波形异常检测 [问题点数:50分]

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异常检测Mulcross数据集
很不容易找到的mulcross数据集 用来分享 <em>异常检测</em>小伙伴们加油
机器学习之异常检测
高斯分布是自然界最常见的分布形态,用它来做<em>异常检测</em>是非常合适的模型。枪打出头鸟,那些分布在两端的小概率事件,要么好的出奇(右边),要么差得离谱(左边)。据说认真看完这篇文章并点赞的人基本上是分布在右侧。 <em>异常检测</em>模型和实例 给定一组数据 $x^{(1)}, x^{(2)}, ... , x^{(m)}$,我们建立一个模型 $p(x)$,当有一个新的实例 $x_{test}$ 时,如果 $p(x_
【Python实例第7讲】真实数据集的异常检测
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间(qq 群号:696721295) 在这个例子里,我们阐述在真实数据集上的稳健协方差估计的必要性。这样的协方差估计,对异常点检测,以及更好地理解数据结构都是有益的。 为了方便数据可视化,我们选择来自波士顿房价数据集的两个变量组成的二维数据集作为示例数据集。在下面的例子里,主要的结果是经验协方差估计,它受观测数据形态的影响很大。但是,我们仍然假设数据...
异常检测----Isolation Forest
iTree   提到森林,自然少不了树,毕竟森林都是由树构成的,看Isolation Forest(简称iForest)前,我们先来看看Isolation Tree(简称iTree)是怎么构成的,iTree是一种随机二叉树,每个节点要么有两个女儿,要么就是叶子节点,一个孩子都没有。给定一堆数据集D,这里D的所有属性都是连续型的变量,iTree的构成过程如下:   随机选择一个属性Attr;...
异常检测算法
<em>异常检测</em>(Anomaly Detection)是为了发现运维中偏离正常值的异常数据。 <em>异常检测</em>算法的基本思想是:用正常的数据去训练模型,得到阈值,然后去判断新的数据是否异常。 <em>异常检测</em>如今被广泛应用于:欺诈用户检测,制造业<em>异常检测</em>,计算机监控等!   在详细介绍异常检验算法之前,需要了解<em>异常检测</em>和监督学习的不同: 假设一个二分类问题,普通的监督学习,训练集中两种类别 y1 和 y2 的数...
异常检测方法
<em>异常检测</em>可谓是一个博大精深的研究方向,在故障检测、欺诈检测、入侵检测领域有着广泛应用。本文只是结合各网络资源对其基础进行简单介绍,涉及到具体的领域和实际应用,还需进行深入研究和尝试。什么是<em>异常检测</em><em>异常检测</em>是检测不符合期望的数据、行为,在实际应用中包括去噪、网络入侵检测、欺诈检测、设备故障检测、机会识别、风险识别、特殊群体识别、患病诊断、视频监测等。<em>异常检测</em>通过对输入数据进行分析,检测异常状态。输入数
机器学习练习(八)—— 异常检测与推荐
作者:John Wittenauer 翻译:GreatX 源:Machine Learning Exercises In Python, Part 8 这篇文章是一系列 Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习课程的练习的一部分。
sklearn中的异常检测
参考资料:https://blog.csdn.net/hustqb/article/details/75216241 http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/outlier_detection.html 概述 本节内容主要来自sklearn的官方文档。本节内容属于无监督学习。 许多应用需要能够对新观测进行判断,判断其是否与现有观测服从...
异常声音检测总结
异常声音检测,顾名思义,就是检测现实生活中的异常声音,如枪声、爆炸声、哭声、尖叫声等,属于公共安全监控的范畴。 传统的公共安全监控是用摄像头,但是摄像头只能监控某个固定的场景,而且受光线影响很大,因而在电影中,罪犯只要知道摄像头的位置,就可以很容易地避开摄像头或用布将摄像头遮住。   随着移动互联网的发展,各种可穿戴式的安全产品相继出现,但都是主打定位牌,360儿童手表倒是可以录音,但是需
异常检查测
<em>异常检测</em>常用方法介绍,全面!<em>异常检测</em>常用方法介绍,全面!<em>异常检测</em>常用方法介绍,全面!<em>异常检测</em>常用方法介绍,全面!
机器学习:检测异常样本方法总结
数据预处理的好坏,很大程度上决定了模型分析结果的好坏。其中,异常值(outliers)检测是整个数据预处理过程中,十分重要的一环。方法也是多种多样。 由于异常值检验,和去重、缺失值处理不同,它带有一定的主观性。在实际业务场景中,我们要根据具体的业务逻辑来判别哪些样本是离群点。 下面总结下平时经常用到的异常样本检测方法。 可视化的方法 对于样本集某一个特征而言,可以直接画出这个样本集在这个特...
