异常检测

15.1  问题的动机 15.2  高斯分布 15.3  算法 15.4  开发和评价一个异常检测系统 15.5  异常检测与监督学习对比 15.6  选择特征 15.7  多元高斯分布(可选) 15.8  使用多元高斯分布进行异常检测(可选) 15.1  问题的动机 15.2  高斯分布 15.3  算法 15.4  开发和评价一个异常检测系统 15.5  异常检测与监督学习对比 15.6  选择特征 15.7  多元高斯分布(可选) 15.8 使用多元高斯分布进行异常检测(可选)

色度异常检测一般称为偏色检测. 即图像为某一范围颜色值分布过多而导致图像整体偏色的情况. 原理 提取图像的色度分量H 计算色度分量H的直方图 求最方图最大bin占整个直方图的比例,该比例值就为偏色值 结果演示 偏色率:1.0 0 0.21 0.43 1.0 偏色率: 1.0 0.71 0.77 1.0 偏色率: 0.23 0.17 0.0 0.0 备注:以上图像来自另一位博主的偏色检测文章http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3191853.html 本算法缺点对

亮度异常检测一般包括偏暗检测和偏亮检测,也有称过暗过亮检测.这算法简单,只需要一帧图像的亮度值作为判断就行. 原理 把彩色图像转化为灰度图像 求图像的平均灰度值G(整幅或ROI区域),该值就是图像的亮度值 定义阈值A,B.当G∈[0,A]认为图像偏暗,当G∈[B,255]认为图像偏亮 三.结果演示 偏暗率:1.0 偏暗率:0.95 偏亮率:1.0 本算法缺点:对于黑屏或无信号图像,会被检测为偏暗(不过也正常,那些现象整张图像都是暗的). Demo演示下载地址:http://files.cnblo

15.1  问题的动机 15.2  高斯分布 15.3  算法 15.4  开发和评价一个异常检测系统 15.5  异常检测与监督学习对比 15.6  选择特征 15.7  多元高斯分布(可选) 15.8  使用多元高斯分布进行异常检测(可选) 15.1  问题的动机 15.2  高斯分布 15.3  算法 15.4  开发和评价一个异常检测系统 15.5  异常检测与监督学习对比 15.6  选择特征 15.7  多元高斯分布(可选) 15.8 使用多元高斯分布进行异常检测(可选)

在向系统申请堆空间的时候,虽然程序员不知道所申请的堆空间的数据结构,但是系统或者啥(微软可以知道)知道的,所以如果我们需要检查堆的使用异常,需要借助微软提供的机制来检堆的正常使用,从而发现在程序过程中出现的非法使用堆的情况,保证我们程序的高质量! 这里面最重要的函数莫过于_CrtCheckMemory(),该函数使用简单,在需要测试堆异常的代码的开始和结束端分别调用即可.具体例子如下所示: #include <stdio.h> #include <Windows.h> #inclu

多元高斯(正态)分布 多元高斯分布有两个参数u和Σ,u是一个n维向量,Σ协方差矩阵是一个n*n维矩阵.改变u与Σ的值可以得到不同的高斯分布. 参数估计(参数拟合),估计u和Σ的公式如上图所示,u为平均值,Σ为协方差矩阵 使用多元高斯分布来进行异常检测 首先用我我们的训练集来拟合参数u和Σ,从而拟合模型p(x) 拿到一个新的样本,使用p(x)的计算公式计算出p(x)的值,如果p(x)<ε就将它标记为一个异常点 当我们对上图中那个绿色的点进行异常检测时,这些红色的点服从多元高斯正态分布(x1与x2正

一.无监督异常检测模型   1.在线流数据异常检测(iforest隔离森林算法) 该方法的主要思想是,通过随机选定样本属性及其值将样本空间进行随机划分,分割的过程可以看成类似于随机森林中树建立的过程,对于新的样本,基于建立的隔离树求其分割深度,深度值越小,表明越容易被隔离,也就意味着异常的概率越大:反之则为正常样本.该方法是基于异常数据"少且不同"的特征,来采用随机隔离的思想设计异常检查. 该方法的主要优点是,在构建初始模型时不需要任何实际的数据,从而能快速构建初始探测模型,它符合数据

利用数值来评价一个异常检测算法的重要性 使用实数评价法很重要,当你用某个算法来开发一个具体的机器学习应用时,你常常需要做出很多决定,如选择什么样的特征等等,如果你能找到如何来评价算法,直接返回一个实数来告诉你算法的好坏,那样你做决定就会更容易一些.如现在有一个特征,要不要将这个特征考虑进来?如果你带上这个特征运行你的算法,再去掉这个特征运行你的算法,得到返回的实数,这个实数直接告诉你加上这个特征算法是变好了还是变坏了,这样你就有一种更简单的算法来确定是否要加上这个特征. 为了更快地开发出一个异常

本文转载自cador<使用R语言进行异常检测> 本文结合R语言,展示了异常检测的案例,主要内容如下: (1)单变量的异常检测 (2)使用LOF(local outlier factor,局部异常因子)进行异常检测 (3)通过聚类进行异常检测 (4)对时间序列进行异常检测 一.单变量异常检测 本部分展示了一个单变量异常检测的例子,并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上.在该例中,单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现,并且返回产生箱线图的统计量.在返回的结果中,有一个部分是o