# Android 孤立进程
在Android开发中，我们经常会遇到需要在后台运行的进程。但有时候我们可能想要创建一个独立于主应用进程的孤立进程，以实现某些特殊的功能或需求。本文将介绍如何在Android中创建孤立进程，并提供相关代码示例。
## 什么是孤立进程？
Android中的孤立进程指的是一个独立于主应用进程的子进程。这个子进程通常用于执行一些耗时或耗资源的任务，以免影响主应用的性能
原创
2024-07-10 05:00:03
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基本定义：是Android中实现程序后台运行的解决方案，服务不是运行在一个独立的进程中，而是依赖创建服务的应用程序进程。当应用程序被干掉的时候，服务也会随之停止。1.本地服务：服务和启动服务的activity在同一个进程中，该服务依附主进程而不是独立的进程2.远程服务：对应进程名格式为所在包名加上你指定的android:process字符串，一般的定义方式为android:process=".se
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2023-09-03 11:59:33
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著名的，人手一本的西瓜书(就是这本)的作者周志华老师,于2008年在第八届IEEE数据挖掘国际会议上提出孤立森林(Isolation Forest) 算法,先简单解释一下什么是孤立森林： 「假设我们用一个随机超平面来切割（split）数据空间（data space）, 切一次可以生成两个子空间（想象拿刀切蛋糕一分为二）。之后我们再继续用一个随机超平面来切割每个子空
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2023-06-02 14:51:08
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由于异常值往往有的两个特点：异常数据只占很少量、异常数据特征值和正常数据差别很大。孤立森林，不是描述正常的样本点，而是要孤立异常点，由周志华教授等人于2008年在第八届IEEE数据挖掘国际会议上提出。孤立森林不需要根据距离和密度来衡量异常，因此孤立森林的时间复杂度是线性的，需要的内存也很少。孤立森林有能力处理大数据和高维数据，对于我们大数据背景下的异常识别，是十分适合的一个模型。孤立森林的基本思想
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2023-11-27 09:08:17
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孤立森林Isolation Forest（sklearn.ensemble.IsolationForest）：一种适用于 连续数据 的 无监督 异常检测方法。与随机森林类似，都是高效的集成算法，相较于LOF，K-means等传统算法，该算法鲁棒性高且对数据集的分布无假设。Isolation Forest算法做非监督式的异常点检测分析，对数据特征的要求宽松：该
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2023-10-29 11:43:30
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前言孤立森林(Isolation Forest)简称iForest，是无监督的模型，常用于异常检测。在一大堆数据中，找出与其它数据的规律不太符合的数据孤立森林将异常识别为树上平均路径较短的观测结果。每个孤立树都应用了一个过程:随机选择特征通过在所选特征的最大值和最小值之间随机选择一个值来分割数据点。程序简单例子import numpy as np
import matplotlib.pyplot
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2023-11-19 07:46:47
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前言现有的异常检测方法主要是通过对正常样本的描述，给出一个正常样本在特征空间中的区域，对于不在这个区域中的样本，视为异常。这些方法的主要缺点是，异常检测器只会对正常样本的描述做优化，而不会对异常样本的描述做优化，这样就有可能造成大量的误报，或者只检测到少量的异常。异常具有两个特点：异常数据只占很少量，异常数据特征值和正常数据差别很大。而孤立森林不再是描述正常的样本点，而是孤立异常点。在孤立森林中，
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2023-08-11 17:14:47
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在数据库安全体系中，Login和User是两个最基本的安全主体（Principal），Login用于登陆到SQL Server实例，而User用于访问数据库。Login和User之间有一个映射关系，通过SID（安全标识，Security ID）连接到一起。在一个数据库中，如果一个User没有相应的L
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2017-07-26 13:00:00
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孤立森林(Isolation Forest)简称iForest，此算法对内存要求很低，且处理速度很快，其时间复杂度也是线性的。可以很好的处理高维数据和大数据，并且也可以作为在线异常检测。算法简介 算法起源于2008年的一篇论文《Isolation Forest》【第八届IEEE数据挖掘国际会议】，这论文由澳大利亚莫纳什大学的两位教授Fei Tony
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2024-04-23 08:28:28
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异常的定义针对于不同类型的异常，要用不同的算法来进行检测，而孤立森林算法主要针对的是连续型结构化数据中的异常点。使用孤立森林的前提是，将异常点定义为那些 “容易被孤立的离群点” —— 可以理解为分布稀疏，且距离高密度群体较远的点。从统计学来看，在数据空间里，若一个区域内只有分布稀疏的点，表示数据点落在此区域的概率很低，因此可以认为这些区域的点是异常的。也就是说，孤立森林算法的理论基础有两点：异常数