吴恩达--异常检测
<em>异常检测</em>   模型p(x) 为我们其属于一组数据的可能性 通过p(x)&amp;lt;ε检测非正常用户。                                                                                         <em>异常检测</em>主要用来识别欺骗。例如在线采集而来的有关用户的数据,一个特征向量中可能会包含如:用户多久登录一次,访...
【数据挖掘】异常检测
简介 <em>异常检测</em>的基本思想:若发生了小概率事件,就认为出现了异常。 常用的<em>异常检测</em>方法是利用高斯密度函数,计算数据出现的概率,如果发现了概率小于某个阈值的数据,就认为该数据是异常的。 <em>异常检测</em>也是一种模式二分类方法,但两类数据严重不平衡,异常数据要显著少于正常数据。<em>异常检测</em>通常只需要对正常数据进行建模。 <em>异常检测</em>还可以用于数据清洗或剪枝,减少过拟合提升性能。 基于高斯(
异常检测(anomaly detection)
<em>异常检测</em>(anomaly detection) 关于<em>异常检测</em>(anomaly detection)本文主要介绍一下几个方面: <em>异常检测</em>定义及应用领域常见的<em>异常检测</em>算法高斯分布(正态分布)<em>异常检测</em>算法评估<em>异常检测</em>算法<em>异常检测</em>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<em>异常检测</em>上的应用 一、<em>异常检测</em>定义及应用领域 先来看什么是<em>异常检测</em>?所谓<em>异常检测</em>就是发现与大
异常检测原理与实验
最近需要对欺诈报价进行识别处理,简单的模型就是给定很多不同数据集,需要找出每个spu下可能存在的欺诈数据,比如{20,22,30},其中的欺诈数据可能就是30。其实加以抽象,属于<em>异常检测</em>范围。<em>异常检测</em>是发现与大部分对象不同的对象,其中这些不同的对象称为离群点。一般<em>异常检测</em>的方法主要有数理统计法、数据挖掘方法。一般在预处理阶段发生的<em>异常检测</em>,更多的是依托数理统计的思想完成的。首先判断出数据的分布模型,比如某种分布(高斯分布、泊松分布等等)。然后根据原始数据(包括正常点与离群点),算出分布的参数,从而可以代入分
基于图的异常检测算法——概述
正在调研基于图的<em>异常检测</em>算法,先出个概述,后面再慢慢填坑 基于图的<em>异常检测</em>给定一个图数据库,找到其中罕见不同于其他数据对象的点/边/子结构 静态图的<em>异常检测</em> 普通静态图 基于结构 基于特征:利用图结构来提取特征,比如节点度量、子图中心性 基于邻近:量化图中节点的紧密度来识别图中结构的关联性 基于社区:定义为找到密集连接的近邻组中跨社区连接的...
异常检测模型
异常的类型:意料之外的峰谷、趋势变动、水平变化等。 <em>异常检测</em>的方式主要分为两种,第一是直接预测出异常,第二是通过预测结果,然后根据置信区间判断异常。 <em>异常检测</em>模型: STL分解 CART树 ARIMA 指数平滑 神经网络LSTM https://statsbot.co/blog/time-series-anomaly-detection-algorithms/ https...
机器学习(十八)异常检测
机器学习(十八)<em>异常检测</em>问题提出实际生产过程中,出产投入使用之前,经常会评价某些参数是否有异常,然后再判断是否要重新检测。评价并不是简单的根据特定参数的阈值来的,而是根据宏观上产出群体的所有参数分布得出的。 比如生成飞机引擎,震动和热量参数,对所有出产的引擎进行测试,得到如下分布: 为了评价这种差异,定性分析如下: 高斯分布从上面的直观感受、定性分析可知越接近中心区域的越不可能是异常。
[机器学习笔记]Note13--异常检测
继续是机器学习课程的笔记,本节课内容是<em>异常检测</em>,它是一个非监督学习算法,用于发现可能不应该属于一个已定义的组中的数据。
异常声音检测
最近要做一个室内紧急情况下的求救音检测系统。下面是比较好的两篇论文。 优秀论文: 1、监督式分级异常声音检测系统的设计与实现 叶剑杰 写的 知网可以浏览 2、智能监控前端系统中异常声音检测的实现 张璐璐 等的 http://www.docin.com/p-1385839673.html 异常声音检测,顾名思义,就是检测现实生活中的异常声音,如枪声、爆炸声、哭声、尖叫声等,属于公共安全监控的范畴。...
5分钟弄懂语音识别技术原理
文/张俊博知乎链接:https://www.zhihu.com/question/20398418/answer/18080841简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。希望这个介绍能让所有同学看懂。首先,我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式,必须转成非压缩的纯<em>波形</em>文件来处理,比如Windows PCM文件,也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外,...
