以下哪些算法可用于做异常行为检测

2024-08-28

Abnormal Detection（异常检测）和 Supervised Learning（有监督训练）在异常检测上的应用初探

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法基于模型的技

Dijkstra 算法，用于对有权图进行搜索，找出图中两点的最短距离

Dijkstra 算法,用于对有权图进行搜索,找出图中两点的最短距离,既不是DFS搜索,也不是BFS搜索. 把Dijkstra 算法应用于无权图,或者所有边的权都相等的图,Dijkstra 算法等同于BFS搜索. http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html 2.算法描述 1)算法思想:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源

vis用于做3D图表的js插件

vis.js用于做3D图表:(浏览网站需要FQ)实例:http://visjs.org/graph3d_examples.html代码下载:https://github.com/almende/vis

分布式ID系列（5）——Twitter的雪法算法Snowflake适合做分布式ID吗

介绍Snowflake算法 SnowFlake算法是国际大公司Twitter的采用的一种生成分布式自增id的策略,这个算法产生的分布式id是足够我们我们中小公司在日常里面的使用了.我也是比较推荐这一种算法产生的分布式id的. 算法snowflake的生成的分布式id结构组成部分算法snowflake生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图, 这里我么来讲一下这个结构:首先因为window是64位的,然后整数的时候第一位必须是0,所以最大的数值就是63位的111111111111

[开源硬件DIY] 自制一款精致炫酷的蓝牙土壤温湿度传感器，用于做盆栽呵护类产品（API开放，开发者可自行DIY微信小程序＼安卓IOS应用）

目录前言: 1. 成品展示 2. 原理图解析 3. pcb设计 4. 嵌入式对外提供接口 4.1 蓝牙广播 4.2 蓝牙服务和属性 4.3 数据包格式 4.4 数据通信模型重要 . 前言: 本期给大家带来一款精致炫酷的蓝牙土壤温湿度传感器,用于做盆栽呵护类产品. . 1. 成品展示淘宝上卖得比较多的主要是下面这种模块,其主要作用是测量土壤电阻(越潮湿,电阻越小;越干燥,电阻越大),同时卖家会提供一个adc电路,该电路有电压比较器,可以根据可调电阻设置比较阈值,从而实现土壤湿度到达某一阈值后

[转]异常声音检测之kaldi DNN 训练

转自:http://blog.csdn.net/huchad/article/details/52092796 使用kaldi的DNN做音频分类,异常声音检测. HMM/GMM -> HMM/DNN 基本上沿用语音识别的思路,有两点注意一下即可. 1. 在训HMM/GMM时,训到monophone即可,使用monophone的HMM与alignment来训DNN 2.语言模型的准备,手动构造一个一元的简单模型即可 DNN的主要训练步骤如下: #Step 1. Pre-train DBN step

OpenJudge计算概论-异常细胞检测

/*======================================================================== 异常细胞检测总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述我们拍摄的一张CT照片用一个二维数组来存储,假设数组中的每个点代表一个细胞.每个细胞的颜色用0到255之间(包括0和255)的一个整数表示.我们定义一个细胞是异常细胞,如果这个细胞的颜色值比它上下左右4个细胞的颜色值都小50以上(包括50).数组边缘上的细胞我们不检测.现在

Recommending music on Spotify with deep learning 采用深度学习算法为Spotify做基于内容的音乐推荐

本文参考http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/43896015译文以及原文file:///F:/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Recommending%20music%20on%20Spotify%20with%20deep%20learning%20%E2%80%93%20Sander%20Dieleman.html 本文是比利时根特大学(Ghent University)的Reservoir

[Unity3D+算法]一小时做个2048

原地址:http://blog.csdn.net/dingxiaowei2013/article/details/36462749 048是继FlappyBird之后另一个比较热的轻量级的手游,简单易玩.最近要离职原先的公司——因为我想做游戏,虽然玩游戏不是很多,但还是热爱开发游戏,因此就想去一家游戏公司,感觉对老板有一点愧疚和感激,愿原公司发展越来越好,用灰太狼的话讲,我还会回来的,哈哈!即将入职新公司,听说压力会很大,加班无止境,加班其实我到不怕,乘年轻,还有拼劲,加班算什么,其实只要自己能

大规模异常滥用检测：基于局部敏感哈希算法——来自Uber Engineering的实践

uber全球用户每天会产生500万条行程,保证数据的准确性至关重要.如果所有的数据都得到有效利用,t通过元数据和聚合的数据可以快速检测平台上的滥用行为,如垃圾邮件.虚假账户和付款欺诈等.放大正确的数据信号能使检测更精确,也因此更可靠. 为了解决我们和其他系统中的类似挑战,Uber Engineering 和 Databricks 共同向Apache Spark 2.1开发了局部敏感哈希(LSH).LSH是大规模机器学习中常用的随机算法和哈希技术,包括聚类和近似最近邻搜索. 在这篇文章中,我们将讲

