估计P(x)的分布--密度估计 我们有m个样本,每个样本有n个特征值,每个特征都分别服从不同的高斯分布,上图中的公式是在假设每个特征都独立的情况下,实际无论每个特征是否独立,这个公式的效果都不错.连乘的公式表达如上图所示. 估计p(x)的分布问题被称为密度估计问题(density estimation) 异常检测算法 1>找出一些能观察出异常行为的特征,尽可能尝试选择能够描述数据相关属性的特征. 2> 根据样本估计出参数的值,有n个特征每个特征都服从不同的正态分布,有不同的u和σ2,分别对这些…

Lecture 15 Anomaly Detection 异常检测 15.1 异常检测问题的动机 Problem Motivation 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用.这种算法虽然主要用于无监督学习问题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题.举例: 当飞机引擎从生产线上流出时需要进行QA(质量控制测试),数据集包含引擎的一些特征变量,比如运转时产生的热量,或者振动等.当有一个新的飞机引擎从生产线上流出,它具有特征变量 xtest .异常检测问…

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自…

Twritters的异常检测算法(Anomaly Detection)做的比较好,Seasonal Hybrid ESD算法是先用STL把序列分解,考察残差项.假定这一项符合正态分布,然后就可以用Generalized ESD提取离群点. 目标是检测出时间序列数据集的异常点,如图所示,蓝色线是时间序列数据集,红色是圈是异常点. R语言实现如下,一些依赖包需要install.packages("")或者手动在cran社区下载(注意依赖包的下载).本人github下载源码. 1 主函数是,…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44783647 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Anomaly Detection异常检測 Problem Motivation问题的动机 Anomaly detection example Applycation of anomaly detection Note:for Frauddetection: users behavior exam…

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世…

iForest (Isolation Forest)是由Liu et al. [1] 提出来的基于二叉树的ensemble异常检测算法,具有效果好.训练快(线性复杂度)等特点. 1. 前言 iForest为聚类算法,不需要标记数据训练.首先给出几个定义: 划分(partition)指样本空间一分为二,相当于决策树中节点分裂: isolation指将某个样本点与其他样本点区分开. iForest的基本思想非常简单:完成异常点的isolation所需的划分数大于正常样本点(非异常).如下图所示: \…

南大周志华老师在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest,在工业界很实用,算法效果好,时间效率高,能有效处理高维数据和海量数据,这里对这个算法进行简要总结. iTree 提到森林,自然少不了树,毕竟森林都是由树构成的,看Isolation Forest(简称iForest)前,我们先来看看Isolation Tree(简称iTree)是怎么构成的,iTree是一种随机二叉树,每个节点要么有两个女儿,要么就是叶子节点,一个孩子都没有.给定一堆数据集D,这里D的所有属性都是连续…

在给定的数据集,我们假设数据是正常的 ,现在需要知道新给的数据Xtest中不属于该组数据的几率p(X). 异常检测主要用来识别欺骗,例如通过之前的数据来识别新一次的数据是否存在异常,比如根据一个用户以前的使用习惯(数据)来判断这次使用的用户是不是以前的用户.或者根据之前CPU正常运行时候的的用量数据来判断当前状态下的CPU是否正常工作. 这里我们通过密度估计来进行判断:if   P(X) >ε时候,为normal(正常)<ε 的时候为异常 . 我们用x(i)来表示用户的第i个特征,模型P(x)…

如何构建与选择异常检测算法中的features 如果我的feature像图1所示的那样的正态分布图的话,我们可以很高兴地将它送入异常检测系统中去构建算法. 如果我的feature像图2那样不是正态分布的话,虽然我们也可以很好的运行算法,但是我们通常会使用一些转换方法,使数据看下来更像高斯分布,这样算法会工作得更好. 给出上图中下面的这个数据集,可以对其进行一个求对数的转换,这样可以得到一个更像高斯分布的图,这样我们就可以评估出u和σ2了. 在octave里面使用hist来画柱状图,默认是10个柱…