异常检测与误用检测的差异
<em>异常检测</em>(Anomaly detection) 的假设是入侵者活动异常于正常主体的活动。 根据这一理念建立主体正常活动的“活动简档”,将当前主体的活动状况与“活动简档”相比较,当违反其统计规律时,认为该活动可能是“入侵”行为。 <em>异常检测</em>的难题在于如何建立“活动简档”以及如何设计统计算法,从而不把正常的操作作为“入侵”或忽略真正的“入侵”行为。 <em>异常检测</em>的局限在于并非所有的入侵都表现...
机器学习笔记7——异常检测(Anomaly Detection)
前言:这是机器学习算法的一个应用,主要用于无监督学习。一、定义    已知有了一些数据,,新来一个数据,需要判断这个数据是否异常。给定无标签数据集,对数据建模为P(x),x为特征变量。如果,就是阈值,那么就认为这是异常。二、利用高斯分布进行<em>异常检测</em>(样本都无标记)1、条件每个数据有n个特征,可以理解为n维,每个特征都服从自己的高斯分布。2、总结步骤三、算法评估(有些样本有标记)3.1 要求通常训练...
学习笔记-异常检测(Anormaly Detection)
我们已有一些针对发动机检测的指标,和这些指标对应的检测值,我们需要根据一批新的检测值,确定一个发动机是否异常。
第十一讲.异常检测
本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM(Support Vector Machines 支持向量机)、聚类、降维、<em>异常检测</em>、大规模机器学习等章节。内容大多来自Standford公开课machine learning中
异常检测技术的简要概述(干货)
转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/u013829973 我的GitHub:https://github.com/weepon 欢迎评论,顶!什么是离群值如何处理它们 离群值的类型 数据集中出现异常值的最常见原因 一些最流行的离群检测方法是 Z-Score Dbscan Isolation Forests 总结Conclusions Z-Score 优点 Z-Scor
异常检测小例子
<em>异常检测</em>测试小例子,使用mnist数据集进行正常数据集的建立,测试加入logo图片,检测重构误差大于某个阈值,则判断异常。测试logo图片可以自己制作,某些路径需要根据自己环境适当更改下。 import tensorflow as tf import numpy as np import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as inp...
序列异常检测
序列在现实世界中是非常常见的一种数据形式,即在时间维度上传感器采集的数据流。我们最常见的序列数据像语音,自然语言,视频等信号,它们的共同点就是有很强的上下文。一般而言,任何高级有效的模型在处理这种数据时都会考虑这种上下文关系,充分挖掘潜藏的时空相关性,以对数据进行建模,比如混合动态纹理模型。而异常呢,一般在不同场景中有不同的定义,比如一个心脏跳动的信号,在平稳中突然跳动。那么这个跳动就是异常,任何...
预测异常报警模型实践
一、前言 外卖业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求,每一次订单量大盘的异常波动,都需要做出及时的应对,以保证系统的整体稳定性。如何做出较为准确的波动预警,显得尤为重要。 从时间上看,外卖订单量时间序列有两个明显的特征(如下图所示): 周期性。每天订单量的变化趋势都大致相同,午高峰和晚高峰订单量集中。 实时性。当天的订单量可能会受天气等因素影响,呈现整体的上涨或下降。 订单量
使用tensorflow的lstm网络进行时间序列预测
这篇文章将讲解如何使用lstm进行时间序列方面的预测,重点讲lstm的应用,原理部分可参考以下两篇文章: Understanding LSTM Networks       LSTM学习笔记 编程环境:python3.5,tensorflow 1.0 本文所用的数据集来自于kesci平台,由云脑机器学习实战训练营提供:真实业界数据的时间序列预测挑战 数据集采用来自业界多组相关时间序列(约4
登堂入室LSTM:使用LSTM进行简单的时间序列异常检测
登堂入室LSTM LSTM进行时间序列<em>异常检测</em> 示例数据下载 点击此处 此数据是1949 到 1960 一共 12 年,每年 12 个月的航班乘客数据,一共 144 个数据,单位是 1000。我们使用它来进行LSTM时间序列预测的实验。 数据如图所示 第一列为时间 第二列为数据 编写代码 头文件 import numpy import matplotlib.pyplot as plt from ...
分类-回归-聚类-异常检测
分类: 支持向量机(SVM)可用于找到尽可能宽的分类的边界。当两个分类不能被清楚地分开时,该算法会找到其所能找到的最佳边界。其真正的亮点在于处理特征密集的数据,比如文本或者基因组(特征数量&amp;gt; 100)。在这些情况下,除了仅需要适量的记忆外,支持向量机(SVM)能够比其它大多数算法更快且更少过拟合地进行分类。 人工神经网络是涵盖二分类、多分类和回归问题的脑启发式学习算法。它们有无限的种类,...
