TODO：实验效果 https://github.com/LeeDoYup/AnoGAN https://github.com/tkwoo/anogan-keras https://github.com/tkwoo/anogan-keras https://zhuanlan.zhihu.com/p/ ...
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2018-11-02 10:18:39
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异常检测 概率分布的角度：通过判断某个样本的概率分部值和阈值的关系判断是不是异常样本 异常检测的应用： 1. 在线购物网站如何识别异常用户（欺诈行为或者被盗号） 2. 制造业 3. 检测计算机的运行情况 高斯分布 高斯分布开发异常检测算法 步骤 1. 选择一些异常的特征 2. 计算均值和方差，对于每 ...
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2018-11-01 16:13:16
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1.背景介绍异常检测可以定义为“基于行动者（人或机器）的行为是否正常作出决策”，这项技术可以应用于非常多的行业中，比如金融场景中做交易检测、贷款检测；工业场景中做生产线预警；安防场景做***检测等等。根据业务要求的不同，流计算在其中扮演着不同的角色：既可以做在线的欺诈检测，也可以做决策后近实时的结果分析、全局预警与规则调整等。本文先介绍一种准实时的异常检测系统。所谓准实时，即要求延迟在100ms以内
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2018-11-01 16:10:11
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https://sefiks.com/2018/03/23/convolutional-autoencoder-clustering-images-with-neural-networks/ https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.h ...
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2018-10-30 13:17:23
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package example.service.repay; public class PrimeTest { public int isPrime(int n) { // 返回1表示判断为质数，0为非质数，在此没有进行输入异常检测 double n_sqrt; if (n == 2 || n ==... ...
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2018-10-29 18:28:48
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简介 前面介绍的线性回归，SVM等模型都是基于数据有标签的监督学习方法，本文介绍的聚类方法是属于无标签的无监督学习方法。其他常见的无监督学习还有密度估计，异常检测等。 聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据的内在相似性将数据集划分为多个类别（在聚类算法中称为簇），使类别内的数据相似度高，二类别间的 ...
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2018-10-20 16:15:10
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前言随着机器学习近年来的流行，尤其是深度学习的火热。机器学习算法在很多领域的应用越来越普遍。最近，我在一家广告公司做广告点击反作弊算法研究工作。想到了异常检测算法，并且上网调研发现有一个算法非常火爆，那就是本文要介绍的算法 Isolation Forest，简称 iForest 。 南大周志华老师的 ...
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2018-10-14 17:50:37
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[toc] LD Sketch 应用：网络流中的 异常检测 heavy hitters检测 heavy changers检测 优点：准确度、可扩展性 特点： 利用基于计数和sketch的技术 并行式架构(合并分布的流) 分为本地检测和分布检测 由两种启发式增强方法 [1] SeqHash 应用： 入 ...
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2018-10-01 23:09:58
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1.算法简介 算法的原始论文 http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/icdm08b.pdf 。python的sklearn中已经实现了相关的api，对于单机的数据已经足够使用了，链接如下 http://scikit-learn.or ...
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2018-09-24 20:02:44
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正则表达式，大概是用来筛选符合题目要求的单词，还没看到这里的代码 args参数，不太懂main中判断这个的意义 异常检测处理机制，还没实际看看差别 try{ //需要检测的代码 }catch(exception e){ //处理异常代码} ...
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2018-09-13 22:38:56
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