异常检测(Anomaly detection): 异常检测算法（应用高斯分布）

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

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)

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高斯分布 高斯分布也称为正态分布,μ为平均值,它描述了正态分布概率曲线的中心点.σ为标准差,σ2为方差,σ描述了曲线的宽度.在中心点附近概率密度大,远离中心点概率密度小. 高斯分布图 概率曲线下方的面积为1(积分为1),概率和为1.μ为中心点,σ为宽度.σ小时图形更尖更高,σ大时图形更矮更宽,因为面积不变为1,μ变化时表示中心点的转移. 参数估计 假设我们猜测每个样本xi服从某种分布(如正态分布),我不知道这些参数(μ,σ2)的值是多少. 参数估计=>给定数据集,希望能估算出(μ,σ2)的值 如

异常检测,广泛用于欺诈检测(例如"此信用卡被盗?"). 给定大量的数据点,我们有时可能想要找出哪些与平均值有显着差异. 例如,在制造中,我们可能想要检测缺陷或异常. 我们展示了如何使用高斯分布来建模数据集,以及如何将模型用于异常检测. 我们还将涵盖推荐系统,这些系统由亚马逊,Netflix和苹果等公司用于向其用户推荐产品. 推荐系统查看不同用户和不同产品之间的活动模式以产生这些建议. 在这些课程中,我们介绍推荐算法,如协同过滤算法和低秩矩阵分解. Problem Motivation

异常检测(anomaly detection) 关于异常检测(anomaly detection)本文主要介绍一下几个方面: 异常检测定义及应用领域 常见的异常检测算法 高斯分布(正态分布) 异常检测算法 评估异常检测算法 异常检测VS监督学习 如何设计选择features 多元高斯分布 多元高斯分布在异常检测上的应用 一.异常检测定义及应用领域 先来看什么是异常检测?所谓异常检测就是发现与大部分对象不同的对象,其实就是发现离群点.异常检测有时也称偏差检测.异常对象是相对罕见的.下面来举一些常见

我碰到这个问题比较奇怪,在开发OrayTalk的组织结构功能时,其中的一个方法(基于.NET 2.0)在win7.win2003下运行没有问题,在winxp下运行就抛异常:“公共语言运行时检测到无效的程序”,对应英文为:common language runtime detected an invalid program. 抛异常的方法代码摘抄如下: private Control control = ...; public void ActionOnUI<T1>(bool showMessa

英文原文链接:Detection of ArUco Markers 姿态估计(Pose estimation)在计算机视觉领域扮演着十分重要的角色:机器人导航.增强现实以及其它.这一过程的基础是找到现实世界和图像投影之间的对应点.这通常是很困难的一步,因此我们常常用自己制作的或基本的Marker来让这一切变得更容易. 最为流行的一个途径是基于二进制平方的标记.这种Marker的主要便利之处在于,一个Marker提供了足够多的对应(四个角)来获取相机的信息.同样的,内部的二进制编码使得算法非常健壮

一.论文 综述类的文章: [1] D. Geronimo, and A. M.Lopez. Vision-based Pedestrian Protection Systems for Intelligent Vehicles, BOOK, 2014. [2] P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions