Andrew Ng chapter16 異常檢測

高斯分佈 異常檢測算法 獨立性假設思想 評估方法 用實際帶label的數據去做處理 與監督學習的區別和用法 一是數據不平衡時使用，二是反例案例沒有規律可循時使用。 特徵處理 原則上特徵應該符合高斯分佈，可以通過log等方法將不符合高斯分佈的函數轉化成符合高斯分佈。 比如下面，從左圖到右圖的變化，即是通過增加一個特徵，來達到區分。 多變量高斯分佈 像這種數據分佈的很窄，直接對單個變量做概率分析，可能

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