异常检测
概率分布的角度：通过判断某个样本的概率分部值和阈值的关系判断是不是异常样本
异常检测的应用：
1. 在线购物网站如何识别异常用户（欺诈行为或者被盗号）
2. 制造业
3. 检测计算机的运行情况
高斯分布
高斯分布开发异常检测算法
步骤
1. 选择一些异常的特征
2. 计算均值和方差，对于每一个特征来进行计算
在这个三维立体图中，越高的地方是正常的地方，异常区则是接近平面0的这些点
如何开发一个关于异常检测的应用
实数评价法的重要性：
不建议把交叉集和测试集混在一起使用
算法的评估过程
常用的查准率和召回率、f1-score
什么时候用异常检测什么时候用监督学习算法
1. 正样本数目小
2. 大量的负样本
3. 许多不同的异常类型
如何设计或选择异常检测算法的特征变量
非高斯特征变量第二种可以通过转换的方式转成钟型曲线
误差分析步骤
看看没能归为异常的点，看能否启发创建新的特征变量
选择特征变量的办法：
不会特别大也不会特别小的值，或者相互组合形成新的特征变量
多元高斯分布
这个×的两个P值都在正常范围内，所以之前的异常检测算法并不能检测出这个错误的绿×
多元高斯的概率公式
协方差矩阵增大和减小所对应的图
仅仅减小一个协方差矩阵的变化
增加对角线上的值的变化
设置为负值的变化
改变u值这个圈圈的中心点会移动
多元高斯的自动检测算法
和原始模型之间的关系
多元高斯函数的协方差矩阵的对角线是特征变量的方差组成，并且其他部分都是0
什么时候选择原始什么时候选择高斯模型？
原始的模型使用地更多，运算量更小
m 远远大于 n 的时候使用多元
协方差矩阵奇异：用于特征项梁或者没满足m>>n的条件
推荐算法
基于内容的推荐系统
协同过滤
这个视频和上一个视频的区别：
用户的特征、电影的特征如何结合在一起可以同时地计算出来呢？
一个是对于评价某电影的全部用户的求和，一个是某个用户看过的全部电影的求和，也就是所有r(i,j)wei 1de qiuhe
然后就是两个正则项的相加
初始化
梯度下降法计算参数
协同过滤算法的向量化实现过程
低秩矩阵分解
两部电影的特征向量非常相似则我们说这两部电影非常相似
原文地址：https://www.cnblogs.com/twomeng/p/9889477.html