【机器学习笔记】异常检测

异常检测 异常检测问题：已给出m个样本是正常的，然后对于一个新的样本，要判断新样本是正常还是异常的。 因此就是给定一个无标签的训练集，然后对训练集的某些特征建模，对于新样本的概率输出小于阈值，就认为是异常的（说明这个点出现的概率很低）。 一、使用高斯分布来构建异常检测算法 1、选择一些特征，这些特征能用来帮助我们挑选出异常的样本。然后给出数据集 x 1 x^1 x1、 x 2 x^2 x2、 x

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