Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十五）【week 9之Anomaly Detection】
异常检测： 存在样本集 {x(1),x(2),⋯,x(m)} { x ( 1 ) , x ( 2 ) , ⋯ , x ( m ) } ，通常假设这 m m 个样本都是正常的或者不异常的，对训练集数据建一个模型 p(x) p ( x ) ，即对 x x 的分布概率建模，当建立完概率模型后，对新的样本 xtest x t e s t 来说，如果 p(xtest)<ε p ( x t e s t ) <
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