2018异常检测综述——基于统计学、邻近度、密度、聚类的异常检测方法
目录 一、基础知识 异常成因 <em>异常检测</em>方法 <em>异常检测</em>的关键问题 二、基于统计学的方法 三、基于邻近度的方法 四、基于密度的方法 五、基于聚类的方法 <em>异常检测</em>(Anomaly Detection)也称偏差(deviation)检测或者离群点(outlier)检测,从数据的角度来看,其实就是检测出和众多其他观测值差别非常大的一个特殊的观测值。<em>异常检测</em>在历史上实际是数据预处理的一个步骤...
异常检测:百度是这样做的
作者简介 运小博    百度高级研发工程师 从事有关运维数据分析相关的工作,负责<em>异常检测</em>系统和报警收敛等工作,重点关注时序数据分析、故障诊断等相关领域技术。 干货概览 自动<em>异常检测</em>旨在发现复杂业务指标(请求量、收入等)的异常波动,是智能监控系统中的重要环节。百度的业务种类繁多,各业务的监控需求迥异,参数配置成本繁重,给<em>异常检测</em>带来了巨大的挑战。本文整理了运小博在2017CNUT
机器学习-异常检测算法(三):Principal Component Analysis
Principal Component Analysis(PCA)是最常见的数据降维的方法。根据 Wikipedia 的介绍,它最早是由 Karl Pearson(同时也是卡方检验的发明者) 在1901年提出,到现在已经一百多年了。作为一种降维的方法,PCA可以将原数据进行线性变换,并找出数据中信息含量最大的主要成分,去除信息含量较低的成分,从而减少冗余,降低噪音。通常在<em>异常检测</em>的语境里,噪音(n...
对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考
一、前言     现实中,大部分数据都是无标签的,人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念,故而无监督学习拥有广阔的业务场景。举几个场景:网络流量是正常流量还是攻击流量、视频中的人的行为是否正常、运维中服务器状态是否异常等等。有监督学习的做法是...
基于时间序列的异常检测算法小结
简介 搜罗了网上几乎所有的基于时间序列的<em>异常检测</em>方法,没有包括文献,整理记录一下。 综合引用以下文章: 数据挖掘导论 时间序列<em>异常检测</em>机制的研究 KPI<em>异常检测</em>竞赛笔记 <em>异常检测</em>之时间序列的<em>异常检测</em> Skyline timeseries异常判定算法 腾讯蓝鲸数据平台之告警系统 异常点检测算法综述 时间序列简介(一) 时间序列预测 周期性:AE/VAE 稳定性:ARIMA ...
长短时记忆网络(LSTM)的训练
长短时记忆网络的训练 熟悉我们这个系列文章的同学都清楚,训练部分往往比前向计算部分复杂多了。LSTM的前向计算都这么复杂,那么,可想而知,它的训练算法一定是非常非常复杂的。现在只有做几次深呼吸,再一头扎进公式海洋吧。 LSTM训练算法框架 LSTM的训练算法仍然是反向传播算法,对于这个算法,我们已经非常熟悉了。主要有下面三个步骤: 前向计算每个神经元的输出值,对于L
时间序列异常事件检测
一、异常数据挖掘简介:      异常数据挖掘,又称为离群点分析或者孤立点挖掘。在人们对数据进行分析处理的过程中,经常会遇到少量这样的数据,它们与数据一般模式不一致,或者说与大多数样相比有些不一样。我们称这样的数据为异常数据,对异常数据的处理在某些领域很有价值,例如在网络安全领域,可以利用异常数据挖掘来分析网络中的异常行为;在金融领域异常数据挖掘可以识别信用卡的欺诈交易、股市的操控行为、会计
简单粗暴LSTM:LSTM进行时间序列预测
使用LSTM进行时间序列预测 欢迎使用Markdown编辑器 你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客: 全新的界...
大规模时间序列数据自动异常检测架构
Yahoo大规模时列数据<em>异常检测</em>技术及其高性能可伸缩架构本文已经在InfoQ首发本文是Yahoo在ACM国际会议上发布的一篇关于时序数据自动<em>异常检测</em>上的学术论文,对在智能监控尤其是趋势预测、异常数据监测和报警等方面的技术同学具有一定研究和参考价值,以下是中文翻译,部分内容进行了删改,附录是该论文的英文原文,方便读者查阅。
机器学习(八):AnomalyDetection异常检测_Python
七、<em>异常检测</em> Anomaly Detection github地址:https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python 全部代码 1、高斯分布(正态分布)Gaussian distribution 分布函数: 其中,u为数据的均值,σ为数据的标准差 σ越小,对应的图像越尖 参数估计(parameter estimation) 2、<em>异常检测</em>算法
异常检测系统的相关总结
1.rawData部分的总结 (1)行转列 sum(case when  condition then 0 else 1) row number(order by a,b,c) (2)common 部分 traing:rawData=&amp;gt;traning=&amp;gt;save to hdfs monthly predict:rawData=&amp;gt;featureData=&amp;gt;pred...
