在处理计算机程序时，你可能会遇到“引用有环链表”的问题。这种数据结构在某些情况下会导致无限循环，从而使程序无法正常运行。本篇博文将详细探讨如何在 Python 中识别和处理引用有环链表的问题。我们将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面。
### 版本对比
在 Python 的不同版本中，处理链表的方式略有不同，这里我们可以用时间轴来概述各个版本的演进和关键特性
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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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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1、python的垃圾回收机制Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数的缺陷是循环引用的问题。在Python中，如果一个对象的引用数为0，Python虚拟机就会回收这个对象的内存。
2、变量的3大特性：id type value
3、input会把用户输入的所有值全部存储为：字符串类型
4、控制循环while
# 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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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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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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2023-11-24 09:52:22
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孤立森林(isolation Forest)算法，2008年由刘飞、周志华等提出，算法不借助类似距离、密度等指标去描述样本与其他样本的差异，而是直接去刻画所谓的疏离程度(isolation)，因此该算法简单、高效，在工业界应用较多。Isolation Forest 算法的逻辑很直观，算法采用二叉树对数据进行分裂，样本选取、特征选取、分裂点选取都采用随机化的方式。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。【注】
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2024-07-21 20:26:53
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导读： 本文是分类分析(基于Python实现五大常用分类算法(原理+代码))第二部分，继续沿用第一部分的数据。会总结性介绍集成分类算法原理及应用，模型调参数将不在本次讨论范围内。这里没有高深的理论，但足以应对面试或简单场景应用，希望对你有所帮助。集成算法（Emseble Learning） 是构建多个学习器，然后通过一定策略结合把它们来完成学习任务的，常常可以获得比单一学习显著
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2024-07-24 10:44:41
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孤立森林算法介绍 孤立森林中的 “孤立” (isolation) 指的是 “把 异常点 从所有样本中孤立出来” 什么是异常数据？异常数据一般有下面两个特性: 异常数据跟样本中大多数数据不太一样。 异常数据在整体数据样本中占比比较小。 孤立森林是用于异常检测的机器学习算法。这是一种 无监督学习 算法，通过隔离数据中的离群值识别异常。 孤立森林的原理是
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2023-12-11 21:58:21
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经常用得到的机器学习算法 孤立森林（Isolation Forest，IF）是一个基于Ensemble的快速异常检测方法，具有线性时间复杂度和高精准度，是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法。其可以用于网络安全中的检测，金融交易欺诈检测，疾病侦测，和噪声数据过滤等。 该算法用于挖掘异常数据的无监督模型，利用坏用户与规律相比的差异来划分。每次随机选取一定数量的
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2024-04-08 09:32:09
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在许多自然语言处理和语音识别应用中，孤立词的识别是一个重要的环节。我们在项目中经常会遇到这类需求，尤其是在实时语音识别系统中。结合动态时间规整（DTW, Dynamic Time Warping）算法，可以有效地解决孤立词识别的问题。但是在这个过程中，我们也遇到了不少挑战。
以下是我整理出来的解决“python dtw 孤立词”的一些经验和思考。希望通过这篇博文，能够帮助到同样面临类似技术挑战的
文章目录孤立森林一维特征孤立森林二维特征孤立森林 孤立森林异常的两个特点：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，不再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。先了解一下该算法的动机。目前学术界对异常(anomaly detection)的定义有很多种，在孤立森林(iForest)中，异常被定义为“容易被孤立
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2023-12-06 20:56:09
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文章目录一、孤立森林1、孤立森林理论简介2、应用：3、注意：4、关键参数5、python源码二、PCA+马氏距离1、原始数据2、处理思路3、python源码 其他方法还有KNN，聚类，暂不考虑。一、孤立森林开始是想要识别出变压器的异常运行状态的，确实可以挖掘到一些离群点。后来发现也可以用于机器学习初期的数据处理，清洗掉异常点。1、孤立森林理论简介孤立森林理论简介，和参数说明理解：最早被树分离出去
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2023-10-18 17:24:08
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孤立森林(iForest)是一种专门用于进行异常值检测的算法，它是一种基于ensemble的方法，相对于基于密度或者距离的方法，如LOF、KNN等，iForest不需要计算距离和密度，因此，iForest具有线性的时间复杂度(O(n)),非常适合用于大数据中进行异常检测。此外，iForest是被设计出来专门用于进行异常检测的，而很多基于密度或距离的方法，进行异常检测只是它们附带的作用，因此就准确率
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2023-11-23 17:21:01
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参考：背景现有的异常检测方法: 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，不再是描述正常的样本点，而是要孤立异常点，
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2023-12-23 20:19:18
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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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机器学习笔记(11)-异常检测-孤立森林孤立森林（Isolation Forest，iForest）是一种异常检测算法，是西瓜书作者周志华老师的团队研究开发的算法，一般用于结构化数据的异常检测，是一种树模型。思想和决策树、随机森林都极其相似。iForest对于样本的假设有两点，当样本不符合下面两点时，不建议使用：异常点很少，占样本中的比例很低异常点与正常数据点的差异较大，并且彼此间的分布较为稀疏根
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2023-10-05 11:59:30
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# 孤立算法（Isolation Forest）及其评价指标
在数据科学的领域中，异常检测是一项重要的任务。孤立算法（Isolation Forest）是一个有效的异常检测方法，它通过随机选择特征并随机选择切分值来构建孤立树模型，从而帮助我们识别异常数据。本文将介绍孤立算法的基本原理、实现并提供相应的评价指标代码示例。
## 孤立算法的基本原理
孤立算法的主要思想是将数据空间“孤立”开来。正
原创
2024-10-11 10:28:10
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# 孤立森林算法的 Python 实现
孤立森林算法（Isolation Forest）是一种用于异常检测的机器学习算法。它特别适用于大规模的数据集。本文将带你从零开始实现孤立森林算法，过程中我们会分步骤介绍，并附上必要的代码示例。首先，我们来了解一下整个流程。
## 整体流程
我们可以将实现孤立森林算法的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
