【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》
大家好，今天我们来深入探讨一下《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》这篇技术博客。我们将从核心内容、原理、应用场景等多个方面进行详细解析，力求让大家对这两种异常检测方法有一个全面而深入的理解。
一、引言
在数据科学和机器学习领域，异常检测（Anomaly Detection）是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于数据录入错误、设备故障、欺诈行为等原因产生的。DeepSeek作为一个先进的数据分析平台，提供了多种异常检测方法，其中孤立森林（Isolation Forest）和自动编码器（AutoEncoder）是两种非常流行的技术。
二、孤立森林（Isolation Forest）
1. 核心思想
孤立森林的核心思想非常简单：异常点通常是稀有的，并且与正常点有很大的不同。因此，我们可以通过构建一棵树来“隔离”这些异常点。具体来说，孤立森林通过随机选择特征和分割点来构建多棵二叉树&#