반응형 이상탐지2 이상 탐지를 위한 다변량 가우스 분포(Multivariate Gaussian distribution) T1, T2, P1, F1 및 Power가 있으며 작동이 정상일 때 변수가 특정 범위를 갖는다고 가정합니다. 시스템에 이상이 있는 경우 이러한 매개변수는 비정상적인 동작을 따릅니다. 따라서 간단히 말해서 데이터에서 이러한 숨겨진 비정상적인 동작을 찾는 것이 Anomaly detection” 문제입니다. pyod 라는 별도의 패키지에 구현된 많은 알고리즘이 있습니다 . 그러나 이 기사에서는 다변량 가우스 분포 알고리즘에 대해 설명합니다. 수식에 대한 내 손글씨 노트 — 기계 학습 과정인 Andrew Ng를 참조하십시오. 단계: 매개변수가 지정된 값 범위에 속할 확률을 찾습니다. 확률이 지정된 한계(도메인에 따라 다름) 이상으로 벗어나면 이상으로 간주됩니다. 일변량 가우스 분포는 단일 매개변수에 대해 표시됩.. 2022. 9. 9. 비지도 학습 기법을 적용한 사기 탐지 (Fraud Detection) 기초 이론 이상값 감지라고도 하는 이상 감지는 데이터 세트에서 발견된 이상 유형을 확인하고 해당 발생에 대한 세부 정보를 확인하는 데 사용되는 데이터 마이닝 프로세스입니다. 간단히 말해서, 이상 탐지는 일반적인 경향을 따르지 않는 비정상적인 패턴/행동의 식별을 처리합니다. 이상치는 주어진 데이터 세트의 다른 데이터 요소와 크게 다른 데이터 요소일 뿐입니다. 이상값은 환경에 따라 포인트 이상값 , 컨텍스트 이상값 또는 집합 적 이상값 과 같이 다양한 형태로 나타날 수 있습니다 . 포인트 이상치는 나머지 분포에서 멀리 떨어져 있는 단일 데이터 포인트입니다. 컨텍스트 이상값은 텍스트 분석을 구현할 때 구두점 기호 또는 음성 인식을 수행할 때 배경 노이즈 신호와 같은 데이터의 노이즈일 수 있습니다. 집합적 이상.. 2022. 9. 5. 이전 1 다음 반응형
