Problem: unsupervised anomaly detection for seasonal KPIs in web applications. Donut: an unsupervised anomaly detection algorithm based on VAE. Background: 有的time series data have seasonal patterns occurring at regular intervals. Data: KPI shapes: se…

Problem: unsupervised anomaly detection Model: VAE-reEncoder VAE with two encoders and one decoder. They use bidirectional bow-tie LSTM for each part. Why use bow-tie model: to remove noise to some extent when encoding.…

PROBLEM: OmniAnomaly multivariate time series anomaly detection + unsupervised 主体思想: input: multivariate time series to RNN ------> capture the normal patterns -----> reconstruct input data by the representations ------> use the reconstruction pr…

对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考 from:https://my.oschina.net/u/1778239/blog/1861724 一.前言 现实中,大部分数据都是无标签的,人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念,故而无监督学习拥有广阔的业务场景.举几个场景:网络流量是正常流量还是攻击流量.视频中的人的行为是否正常.运维中服务器状态是否异常等等.有监督学习的做法是给样本标出label,那么标label的过程肯定是基于某一些规则(图片除外),既然有了规则…

这部分内容来源于Andrew NG老师讲解的 machine learning课程,包括异常检测算法以及推荐系统设计.异常检测是一个非监督学习算法,用于发现系统中的异常数据.推荐系统在生活中也是随处可见,如购物推荐.影视推荐等.课程链接为:https://www.coursera.org/course/ml (一)异常检测(Anomaly Detection) 举个栗子: 我们有一些飞机发动机特征的sample:{x(1),x(2),...,x(m)},对于一个新的样本xtest,那么它是异常数…

数据集中的异常数据通常被成为异常点.离群点或孤立点等,典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致,呈现出“异常”的特点,而检测这些数据的方法被称为异常检测. 异常数据根据原始数据集的不同可以分为离群点检测和新奇检测: 离群点检测(Outlier Detection) 大多数情况我们定义的异常数据都属于离群点检测,对这些数据训练完之后再在新的数据集中寻找异常点. 新奇检测(Novelty Detection) 所谓新奇检测是识别新的或未知数据模式和规律的检测方法,这些规律和只是在已有机器学习…

记得在做电商运营初期,每每为我们频道的促销活动锁取得的“超高”销售额感动,但后来随着工作的深入,我越来越觉得这里面水很深.商家运营.品类运营不断的通过刷单来获取其所需,或是商品搜索排名,或是某种kpi指标,但这些所谓的“脏数据”,却妨碍了平台运营者对于真实数据的分析和促销效果的评估.今天我们讨论一种非监督学习算法(Unsupervised Learning Algorithm),试图在真实数据中,找出并标注异常数据. 该算法是基于高斯分布的异常检测算法(Anomaly Detection Alg…

这里有个2015年的综述文章,概括的比较好,各种技术的适用场景.  https://iwringer.wordpress.com/2015/11/17/anomaly-detection-concepts-and-techniques/ 其中 Clustering 技术可以使用 K-Means, Gaussian Mixture Model. GMM 模型可以参考这个很棒的文章 https://colab.research.google.com/github/jakevdp/PythonData…

Anomalies are data points that are few and different. As a result of these properties, we show that, anomalies are susceptible to a mechanism called isolation. This paper proposes a method called Isolation Forest (iForest) which detects anomalies pur…

anomaly detection algorithm 以上就是异常监测算法流程…