2021年1月17日
【21年01月DW打卡】Task04 - 异常检测，基于相似度的方法（ 基于距离的度量[K近邻/单元分区/基于索引]、 基于密度的度量[LOF/k-distance]、pyod库两行代码调用LOF算法）
摘要： 异常检测——基于相似度的方法 小结 主要算法对比： 基于距离的度量 (异常点的k近邻距离要远大于正常点) K近邻: 两次循环暴利求解K个最近的点 单元分区法: 在距离计算中实现额外的节省,比较使用; 同时按单元格为最小判定标准——不够精细 基于索引: 构造索引来加快循环遍历（代价是构建索引需要额外的 阅读全文
posted @ 2021-01-17 22:49 山枫叶纷飞 阅读(315) 评论(0) 推荐(0)
【21年01月DW打卡】Task03 - 异常检测，线性模型 （线性回归[最小二乘法/梯度下降法]原理公式、PCA降维原理公式、数据可视化辅助、pyod演示PCA算法）
摘要： 异常检测——线性相关方法 小结 主要内容包括： 线性回归 ：适用于数据基本上符合简单的线性的多项式模型，含最小二乘法/梯度下降法等方法 主成分分析：适用于维度爆炸的情况 其他 转jupyter的命令：jupyter nbconvert --to markdown E:\PycharmProjects 阅读全文
posted @ 2021-01-17 18:05 山枫叶纷飞 阅读(502) 评论(0) 推荐(0)