拉勾教育基于SVM的異常檢測方法
價格面議2020-11-04 15:35:49
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拉勾教育基于SVM的異常檢測方法
作為機器學習方面的專家或新手，你可能聽說過支持向量機（SVM）——一種經(jīng)常被引用和用于分類問題的有監(jiān)督的機器學習算法。拉勾IT課小編為大家分解
然而，支持向量機也越來越多地應用于一類問題，即所有的數(shù)據(jù)都屬于一個類。在這種情況下，算法被訓練成學習什么是“正常的”，這樣當一個新的數(shù)據(jù)被顯示時，算法可以識別它是否應該屬于正常的。如果沒有，新數(shù)據(jù)將被標記為異?；虍惓！Ｒ私飧嚓P于單類支持向量機的信息
最后要提到的是，如果你熟悉sklearn庫，你會注意到有一種算法專門為所謂的“新穎性檢測”而設計。它的工作方式與我剛才在使用單類支持向量機的異常檢測中描述的方法類似。在我看來，只是上下文決定了是否將其稱為新穎性檢測或異常值檢測或諸如此類的名稱。
下面是Python編程語言中單類支持向量機的簡單演示。請注意，我交替使用離群值和異常值
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