文件名称:
异常：使用多元高斯核进行简单的异常检测-源码
开发工具:
文件大小: 3kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-18
详细说明：N维数据中的半监督异常检测。
概括
使用半监督学习和Python，在给出具有大部分有效示例的数据集的情况下，我们使用高斯模型和多元高斯模型学习点的分布。 然后，我们可以将点标记为异常或不使用经过训练的模型。
该算法的监督部分是指定用于标记点的阈值。
数字
下面显示的图形代表高斯模型（顶部）和多元高斯模型（底部）。 两种模型都使用相同的输入数据进行了训练。
图例： x和y轴-2D空间中的数据点
蓝点-用于构建模型的输入数据红点-二维空间中标记为异常的点黄点-二维空间中标记为有效的点
s
Rados Jovanovic-初始工作
执照
此项目已获得MIT许可证的许可-有关详细信息，请参阅文件
致谢
向每个为科学做出贡献的人致谢！
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