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2023-10-23 21:37:09
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异常检测看似是机器学习中一个有些难度的问题，但采用合适的算法也可以很好解决。本文介绍了孤立森林(isolation forest)算法，通过介绍原理和代码教你揪出数据集中的那些异常值。 从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习中非常有效且普遍的应用。在该任务中，孤立森林算法是简单而有效的选择。
本文内容包括：
介绍异常检测；异常检测的用例；孤立森林是什么；用孤立森林进行异常
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2024-04-12 12:57:24
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目录随机森林随机性特征重要性out-of-bag(oob) scoreTRTE代码孤立森林目的基本原理及步骤代码 随机森林随机森林是一种以决策树（常用CART树）为基学习器的bagging算法。回归问题结果：各学习器的均值分类问题结果：
硬投票：基学习器预测频率最高的类别为最终结果（原论文采用方法）软投票：通过各基学习器的结果概率分布计算样本属于某个类别的平均概率，然后选择概率分布最高的类
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2023-08-11 17:14:56
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孤立森林，不再描述正常的样本点，而是要孤立异常点。用一个随机超平面对一个数据空间进行切割，切一次可以生成两个子空间。继续随机选取超平面，切割得到的两个子空间，以此循环下去，直到每子空间里面只包含一个数据点为止。密度很高的簇要被切很多次才会停止切割，即每个点都单独存在于一个子空间内，但那些分布稀疏的点，大都很早就停到一个子空间内了。随机选择m个特征，通过在所选特征的大值和小值之间随机选择一个值来分割
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2024-03-23 20:36:18
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class sklearn.ensemble.IsolationForest(n_estimators=100, max_samples=’auto’, contamination=’legacy’, max_features=1.0, bootstrap=False, n_jobs=None, behaviour=’old’, random_state=None, verbose=0, wa
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2024-01-03 11:37:17
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基本概念孤立森林（Isolation Forest）是一种基于异常检测的机器学习算法，用于识别数据集中的异常点。孤立森林算法在异常检测、网络入侵检测、金融欺诈检测等领域有广泛应用，并且在处理大规模数据和高维数据时表现出色。孤立森林的基本思想的前提是，将异常点定义为那些 容易被孤立的离群点：可以理解为分布稀疏，且距离高密度群体较远的点。从统计学来看，在数据空间里，若一个区域内只有分布稀疏的点，表示数
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2024-06-18 15:38:32
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孤立森林（Isolation Forest）是一种基于树的算法，它主要用于异常值检测。特别是在大数据环境中，利用PySpark的能力，我们可以高效地应用孤立森林模型。本文将深入探讨孤立森林在PySpark中的实现，并通过流程图、公式、代码等多方面解读技术细节。
### 背景描述
孤立森林算法的优点在于它高效且易于实现，尤其适合处理大规模数据集。孤立森林通过随机选择特征并生成树结构来“隔离”观测
# Python孤立森林
孤立森林（Isolation Forest）是一种用于检测异常值和离群点的机器学习算法。它基于孤立树的概念，通过将异常点与正常点分离开来构建一棵孤立树，从而检测异常值。孤立森林在异常检测、欺诈检测和异常行为检测等领域有着广泛的应用。
## 孤立森林的原理
孤立森林的原理基于以下两个假设：
1. 异常点往往比正常点更容易被随机分割。
2. 异常点在树中的深度相对较小。
原创
2023-07-28 10:50:20
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无监督领域有一个准度和效率双佳的异常点检测算法，我在实践中使用过几次，效果奇好，就是最近几年非常流行的isolation forest（孤立森林）。该算法在sklearn中有现成的包，但是如果大数据的集群上跑的话，目前没有封装好的接口，给分布式任务的部署带来了很多不便（话说spark mllib中集成的算法真心太少了），本文用scala从头进行该算法在spark上的分布式实现，并演示任务在集群上
# 使用Spark孤立森林实现异常检测
在机器学习中，异常检测是一个重要的任务，而孤立森林（Isolation Forest）是一种高效且有效的算法。本文将指导你如何在Apache Spark中实现孤立森林，特别适合于大规模数据的处理。我们将规划整个实现流程，并详细解释每一步的代码。
## 工作流程
下面是实现“Spark孤立森林”的总体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-16 04:22:50
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目的：对于无label数据，寻找异常数据孤立森林算法思想：
1）用一个随机超平面来切割（split）数据空间（data space）, 切一次可以生成两个子空间（想象拿刀切蛋糕一分为二）
2）再继续用一个随机超平面来切割每个子空间，循环下去，直到每子空间里面只有一个数据点为止，直观上来讲，我们可以发现那些密度很高的簇是可以被切很多次才会停止切割，但是那些密度很低的
