Martin-Lof类型理论中的编程：简介Programming in Martin-Lof's Type Theory: An Introduction下载

weixin_39822095 2020-01-31 06:30:15
本书对Martin-Lof的类型理论进行了详尽的介绍，并提供了有关多态集，子集，单态集以及全套有用示例的信息。
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异常检测—LOF算法简介以及Python实现
参考资料 https://dl.acm.org/ft_gateway.cfm?id=335388&ftid=2057&dwn=1&CFID=51876766&CFTOKEN=b2427295e6580441-94D5C0E4-E786-FC78-16E741661C2500A7
机器学习——LOF和孤立森林算法
在传统的机器学习中，局部异常因子（Local Outlier Factor，LOF）算法和孤立森林（Isolation Forest）算法都是常用的异常值检测算法。本文介绍了两个异常值检测算法：LOF和iForest算法，然后对它们进行了比较（前者主要关注数据集中不同密度区域的异常；后者则关注整个数据集中与其它点关联性较低的异常），LOF算法对局部异常点的检测较好，iForest算法对全局异常点的检测较好。最后介绍了一下局部与全局异常。 无名，天地之始；有名，万物之母。 --2023-9-10 筑基篇
局部异常因子lof_局部离群因子lof的异常检测
局部异常因子lofToday’s article is my 5th in a series of “bite-size” article I am writing on different techniques used for anomaly detection. If you are interested, the following are the previous four articl...
经典异常检测算法LOF
异常检测算法LOF(local outlier factor)出自2000年的SIGMOD论文《LOF: Identifying Density-Based Local Outliers》，它包括k-近邻距离、可达距离、局部可达密度、局部异常因子等概念。
Sklearn 机器学习 异常值检测 局部异常因子算法LOF
Sklearn 中的局部异常因子 (LOF) 算法在机器学习异常值检测中的应用。
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