随笔分类 - AI:异常检测
摘要:从下往上,使用循环+递归模式识别日志模板。
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摘要:原始数据 Line1: C A B Line2: A B D Line3: A B Line4: C E 1、 按照单词数量逆排序(小于支撑度的单词舍弃) Line1: A B C Line2: A B D Line3: A B Line4: C E 2、 构建FP树 Root: -1 --A: 3
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摘要:1、测试数据下载 https://datamarket.com/data/set/22w6/portland-oregon-average-monthly-bus-ridership-100-january-1973-through-june-1982-n114#!ds=22w6&display=l
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摘要:对如下数据进行异常检测,显然红圈中的两个点是异常点。 1、 使用指标绝对值进行异常检测 使用OneClassSVM检测,结果如下:异常点没有检测出来,正常点反而被检测为异常。 显然时间序列中我们并没有考虑时间因素,于是我们可以在检测中引入时间因素。 2、 使用指标绝对值+时间序列进行异常检测 使用O
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摘要:局部异常因子算法-Local Outlier Factor(LOF)在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据。异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊、伪基站、金融诈骗等领域。 异常检测方法,针对不同的数据形式,有不同的实现方法。常用的有基于分布的方
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摘要:sklearn 异常检测demo代码走读 执行结果
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摘要:前言随着机器学习近年来的流行,尤其是深度学习的火热。机器学习算法在很多领域的应用越来越普遍。最近,我在一家广告公司做广告点击反作弊算法研究工作。想到了异常检测算法,并且上网调研发现有一个算法非常火爆,那就是本文要介绍的算法 Isolation Forest,简称 iForest 。 南大周志华老师的
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