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在浏览器中进行深度学习:TensorFlow.js (十二)异常检测算法

异常检测是机器学习领域常见的应用场景,例如金融领域里的信用卡欺诈,企业安全领域里的非法入侵,IT运维里预测设备的维护时间点等。我们今天就来看看异常检测的基本概念,算法,然后看看如何利用TensorflowJS来进行异常检测。 什么是异常点? 异常点是指数据中和其它点不一样的点,异常检测就是要找到这些点。通常有以下这些不同类型的异常: 点异常 Point Anomalies 单个点和其它数据显著的不同 上下文异常 Contextual Anomalies 数据在所在的上下文环境中是个异常,例如下图t1不是异常而t2是因为t2前后的数据和t2有显著的差异。 集合异常 Collective Anomalies. 集合异常是指一组数据点和其它的数据有显著的不同,这一组数据的集合构成异常 从数据维度的角度来看,异常也分为单变量(univariate)和多变量异常(multivariate)。 异常检测的算法主要包括基于统计的算法和基于机器学习的算法。 异常检测的统计学方法 利用统计方法来进行异常检测有两种,第一种是参数化的,就是假定正常的数据是基于某种参数分布的,那么我们可以通过训练数据估计出数...

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