文件名称：异常：使用多元高斯核进行简单的异常检测
文件大小：3KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-10 05:05:49
Python
N维数据中的半监督异常检测。 概括 使用半监督学习和Python，在给出具有大部分有效示例的数据集的情况下，我们使用高斯模型和多元高斯模型学习点的分布。 然后，我们可以将点标记为异常或不使用经过训练的模型。 该算法的监督部分是指定用于标记点的阈值。 数字 下面显示的图形代表高斯模型（顶部）和多元高斯模型（底部）。 两种模型都使用相同的输入数据进行了训练。 图例： x和y轴-2D空间中的数据点 蓝点-用于构建模型的输入数据红点-二维空间中标记为异常的点黄点-二维空间中标记为有效的点 s Rados Jovanovic-初始工作 执照 此项目已获得MIT许可证的许可-有关详细信息，请参阅文件 致谢 向每个为科学做出贡献的人致谢！
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