异常检测算法小结
<em>异常检测</em>是机器学习一个重要的领域,无论是学术上还是工业上都有非常重要的应用。依据数据特征主要分为以下三类:有监督    主要算法有NN(neural networks)、SVM、KNN半监督    代表算法One-Class-SVM(一种新颖性检测算法,不能完全说是<em>异常检测</em>)、Anomaly Trees无监督    (1)基于近邻的算法,如KNN, LOF(local outiler factor...
深度学习应用于时间序列数据的异常检测
本文关键点 神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型,数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。 递归性神经网络一种能够对之前输入数据进行内部存储记忆的神经网络,所以他们能够学习到数据流中的时间依赖结构。 如今机器学习已经被应用到很多的产品中去了,例如,siri、Google Now等智能助手,推荐引擎——亚马逊网站用于推荐商品的推荐引擎,Google和Facebook使用的广告排
时间序列的异常值处理
问题描述:开盘价的日收益率出现了异常值,9000多倍,什么原因导致? 答案:如图所示:由于开盘价出现了异常,价格为0.01;导致以此价格为基础计算的相关指标均异常;如果要还原真值,如果用均值与中位数均不合理,个人有两个方案还原,方案一、前后的值取中间值,即前一个开盘价格与后一个开盘价格的均值;方案二、由于开盘价与收盘价相关性非常强,且正相关,补值的价格=当日收盘价格/昨日收盘价*昨日开盘价 ...
[文章翻译]时间序列异常检测
文章目录背景介绍文章翻译Abstract 摘要Keywords 关键词INTRODUCTION 简介RELATED WORK 相关工作DATA PREPROCESSING AND INITIAL ANALYTICS 数据预处理与初始分析DETECTION RULES 检测规则PREDICTION MODELS 预测模型EXPERIMENT 实验 背景介绍 项目上需要一个工具用来监控实时数据系统插入...
时间序列算法的改善
改善: 1、对原图像进行二次中位数滤波 2、对得到的关键点图像进行转折点滤波#include "iostream" #include "set" #include "cmath" #include "iterator" #include "fstream" #include "vector" #include "cstring" using namespace std;double *x;
12.10序列处理深度模型 RNN+LSTM
一:需求 1.卷积网络的输入和输出多为固定尺寸(样本大小和模式) 2.解决序列问题:语言问题,时间序列预测问题(和基础单位相关) 需要保存上下文信息,很难/无法选择上下文窗口大小 二:Recurrent Neutral Networks(RNNs) 时间递归神经网络 Recurrent Neutral Network 结构递归神经网络 Recursive Neutral Network 1.R...
斯坦福机器学习视频笔记 Week9 异常检测和高斯混合模型 Anomaly Detection
<em>异常检测</em>,广泛用于欺诈检测(例如“此信用卡被盗?”)。 给定大量的数据点,我们有时可能想要找出哪些与平均值有显着差异。 例如,在制造中,我们可能想要检测缺陷或异常。 我们展示了如何使用高斯分布来建模数据集,以及如何将模型用于<em>异常检测</em>。 我们还将涵盖推荐系统,这些系统由亚马逊,Netflix和苹果等公司用于向其用户推荐产品。 推荐系统查看不同用户和不同产品之间的活动模式以产生这些建议。 在这些
智能运维(AIOps)系统中的异常检测方案
https://mp.weixin.qq.com/s/okKnaqJVV7bfS1_iUtdIWg 1.概览 <em>异常检测</em>是智能运维(AIOps)系统中一项基础且重要功能,其旨在通过算法自动地发现KPI时间序列数据中的异常波动,为后续的告警、自动止损、根因分析等提供决策依据。在实际场景下,由于异常点数据稀少,异常类型多样以及KPI类型多样,给<em>异常检测</em>带来了很大的挑战。 本文整理了LogicMon...
