摘要： 分类问题的一个underlying assumption是各个类别的数据都有自己的分布，当某类数据少到难以观察结构的时候，我们可以考虑抛弃该类数据，转而学习更为明显的多数类模式，而后将不符合多数类模式的样本判断为异常/少数类，某些时候会有更好的效果。此时该问题退化为异常检测（anomaly dete 阅读全文