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2016年1月25日
机器学习公开课笔记(9):异常检测和推荐系统
摘要: 异常检测(Anomaly Detection) 基本假设:多数情况下数据点落入正常的取值范围,但是当异常行为发生时,数据点的取值落入正常取值范围之外(如图1所示)。所以可以利用高斯分布,计算行为发生的概率,如果是概率小于给定阈值,则认为发生了异常行为。基本过程是利用训练数据点建立模型$p(x)$,对
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posted @ 2016-01-25 11:48 python27
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