当前位置： 首页 > article >正文

无监督学习：聚类、异常检测

article 2025/1/26 15:02:24

聚类

工作原因我对聚类特别熟悉，因此视频课程基本快进看完，不做记录

异常检测

高斯(正态)分布

f(x|\mu ,\sigma ^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu )^2}{2\sigma ^2}}

多特征异常检测

将每个特征作为独立特征（实践证明即使不完全独立也影响不大）计算高斯分布的参数，然后将待预估样本代入各高斯函数作为每个特征概率，乘起来作为最终概率，小于阈值时认为异常。

建立一个异常检测系统

使用真实数据评估你的模型，通过交叉验证集可以调整你的 \varepsilon 参数

异常检测与监督学习算法对比

其实本质区别是监督学习需要学习，因此需要有足够的正负样本，并且监督学习只认识见过的东西，没有见过的识别不准，所以适合类型变化不大的检测

如何选择特征

在有监督学习中，如果你使用了一些不太准确的特征或者少量多余的特征没有什么问题，因为在学习过程中可以通过标签调整特征权重之类。但是在无监督学习中，模型很难学习到什么特征重要，因此在无监督学习中，选择合适的特征很重要

1. 选择符合高斯分布的特征，或者通过变换转换为高斯分布

2. 误差分析，调整特征的使用，增删


http://www.kler.cn/a/517435.html

相关文章：

  • 物业管理平台系统提升社区智能化服务效率与管理水平
  • 如何优化深度学习模型来提高错别字检测准确率？
  • leetcode28-找出字符串中第一个匹配的下标
  • JavaEE：多线程进阶
  • 【线性代数】基础版本的高斯消元法
  • OpenAI模块重构
  • C++AVL树（二）详解
  • 港科夜闻 | 香港科大获三千万基金资助,开发人工智能英语评估及学习系统,供全港中学生免费使用...
  • PostgreSQL中级专家是什么意思？
  • AI问答：在后端开发语境中 VO 是什么 / Value Object / 值对象
  • 第12章 volatile关键字的介绍（Java高并发编程详解：多线程与系统设计）
  • Lua语言的图形用户界面
  • Vue3 插槽（Slots）用法总结
  • 一组开源、免费、Metro风格的 WPF UI 控件库
  • DBeaver下载安装及数据库连接（MySQL）
  • 初步理解数据结构
  • 每日一题 419. 棋盘上的战舰
  • GESP2024年6月认证C++六级( 第三部分编程题（2）二叉树）
  • react native i18n插值：跨组件trans
  • 麒麟操作系统基础知识保姆级教程（二十一）进入单用户模式
  • UE5 特效
  • 面试-二维数组
  • Oracle 创建用户和表空间
  • 第15章 监控任务的生命周期(Java高并发编程详解：多线程与系统设计)
  • Servlet 详解
  • EMC常用器件选型（一）