文件名称：LSTM_TimeSeries_AnomalyDetection[python/Keras]
文件大小：136KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-07-02 15:10:30
LSTM Time Series AnomalyDetec Python Keras
异常点检测是指寻找那些偏离标准值或正常值的数据点。异常点有几种常见的类型：短期内产生的峰值，包括最大值、最小值、以及零值；长期的数据合计与上一周期的比较等。检测方法也可以归类为两种：对数据点进行分类，标记异常与否；或是对未来数据走势做预测，给出置信区间。人工神经网络也能够进行异常检测，只是这一方式还处于科研阶段。想要提醒读者的是，尽量从简单的模型开始，针对你的具体问题进行优化，因为通用的算法并不一定是最优的。
【文件预览】：
LSTM_TimeSeries_AnomalyDetection[python:Keras]
----LICENSE.txt(1KB)
----LSTM_TimeSeries_AnomalyDetection.py(6KB)
----results-plot.png(140KB)
----README.md(22B)