本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：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。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样能够在透彻地理解数据挖据的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 目录 第1章 绪论 1.1 什么是数据挖掘 1 ...
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2016-08-08 06:23:30
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异常检测原理是根据训练数据的高斯分布，计算均值和方差，若测试数据样本点带入高斯公式计算的概率低于某个阈值(0.1)，判定为异常点。 1 创建数据集转化工具类，把csv数据集转化为RDD数据结构 2 创建异常检测工具类，主要是预测是否为异常点 3异常检测模型类 4 包括启动异常检测模型，优化参数，输出 ...
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2016-08-03 10:28:21
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转载自：zxh2075的专栏 在Socket心跳机制中，心跳包可以由服务器发送给客户端，也可以由客户端发送给服务器，不过比较起来，前者开销可能较大。本文实现的是由客户端给服务器发送心跳包，服务器不必返回应答包，而是通过判断客户在线会话记录中的计数标志值来实现心跳异常的检测，以此决定客户端是否已经断开 ...
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2016-07-16 06:33:38
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Density EstimationProblem Motivation
所谓异常检测就是发现与大部分对象不同的对象，其实就是发现离群点,异常检测有时也称偏差检测,异常对象是相对罕见的。
应用：欺诈检测：主要通过检测异常行为来检测是否为盗刷他人信用卡。
入侵检测：检测入侵计算机系统的行为
医疗领域：检测人的健康是否异常
下面来看一个例子：
x1x_1： 引擎运转时产生的热量
x2x_2...
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2016-06-21 07:31:16
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本文转载自cador《使用R语言进行异常检测》本文结合R语言，展示了异常检测的案例，主要内容如下：（1）单变量的异常检测（2）使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测（3）通过聚类进行异常检测（4）对时间序列进行异常检测一、单变量异常检测本部分展示了一个单变量... ...
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2016-05-27 21:46:11
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异常检测（anomaly detection）
关于异常检测（anomaly detection）本文主要介绍一下几个方面：
异常检测定义及应用领域常见的异常检测算法高斯分布（正态分布）异常检测算法评估异常检测算法异常检测VS监督学习如何选择使用features多元高斯分布多元高斯分布在异常检测上的应用
一、异常检测定义及应用领域
先来看什么是异常检测？所谓异常检测就是发现与大...
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2016-05-22 12:37:57
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我对于基于SSH的高校网上选课系统的质量属性的实现是从可用性、性能、安全性、可维护性、易用性五个方面进行的实现。 可用性方面： 实现方式：（1）当系统试图超出限制范围来进行课程查询或选课时必须进行错误检测并且抛出异常，中止进一步的错误操作，所采用的战术为错误（异常）检测， 此异常属于Action层， ...
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2016-05-14 20:13:51
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5.6 try语句块和异常处理：
throw表达式，异常检测部分使用throw表达式来表示它遇到了无法处理的问题。我们说throw引发了异常try语句块，异常处理部分使用try语句块处理异常。try语句块以关键字try开始，并以一个或多个catch子句结束。try语句块中代码抛出的异常通常会被某个catch子句处理。因为catch子句“处理”异常，所以它们也被称作异常处理代码。一套异常类，用...
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2016-05-12 17:39:58
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1.定义类 2.执行序列化操作，如果内部对象引用自己，xml序列化抛出异常“检测到循环引用” 如果内部对象不是引用的自己，则可以使用 ...
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2016-05-11 14:56:51
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15.1 问题的动机 15.2 高斯分布 15.3 算法 15.4 开发和评价一个异常检测系统 15.5 异常检测与监督学习对比 15.6 选择特征 15.7 多元高斯分布（可选） 15.8 使用多元高斯分布进行异常检测（可选） 15.1 问题的动机 15.2 高斯分布 15.3 算法 15.4 开 ...
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2016-04-28 00:05:33
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