Coursea-吳恩達-machine learning學習筆記（十五）【week 9之Anomaly Detection】

異常檢測： 存在樣本集 {x(1),x(2),⋯,x(m)} { x ( 1 ) , x ( 2 ) , ⋯ , x ( m ) } ，通常假設這 m m 個樣本都是正常的或者不異常的，對訓練集數據建一個模型 p(x) p ( x ) ，即對 x x 的分佈概率建模，當建立完概率模型後，對新的樣本 xtest x t e s t 來說，如果 p(xtest)<ε p ( x t e s t ) <

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