异常检测Mulcross数据集生成
http://lib.stat.cmu.edu/jasasoftware/rocke   通过这个可以生成  生成的数据集可以到我的CSDN博客下载
HTM神经网络用于异常检测
如何利用Jeff Hawkins的HTM神经网络模型进行<em>异常检测</em>。
时间序列异常检测机制的研究
女主宣言本文出自于ADDOPS团队,该文章的作者籍鑫璞主要负责360 HULK云平台运维自动化和智能运维方面的工作。本文提出了一种高效的LVS流量<em>异常检测</em>算法,帮助ops同事更加精准的判断业务流量突增突减等非正常状态。希望该文章能给大家对<em>异常检测</em>的理解有所启发,后续会有作者对机器学习落地运维创新的系列文章,敬请期待。PS:丰富的一线技术、多元化的表现形式,尽在“HULK一线技术杂谈”,点关注哦!前
用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子
北京 | 深度学习与人工智能研修12月23-24日再设经典课程 重温深度学习阅读全文>正文共3867个字,3张图,预计阅读时间10分钟。问题:航班乘客预测数据:1949 到 1960 一共 12 年,每年 12 个月的数据,一共 144 个数据,单位是 1000下载地址(https://datamarket.com/data/set/22u3/international-airline-passe
基于keras的LSTM时间序列预测
简介 针对时间序列预测问题传统方法如ARIMA算法来拟合序列,综合考虑趋势、循环、季节等因素。 随着深度学习的飞速发展,基于RNN的方法在时间序列中的应用越来越广泛。 本文使用air passenger航空公司乘客数据集,来测试LSTM在时间序列中的预测: 问题 这里我们使用前n个月的乘客量来预测下一个月的乘客量 数据分析 航空公司乘客数据集为1949年1月到1960年12月...
泊松分布统计计算
泊松分布统计计算
异常值检测 —— MAD(median absolute deviation)
MAD 定义为,一元序列 XiXiX_i 同其中位数偏差的绝对值的中位数(deviation,偏差本身有正有负); MAD=median(|Xi−median(X)|)MAD=median(|Xi−median(X)|) \text{MAD=median}\left(|X_i-\text{median(X)}|\right) 1. MAD 用于异常点的检测 假定数据服从正态分布,我们让...
Stanford机器学习---第十一讲.异常检测
之前一直在看Standford公开课machine learning中Andrew老师的视频讲解 https://class.coursera.org/ml/class/index 同时配合csdn知名博主Rachel Zhang的系列文章进行学习。 不过博主的博客只写到“第十讲 数据降维” http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/detai
基于数据包的异常检测
数据包<em>异常检测</em>,使用了TCM-KNN<em>异常检测</em>算法
应用HTM算法实时异常检测流分析
应用HTM算法实时<em>异常检测</em>流分析 一、摘要   世界上的许多数据都是流式的时间序列数据,在这些数据中,异常数据在关键情况下提供了很多重要的信息。然而,检测流式数据中的异常是一项艰巨的任务,需要探测器实时处理数据,并在进行预测的同时能够学习。本文介绍一种新的基于在线序列记忆算法的<em>异常检测</em>技术——分层时间记忆(HTM)。 二、概述   我们将异常定义为系统行为异常且与过去行为明显不同的时间...
python数据分析:异常检测分析(Anomaly detection analysis)
何为<em>异常检测</em> 在数据挖掘中,<em>异常检测</em>(anomaly detection)是通过与大多数数据显着不同而引起怀疑的稀有项目,事件或观察的识别。通常情况下,异常项目会转化为某种问题,例如银行欺诈,结构缺陷,医疗问题或文本错误。异常也被称为异常值,新奇,噪声,偏差和异常。 数据异常可以转化为各种应用领域中的重要(且常常是关键的)可操作信息。 例如,计算机网络中的异常流量模式可能意味着被黑客窃取的计算机在...
斯坦福大学机器学习笔记——异常检测算法(高斯分布、多元高斯分布、异常检测算法)
<em>异常检测</em>问题介绍: <em>异常检测</em>算法主要用于无监督学习问题,但从某种角度看它又类似于一种有监督学习的问题,下面我们从一个例子中简单介绍一下什么是<em>异常检测</em>问题。 比如我们有一个飞机引擎制造商,对于一个新造出的飞机引擎我们想判断这个引擎是不是异常的。 假如我们有两个飞机引擎的特征:1)引擎运转时产生的热量;2)引擎的震动强度。我们得到了一个数据集:x1,x2,...,xm{x^{1},x^{2},..
时间序列异常检测 EGADS Surus iForest
北京站 | NVIDIA DLI深度学习培训2018年1月26日NVIDIA 深度学习学院 带你快速进入火热的DL领域阅读全文                          正文共3483个字,3张图,预计阅读时间9分钟。时间序列<em>异常检测</em>(原文链接:http://wurui.cc/tech/time-series-anomaly-detection/)本文总结了我在时间序列异常算法方面的一些经
宝信利用Spark Analytics Zoo对基于LSTM的时间序列异常检测的探索
摘要:宝信和英特尔相关团队利用Analytics Zoo在无监督的基于时间序列<em>异常检测</em>用例上进行了有益的合作探索,本文分享了合作项目的结果和经验。 背景 在工业制造行业,有多种方法来避免由于设备失效导致的生产中断。常见的方法是定期检修维护,或者提前更换设备零部件,这些方法都可能会增加设备维护和更换的投入。然而,另一个可行的方法是收集不同设备的大量振动数据,并使用这些数据自动检测设备状态的异常。因此...