案例（一）利用机器算法RFM模型做用户价值分析

一.案例背景在产品迭代过程中,通常需要根据用户的属性进行归类,也就是通过分析数据,对用户进行归类,以便于在推送及转化过程中获得更大的收益. 本案例是基于某互联网公司的实际用户购票数据为研究对象,对用户购票的时间,购买的金额进行了采集,每个用户用手机号来区别唯一性.数据分析人员根据用户购买的时间和金额,通过建立RFM模型,来计算出用户最近最近一次购买的打分,用户购买频率的打分,用户购买金额的打分,然后根据三个分数进行一个加权打分,和综合打分.业务人员可以根据用户的打分情况,对不同的用户进行个

编程算法 - 不用加减乘除做加法代码(C)

不用加减乘除做加法代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 题目: 写一个函数, 求两个整数之和, 要求在函数体内不得使用+, -, *, /四则运算符号. 不能使用运算符号, 使用位运算, 第一步异或运算选位, 第二步与运算进位. 代码: /* * main.cpp * * Created on: 2014.7.13 * Author: Spike */ #include <iostream> #include <list>

ST算法(倍增)(用于解决RMQ)

ST算法在RMQ(区间最值问题)问题中,我了解到一个叫ST的算法,实质是二进制的倍增. ST算法能在O(nlogn)的时间预处理后,用O(1)的时间在线回答区间最值. f[i][j]表示从i位起的2^j个数中的最大(最小)数,即[i,i+2^j-1]中的最大(最小)值,从其定义中可以看出来. 下面的实现代码以最大值为例: 预处理: void preST(int len){ ;i<=len;i++) f[i][]=i; )+; ;j<m;j++) ;i<=(len-(<<j)

ACM用到的算法。先做个笔记，记一下

ACM 所有算法数据结构栈,队列,链表哈希表,哈希数组堆,优先队列双端队列可并堆左偏堆二叉查找树 Treap 伸展树并查集集合计数问题二分图的识别平衡二叉树二叉排序树线段树一维线段树二维线段树树状数组一维树状数组 N维树状数组字典树后缀数组,后缀树块状链表哈夫曼树桶,跳跃表 Trie树(静态建树.动态建树) AC自动机 LCA和RMQ问题 KMP算法图论基本图算法图广度优先遍历深度优先遍历拓扑排序割边割点强连通分量 Tarjan算法双

用于做 Android 屏幕自适应的文章资源

Android Developer : (1) https://developer.android.com/training/multiscreen/index.html (2) https://developer.android.com/guide/practices/tablets-and-handsets.html (3) https://developer.android.com/guide/practices/screens_support.html#qualifiers

Hortonworks 用于做 Sentimental Analysis的Hiveddl.sql 文件

The hiveddl.sql script has performed the following steps to refine the data: Converted the raw Twitter data into a tabular format. Used the dictionary file to score the sentiment of each Tweet by the number of positive words compared to the number of

HTML学习笔记 cs动画基础（分列效果可用于做瀑布流）第十五节（原创）参考使用表

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JQ 查找两个同辈元素之间的同辈元素 nextUntil() 用于做一个多级菜单

可以应用的地方,参考了淘宝的API菜单列表我自己的应用

公开的免费WebService接口分享，用于做接口练习

本文转载于 https://cloud.tencent.com/developer/article/1349603 天气预报Web服务,数据来源于中国气象局 Endpoint http://www.webxml.com.cn/WebServices/WeatherWebService.asmx Disco http://www.webxml.com.cn/WebServices/WeatherWebService.asmx?disco WSDL http://www.webxml.com.cn/

YOLT：将YOLO用于卫星图像目标检测

之前作者用滑动窗口和HOG来进行船体监测,在开放水域和港湾取得了不错的成绩,但是对于不一致的复杂背景,这个方法的性能会下降.为了解决这个缺点,作者使用YOLO作为物体检测的流水线,这个方法相比于HOG提高了对背景的辨别力,并且可以快速的在不同尺度和多样传感器上进行快速检测. Review ImageNet上的目标检测和卫星图像上的检测有以下四个方面的不同: 1.卫星图像的目标检测通常都很小(~20像素),而输入图像通常很大.缺少用于训练的卫星图像. 2.卫星图像中所检测的物体的物理和像素大小通常

【转】巧用CAT706做掉电检测

相信大家都会遇到这样的情况,当你正在敲一份文档或一段代码时,啪的一下停电啦,我擦……,我的代码……,我的图纸……,我刚写好的文章…….但是在嵌入式系统中也会遇到类似的情况,通常会导致嵌入式系统数据,程序丢失,不能工作,甚至损坏存储系统.而对于核心板的嵌入式系统来说,异常掉电情况下数据不丢失,稳定性是根本.本文基于CAT706介绍一种能够检测到异常掉电,并利用电容中存储的少量电量保存数据.防止存储器损坏.丢失数据的方法. 一.概述首先引用一篇微信文章“老板说:你去跳槽,我去跳楼!一场由SD卡引发

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