반응형 이상탐지 모델 쉬움1 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. 이전 1 다음 반응형