吴恩达视频课程之异常检测笔记
概述 本笔记整理自网易云课堂吴恩达的《机器学习》。 吴恩达所讲的<em>异常检测</em>属于无监督学习。即利用已有的无标签数据求取样本的分布模型参数(正太分布参数),然后对新来的数据计算属于这个分布的概率,当概率大于一个阈值时认为测数据是正常的,否则认为是异常数据。 (由于插入图片和公式不方便,本文没有图片和公式) <em>异常检测</em>的一些场景 工程诊断(发动机<em>异常检测</em>)、异常行为检测、数据中心硬件监控等。 ...
机器学习----无监督学习算法之异常检测
机器学习之<em>异常检测</em>。
基于时间序列的异常检测系统的实现思路之一
技术方案:Spark、kafka、opentsdb、Yahoo的egads 模型静态训练:采用两种算法进行模型的训练:指数移动平均和HotWinters,模型一天训练一次,即每天0点开始训练,每天凌晨0:5分根据训练好的模型进行<em>异常检测</em>,具体包括点的预测以及点的<em>异常检测</em>; 模型实时训练:HotWinters根据3个指标进行预测,其中两个可以进行静态的训练,另外一个指标在进行<em>异常检测</em>之后要 对模
Bayes、KNN、PCA和异常检测基础
Bayes 已知样本的某些特性,求解该样本属于某个类别的后验概率P(Y|X=x) 先验概率、条件概率、后验概率 先验概率:是指根据以往经验和分析得到的概率. 后验概率:事情已经发生,要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小 贝叶斯定理: P(A|B)= P(A) * P(B|A) / P(B) 理解: 朴素贝叶斯是有训练数据学习联合概率分布P(X,Y),然后求得后验概率...
深度学习-异常检测
我们看看dl4j怎么做<em>异常检测</em>,效果如何 /**Example: Anomaly Detection on MNIST using simple autoencoder without pretraining * The goal is to identify outliers digits, i.e., those digits that are unusual or * not li
异常点检测算法(三)
原创: 张戎 数学人生 2016-08-03异常值检测算法在数据挖掘的诸多领域有着应用场景,例如金融领域,信息传输领域,图像领域等。在研究过程中,有学者给出了异常点的一个定义:An outlier is an observation that deviates so much from other observations as as to arouse suspicion that it was...
机器学习 -- > 检测异常样本方法总结
数据预处理的好坏,很大程度上决定了模型分析结果的好坏。 其中,异常值(outliers)检测是整个数据预处理过程中,十分重要的一环。方法也是多种多样。由于异常值检验,和去重、缺失值处理不同,它带有一定的主观性。在实际业务场景中,我们要根据具体的业务逻辑来判别哪些样本是离群点,下面我总结几个比较常用,通用的异常值检测方法。可视化的方法画出样本集某一个特征而言,可以直接画出这个样本集在这个特征上值的分
不仅仅生成图片,用GAN做无监督的异常检测
原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32505627 GAN被LeCun赞为继CNN之后最为重要的一个工作,其原因在于让各位惊呼“这才有点人工智能的样子”。相比于CNN或者RNN而言,GAN是一种完全不一样的思路。CNN或者RNN,其本质都是一种有监督的学习方式,相比于传统的方式而言,得益于网络强大的表达能力和自动学习特征的end-to-end的学习能力,CNN和RNN...
使用GAN 进行异常检测——anoGAN,TODO,待用于安全分析实验
先说实验成功的代码: git clone https://github.com/tkwoo/anogan-keras.git mkdir weights python main.py --mode train 即可看到效果了! 核心代码:main.py from __future__ import print_function import matplotlib matplotlib.use(...
基于高斯分布的异常检测代码实现
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import csv from numpy import genfromtxt from scipy.stats import multivariate_normal from sklearn.metrics import f1_score #画图设置 plt.style.use('gg...
