機器學習-異常檢測算法（一）：Isolation Forest

異常檢測 (anomaly detection)，或者又被稱爲「離羣點檢測」 (outlier detection)，是機器學習研究領域中跟現實緊密聯繫、有廣泛應用需求的一類問題。但是，什麼是異常，並沒有標準答案， 「異常」的兩個標準或者說假設： 異常數據跟樣本中大多數數據不太一樣。 異常數據在整體數據樣本中佔比比較小。 爲了刻畫異常數據的「不一樣」，最直接的做法是利用各種統計的、距離的、密度的量

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