關於什麼時候用異常檢測和監督學習，以及多元高斯模型的使用

本文參考自: 原文地址 當有很多負樣本，少量正樣本的時候，用異常檢測。 假如特徵不符合高斯分佈，則應該對原始特徵做一個變換，比如log(x)或者X^2等等讓其符合高斯分佈 多元高斯混合模型公式： 其中裏面有兩個參數一個是u特徵均值，一個是協方差矩陣 混合高斯模型使用條件 m（訓練樣本數量）>n（特徵數量），否則協方差矩陣不可逆，無法求解。吳老師的建議是m>=10n。 還有一種情況是樣本特徵中出現了

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