吴恩达-异常分析

1.核心概念利用正态分布求解每一个feature的密度概率

正态分布（高斯分布）:

 

 对于每一个样本x:

 

 设定一个threshold，其中对于样本x如果p(x)<threshold,则为异常

当正样本特别少负样本特别多(20正,10000负),此时如果用supervised learning,负样本占主导,对正样本预测时可能会导致较大误差,此时用异常分析

如果正样本和负样本都很多,supervised learning更合适