机器学习算法~异常检测
<em>异常检测</em>(Anomaly Detection) 训练好模型之后,我的模型几乎是玩美的 可是如果我要用这个模型的时候,我输入模型的数据是有异常的 那么这时候模型怎么处理新的异常数据,? 所以啊,当我们训练好模型之后,就需要测试一次,那么我最后要得出一个可能性 换句话说就是当我要用这个模型的时候,我要看看刚刚输入的数据是异常数据的可能性 比如,你在异地求学,所以在2~6月期间,用支付宝支付
Yahoo大规模时列数据异常检测技术及其高性能可伸缩架构
本文已经在InfoQ首发本文是Yahoo在ACM国际会议上发布的一篇关于时序数据自动<em>异常检测</em>上的学术论文,对在智能监控尤其是趋势预测、异常数据监测和报警等方面的技术同学具有一定研究和参考价值,以下是中文翻译,部分内容进行了删改,附录是该论文的英文原文,方便读者查阅。由于笔者知识有限,内容翻译不恰当之处欢迎批评指正共同讨论。作者介绍彭冬 Andrew(微博@AndrewPD,微信 justAstri...
2017 Top 15 Python 数据科学类库;时间序列异常点检测;如何加入开源项目
近年来,Python 在数据科学领域得到了越来越多的关注,本文整理归类了使用率最高的数据科学类库,供大家参考。
异常检测
异常点检测,有时也叫离群点检测,英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,这里就对异常点检测算法做一个总结。 1. 异常点检测算法使用场景     什么时候我们需要异常点检测算法呢?常见的有三种情况。一是在做特征工程的时候需要对异常的数据做过滤,防止对归一化等处理的结果产生影响。二是对没有标记输出的特征数据做筛选,找出异常的数据。三是对有标记输出的特...
异常检测算法概述(全)
<em>异常检测</em>算法概述(全) ​ ——序列数据<em>异常检测</em> 1、异常的一些概念及<em>异常检测</em>的挑战 2、<em>异常检测</em>问题的不同方面 3、基于分类的<em>异常检测</em>算法 4、基于最近邻的<em>异常检测</em>技术 5、基于聚类的<em>异常检测</em>技术 6、统计<em>异常检测</em>技术 7、信息理论<em>异常检测</em>技术 8、谱<em>异常检测</em>技术 9、上下文异常处理 10、处理集合异常 11、琐碎点 1、...
交易数据异常检测—机器学习实战
GitHub: https://github.com/yjfiejd/transaction_data_Anomaly_Detection (可下载资料)# coding: utf-8 # In[2]: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os get_ipython()....
数据挖掘中的异常检测
数据挖掘中<em>异常检测</em> 最近在做聚类,是利用出租车上车下车地点信息聚类商圈和生活区域,在实战过程中,遇到了很多问题 其一:聚类中心点的确定,我们聚类结果要返回一个经纬度信息,或者说这是一个商圈的中心地点的一个显示,最初是想用K-means做个简单的展示版本,不得不感叹K-means的强大,聚类结果还是是不错的,不过聚类中心和附近商圈还是有一定的偏移 其二:异常点比较多。异常点的出现,原因总是很多
反编译apk文件工具及使用方法下载
Android APK反编译 一.反编译Apk得到Java源代码 转载自:http://hi.baidu.com/%CB%BF%D4%B5%CC%EC%CF%C2/blog/item/2284e2debafc541e495403ec.html 工具下载:需用到dex2jar和JD-GUI这2个工具 dex2jar下载地址:http://laichao.googlecode.com/files/dex2jar-0.0.7.8-SNAPSHOT.zip JD-GUI下载地址: windows版JD-GUI:http://laichao.googlecode.com/files/ 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/lchjava/3540956?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/lchjava/3540956?utm_source=bbsseo[/url]
SharePoint2010 资料合集下载
SharePoint2010 资料合集 包括: 【SharePoint2010安装部署】 Microsoft SharePoint Server 2010 服务器场和环境规划指南.doc Microsoft SharePoint Server 2010 网站和解决方案规划指南(第 1 部分).doc Microsoft SharePoint Server 2010 网站和解决方案规划指南(第 2 部分).doc SharePoint 2010 安装配置指导手册.pdf 实战部署sharepoint_2010.docx 【SharePoint2010教程】 SharePoint_2010_中文 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yuanmanguo/4636574?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yuanmanguo/4636574?utm_source=bbsseo[/url]
C#开发实战1200例.z02下载
【说明】 ===这个是第二卷,还有两卷!!=== 第一卷:C#开发实战1200例.z01 地址:http://download.csdn.net/detail/cleopard/5636223 这是第二卷 第三卷:马上传 由于上传限制,压缩包分成3卷 解压时需要分别把三个部分下载下来 不要更改文件名,放到同一个文件夹内 这样才能正确解压!! CLeopard 2013/06/23 16:20 http://download.csdn.net/detail/cleopard/5279918 PHP编程一百例 http://download.csdn.net/detail/cle 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/cleopard/5638549?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/cleopard/5638549?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的