看了数据挖掘的异常检测部分，写一点笔记。1.0 概述什么是数据挖掘：数据挖掘什么是异常检测：异常检测 异常检测的目标是发现与大部分其他对象不同的对象。通常，异常对象被称为离群点，因为在数据的散布图中，他们远离其他数据点。异常检测也称为偏差检测、例外挖掘。 异常检测的方法各种各样，所有这些的思想都是：异常的数据对象是不寻常的，或者在某些方面与其他对象不一致。1.1 异常的
转载
2024-01-12 12:12:56
49阅读
一、为什么使用异常处理 当程序运行的时候出现了异常，导致程序终止运行，为了解决这种情况，我们需要预先对可能出现的异常进行处理，一旦出现这种异常，就使用另一种方式解决问题，还有就是错误信息是使用者没有必要看到的，他们不需要知道内部错误的原因，所以我们需要友好的显示错误信息，这就需要用到异常处理。二、简单异常处理 在以下代码里，首先获取用户输入的值，然后到try代码块里，在try代码块里的代码是收
转载
2023-08-10 06:44:41
84阅读
Python爬虫框架之异常处理任何访问服务器获取数据的请求，都需要做异常处理，当然爬虫更需要我们对各种异常进行处理。只有这样才能提高爬虫的健壮性。如果我们的爬虫足够健壮，那么就能确保程序几个月不停止。我们从以下几个方面做出讲解：一：try except处理异常代码块二：普通请求函数的超时处理三：selenium+chrome | phantomjs 的超时处理四：自定义函数的死锁or超时处理五：自
转载
2024-02-05 20:32:11
84阅读
Pyhton知识异常处理 异常处理异常是程序发生错误的信号，程序一旦出错就会抛出异常，程序的运行随即终止#异常的追踪信息
Traceback (most recent call last):
File "D:\python\py", line 1, in <module>
x
NameError: name 'x' is not defined
#异常的类型 #异常的内
转载
2023-07-05 23:10:06
50阅读
ASP.NET MVC JSON 大数据异常提示JSON 字符串超出限制的异常问题今天客户突然过来找我说在后台添加了一篇超长的文章后，所有后台的文章都显示不出来了。后台的前端显示是用easyui的，返回的数据全是用json。根据客户的描述进行了同样的操作后，在firebug下发现ajax返回的异常 “序列化或JSON的JavaScriptSerializer过程中出现错误。字符串的长度超
转载
2023-07-04 12:58:13
62阅读
文章目录一、异常种类1. 对于移动对象的数据异常2. 对于时序数据的异常检测二、异常数据清洗流程三、数据预处理四、异常检测算法五、异常修复算法六、漂移数据清洗 一、异常种类不同的研究对象，有着不同的异常分类方式1. 对于移动对象的数据异常异常数据信息，包括重复数据、无序数据、缺失数据、 无效数据、漂移数据、模糊数据。类型描述重复数据由于设备或其他因素问题 导致的数据重复存储造成的无序数据是网络传
转载
2024-01-03 10:53:36
140阅读
小编最近和同事们一起找了一个简单的解决方法，希望大家给予批评指正。系统：Windows 2000 server方法：在网络和拨号连接-右键-属性-双击Internet协议（TCP/IP）-选择高级-WINS-去掉“启用LMHOSTS查询”，并选择紧用TCP/IP上的NETBIOS。在一绝的方法,到计算机管理里面的服务里面把Computer Browser这项服务给禁止了就行了!----------
转载
2024-02-28 10:44:06
128阅读
在进行JAVA项目开发时，不免会遇到一些比较常见的异常处理情况，下面是我通过在网上查询了一些相关资料进行的各种异常处理情况的总结1.字符串转化为数字的异常（Java.lang.NumberFromExeption）这个错误是当字符串中出现非数字型字符时，转化为数字时发生的异常；此外，如果字符串转化为数字时超过了类型的范围（如string转为int和double），也会产生这个错误。解决这个问题的方
转载
2023-05-23 22:03:39
321阅读
文章目录一、异常异常的分类异常的抛出和自定义异常二 .File类常用方法构造方法常用方法代码示范三、IO流1、分类1.文件访问流2.缓冲流3.对象流 一、异常java.lang.Throwable类是Java语言中错误(Error)和异常(Exception)的超类。 其中Error类主要用于描述Java虚拟机无法解决的严重错误，通常无法编码解决，如：JVM挂掉了等。 其中Exceptio
转载
2023-12-14 12:18:32
58阅读
目录 目录1.正确使用异常的好处2.异常处理2.1.自定义异常2.2.预定义异常处理2.3.使用预定义的异常1.正确使用异常的好处在程序发生错误时，能够准确的定位哪里产生的错误以及错误产生的原因。2.异常处理2.1.自定义异常首先需要声明异常。参考：e_bade_value EXCEPTION;在执行过程中，需要对其进行判断，然后去抛出异常信息。参考：RAISE e_bade
