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李燕
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2017年8月21日
异常检测: 多元高斯分布
摘要: 多元高斯分布(multivariate gaussian distribution)有一些优势也有一些劣势,它能捕获一些之前算法检测不出来的异常 一个例子:为什么要引入多元高斯分布 使用数据中心监控机器的例子,有两个features,x1:CUP Load, x2:Memory Use.将这两个fe
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posted @ 2017-08-21 21:56 李燕
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如何开发一个异常检测系统:使用什么特征变量(features)来构建异常检测算法
摘要: 如何构建与选择异常检测算法中的features 如果我的feature像图1所示的那样的正态分布图的话,我们可以很高兴地将它送入异常检测系统中去构建算法。 如果我的feature像图2那样不是正态分布的话,虽然我们也可以很好的运行算法,但是我们通常会使用一些转换方法,使数据看下来更像高斯分布,这样算
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posted @ 2017-08-21 17:42 李燕
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如何开发一个异常检测系统:异常检测 vs 监督学习
摘要: 异常检测算法先是将一些正常的样本做为无标签样本来学习模型p(x),即评估参数,然后用学习到的模型在交叉验证集上通过F1值来选择表现最好的ε的值,然后在测试集上进行算法的评估。这儿用到了带有标签的数据,那么为什么不直接用监督学习对y=1和y=0的数据进行学习呢?而是要用到异常检测算法(先对无标签数据进
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posted @ 2017-08-21 16:03 李燕
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