最近在搞异常检测相关的工作，因此调研了业界常用的异常检测系统。通过查阅相关资料，发现业界对雅虎开源的EGADS系统评价比较高，其git项目已有980个star。这周阅读了项目的源码，梳理了系统框架的基本处理流程，整理成这篇文章。现分享给大家，希望对想了解EGADS系统工作原理的同学有所帮助。 1. ...
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2021-01-18 11:06:32
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Local Outlier Factor（LOF）是基于密度的经典算法（Breuning et. al. 2000）, 文章发表于 SIGMOD 2000, 到目前已经有 3000+ 的引用。在 LOF 之前的异常检测算法大多是基于统计方法的，或者是借用了一些聚类算法用于异常点的识别（比如 ，DBS ...
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2021-01-01 12:03:07
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关于如何使用机器学习来做异常检测的7个问题 导读 异常检测的一些入门问题。 关于如何使用机器学习来做异常检测的7个问题 问问题是学习的好方法之一。但有时你不知道从哪里开始，或者该问什么 —— 尤其是在你还比较熟悉的异常检测之类的话题上。在这种情况下，最好倾听别人的问题，让他们的思路来指导你的学习。以 ...
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2020-07-26 00:37:36
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#LOF异常检测算法主要用异常点的检测输出from scipy.spatial.distance import cdistimport numpy as npclass LOF: def __init__(self, data, k, epsilon=1.0): self.data = data s ...
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2020-07-23 22:41:37
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数据挖掘导论 完整版PDF+PPT+Python R 代码 内容介绍 本书对数据挖掘进行了全面介绍，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，而后面一章较深入 ...
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2020-07-23 16:03:17
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【摘要】 问题 KPI异常检测项目需要对设备内多模块、多类型数据，并根据波形以及异常表现进行分析，这样的数据量往往较大，对内存和性能要求较高。同时，在设计优化算法时，需要快速得到训练及测试结果并根据结果来调整算法，因此进一步要求计算内存和性能达到较高的水平。当前，本地安全PC性能难以满足调试要求，难 ...
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2020-05-12 11:59:31
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大家好，作为一个运维人，想和大家分享一下我在使用管理面板上出现的一些坑，帮助大家尽可能的避免踩坑。我曾今使用过好几个面板，主要有宝塔、AMH、云帮手。下面给大家分析下使用感受：1.宝塔：站点管理功能基本全面，一键部署环境，但是没有系统检测，异常检测，修复功能，另外新手安装可能安装起来有难度，普通版功能限制也比较多，付费功能是39.8元/月。2.AMH面板：自从付费版本后网友提供第三方的文档比较少，
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2020-03-26 23:04:29
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孤立森林 Isolation Forest（sklearn.ensemble.IsolationForest）：一种适用于 连续数据 的 无监督 异常检测方法。与随机森林类似，都是高效的集成算法，相较于LOF，K-means等传统算法，该算法鲁棒性高且对数据集的分布无假设。 Isolation Fo ...
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2020-03-03 22:39:30
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SVM-支持向量机 SVM（Support Vector Machine）-支持向量机，是一个功能非常强大的机器学习模型，可以处理线性与非线性的分类、回归，甚至是异常检测。它也是机器学习中非常热门的算法之一，特别适用于复杂的分类问题，并且数据集为小型、或中型的数据集。 这章我们会解释SVM里的核心概 ...
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2020-02-21 20:40:26
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网络中的机器学习节点分类链接预测机器学习的生命圈需要特征工程网络的特征学习——特征向量 embeddingnetwork embedding的意义节点的表征节点的相似度衡量→网络相似度衡量网络信息编码，生成节点表征用途：异常检测，属性预测，聚类，关系预测例子：deepwalk难度：当前的深度学习视为... ...
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2020-02-07 00:58:56
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