到模型的推理速度，神经网络的层数不够深等。特别是对于业务场景，数据往往存在很多缺陷，因此让模型能够自适应的从缺陷数据里学习是业务成功的保障。
Lecture 7: Clustering and clustering visualisation
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一，它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。
我们手边有一堆销售数据，维度很多，想从数据中挖掘出一些有意思的东西来，有时千头万绪，无从下手；还有的时候，我们并不想费神做一份完整的销售报告，只是想快速浏览概况。此时，Power BI的“快速见解”功能或许可以帮的上忙。它有以下优势：
来源：深度学习爱好者、极市平台https://blog.csdn.net/blogshinelee/article/details/102875044本文约4300字，建议阅读8分钟本文探索对于feature scaling中最常使用的Standardization。 写在前面 Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是： 特
本文解读了一项数据预处理中的重要技术——特征归一化，提出并解答了5个相关问题，同时分析了相关方法和适用场景。
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