转载
2024-02-22 23:39:54
82阅读
异常检测入门系列一 异常检测概述异常检测基本概念异常检测基本方法(1) 基于统计学方法(2) 基于线性模型(3) 基于邻近度方法(4) 集成方法(5) 机器学习模型参考资料 一 异常检测概述异常检测基本概念异常检测（Outlier Detection）是识别与正常数据不同的数据，与预期行为差异大的数据。异常数据探测是数据挖掘的一个热门研究领域，被广泛运用，如设备监控、入侵检测、网站运维、医疗诊断
转载
2023-12-07 14:31:32
60阅读
异常值处理异常值分析3σ原则创建数据、计算均值和标准差、筛选异常值绘制数据密度曲线利用散点图绘制出数据和异常值箱型图分析, 较准确箱型图看数据分布情况计算基本统计量和分位差计算异常值条数图表表达 介绍：异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称离群点，异常值的分析也称为离群点的分析异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析 异常值处理方法 → 删除 / 修正填补异常值分析3σ
转载
2023-07-05 13:31:20
285阅读
文章目录Step1：积极与需求方沟通Step2:将问题进行树枝细化，直至最小单元Step 3. 基于最小单元，梳理相关因素，进行猜想验证Step 4. 测算每个因素对结果的“贡献度”碰到实在分析不出原因的数据异常怎么办？ 本文转载自公众号：数据分析师成长记录 Step1：积极与需求方沟通数据异常很大一部分原因是自身对问题的理解与需求方意图不一致导致的，所以需要积极与需求方沟通,从以下方面依次进
转载
2023-09-01 11:34:18
163阅读
在数据建模中，对给出的数据进行预测处理是很重要的，当然一般考虑有归一化或者规范化等方法对数据进行预处理，这都是在数据完整和没有异常的情况下，需要考虑的。当数据量非常大的时候，往往容易出现数据缺失或者异常的现象，如果数据有确实或者有异常值，我们需要对对缺失值和异常值进行处理。目录一、数据预处理1.1、处理缺失值1.2、处理异常值1.3、Matlab处理缺失值和异常值一、数据预处理1.1、处理缺失值对
转载
2024-02-13 21:18:45
110阅读
5.3.2修补异常值通过直接删除的方式处理异常值，虽然是最直接方法的方法，但是会减少数据样本，因此在数据集小的情况下，减少数据样本会对结果产生影响；在含有较多异常值的数据集中，大量的删除异常值也会对结果产生影响。因此，当异常值没有可研究性的情况下，应该对这些异常值进行修补处理。 修补异常值的方式主要有两种，即改异常值和替换异常值。1.案例介绍通过Kettle工具，替换和修改数据表interpola
转载
2023-09-27 09:53:15
241阅读
在java语言中，将程序执行中发生的不正常情况成为“异常”，在开发过程中的语法错误或者逻辑错误不算异常。而常见的运行异常可以分为以下几种：输入不匹配异常，报错信息为InputMismatchException，空指针异常，报错信息为NullPointerException，数学运算异常，报错信息为ArithmeticException，数组下标越界异常，报错信息为ArrayIndexOutOfBo
转载
2023-06-28 09:19:13
121阅读
最近工作涉及有关异常检测的内容，而且前几天在公司做了一次有关异常检测算法和应用场景的分享，在此总结记录一下。什么是异常检测？异常检测（Anomaly Detection 或 Outlier Detection）指的是通过数据挖掘手段识别数据中的“异常点”，常见的应用场景包括：金融领域：从金融数据中识别”欺诈案例“，如识别信用卡申请欺诈、虚假信贷等；网络安全：从流量数据中找出”入侵者“，并识别新的网
转载
2024-05-13 14:36:49
299阅读
异常检测定义：识别不正常情况与挖掘非逻辑数据的技术，也叫outliers。前提：异常数据只占少数异常数据特征值和正常数据差别很大应用领域：CV领域:抖音发现违规视频数据挖掘：信用卡盗刷，支付宝，异常金额支出。模型无监督学习、AutoEncoder、GAN、矩阵因子分解半监督学习，强化学习hybrid（混种）、特征提取+传统算法单分类神经网路(MLM)统计学方法1. 3sigma/箱形图原理：远离3
转载
2024-01-29 14:27:53
84阅读
&nbs
转载
2024-05-10 03:59:43
26阅读
数据一致性对于redis的数据一致性问题我们是有两种模式需要讨论的 读写模式：客户端删改数据时，同时对redis和数据库都进行相同操作并且要保证原子性。这种模式又分为同步直写和异步写回，同步直写是客户端修改数据，修改redis同时修改数据库需要开启事务保证原子性。异步写回是客户端修改数据修改redis数据不同步修改数据库，等待redis数据淘汰之后刷脏页的方式写入数据库，这种情况有
转载
2023-05-30 16:01:38
102阅读
