机器学习基础之新奇和异常值检测

异常值检测一般要求新发现的数据是否与现有观测数据具有相同的分布或者不同的分布，相同的分布可以称之为内点（inlier），具有不同分布的点可以称之为离群值。离群点和新奇点检测是不同的，有一个重要的区分必须掌握： 离群点检测:训练数据包含离群点,这些离群点被定义为远离其它内点的观察值。因此，离群点检测估计器会尝试拟合出训练数据中内围点聚集的区域, 而忽略异常值观察。 新奇点检测:训练数据没有受到离群点

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