JavaShuo
欄目
標籤
數據挖掘之異常點檢測
時間 2020-06-11
標籤
數據挖掘
異常
檢測
简体版
原文
原文鏈接
iForest (Isolation Forest)孤立森林 是一個基於Ensemble的快速異常檢測方法,具備線性時間複雜度和高精準度,是符合大數據處理要求的state-of-the-art算法(詳見新版教材「Outlier Analysis」第5和第6章 PDF)。其能夠用於網絡安全中的攻擊檢測,金融交易欺詐檢測,疾病偵測,和噪聲數據過濾等。本文將通俗解釋實現方法和平常運用,即無需深厚的數學功
>>阅读原文<<
相關文章
1.
數據挖掘之異常點檢測
2.
數據挖掘之異常檢測(一)
3.
數據挖掘--異常檢測總結
4.
數據挖掘中的異常檢測
5.
異常數據點檢測
6.
【數據挖掘 21】異常檢測方法簡介
7.
《數據挖掘導論》學習 | 第十章 異常檢測
8.
異常點檢測
9.
《移動數據挖掘》—— 2.3 重要地點檢測
10.
數據挖掘之分類和預測
更多相關文章...
•
PHP 7 異常
-
PHP 7 新特性
•
C# 異常處理
-
C#教程
•
Flink 數據傳輸及反壓詳解
•
TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
相關標籤/搜索
異常檢測
數據挖掘
Python數據挖掘
挖掘
python 與數據挖掘
數據挖掘技術
數據挖掘導論
Hadoop與大數據挖掘
數據挖掘算法
python數據挖掘課程
NoSQL教程
MySQL教程
Redis教程
數據傳輸
數據庫
數據業務
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
gitlab4.0備份還原
2.
openstack
3.
深入探討OSPF環路問題
4.
代碼倉庫-分支策略
5.
Admin-Framework(八)系統授權介紹
6.
Sketch教程|如何訪問組件視圖?
7.
問問自己,你真的會用防抖和節流麼????
8.
[圖]微軟Office Access應用終於啓用全新圖標 Publisher已在路上
9.
微軟準備淘汰 SHA-1
10.
微軟準備淘汰 SHA-1
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
數據挖掘之異常點檢測
2.
數據挖掘之異常檢測(一)
3.
數據挖掘--異常檢測總結
4.
數據挖掘中的異常檢測
5.
異常數據點檢測
6.
【數據挖掘 21】異常檢測方法簡介
7.
《數據挖掘導論》學習 | 第十章 異常檢測
8.
異常點檢測
9.
《移動數據挖掘》—— 2.3 重要地點檢測
10.
數據挖掘之分類和預測
>>更多相關文章<<