异常检测

简介

自动寻找 异常

根据输入数据， 对不符合预期模式的数据进行识别

概率密度

概率密度函数是一个描述随机变量在某个确定的取值点附近的可能性的函数

区间概率

\[P(x_1,x_2)\int_{x_1}^{x_2} p(x) dx \]

高斯分布（正态分布？）

\[p(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^{2}}{2 \sigma^{2}}} \]

\(\mu\) 为均值, \(\sigma\) 为标准差

\[\begin{gathered} \underline{\mu=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} x^{(i)}} \\ \sigma^{2}=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left(x^{(i)}-\mu\right)^{2} \end{gathered} \]

简单来说就是将低于 一定数值的概率的样本筛选出来作为异常数值

参考链接

https://blog.csdn.net/weixin_46344368/article/details/106291510?spm=1001.2014.3001.5502