案例实战：DBSCAN实现无监督异常检测

ShuYunBIGDATA 2023-01-13 00:30:33

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2. `PyOD`：这是一个全面的Python库，专门用于离群值检测，包含了多种监督和无监督的异常检测算法，如KDE-based方法、统计方法和深度学习方法。 3. `MLlib`（Apache Spark的一部分）：在大规模数据处理中，Spark的...

- 异常检测：利用监督或无监督学习方法识别异常行为。 - 行为模式识别：通过深度学习方法如RNN（循环神经网络）捕捉序列数据中的模式。 - 自动化运维：基于机器学习的故障预测和自动修复策略。 6. **案例研究**...

唐宇迪的案例可能包含K-means、DBSCAN等聚类算法的实现，以及降维方法如主成分分析（PCA）的应用。 4. 模型评估与选择：唐宇迪会介绍各种评估指标，如准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，以及网格搜索、随机...

2. 无监督学习：聚类（K-means、DBSCAN）、降维（PCA、t-SNE）等，用于发现数据的内在结构。 3. 半监督学习和强化学习：适用于标注数据有限或环境互动性强的场景。四、机器学习与数据库的融合 1. 在线学习：数据库...

同时，可能还会讲解无监督学习，如关联规则学习和异常检测。最后，PPT可能会涵盖模型评估和调优，如交叉验证、网格搜索和模型选择。在每个主题下，PPT很可能会通过实际案例来演示Python代码，帮助学习者理解和应用...

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