异常值异常值（outlier）是指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值，与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。异常值分析异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据；异常值是指样本中的个别值,其数据明显偏离其余的观测值。异常值也称为离群点,异常值的分析也称为离群点分析。异常值处理一般分为以下几个步骤：异常值检测、异常值筛选、异常值处理。环境jupyte
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2021-03-04 12:05:51
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在机器学习中，处理异常检测任务是很常见的。数据科学家经常遇到必须显示，解释和预测异常的问题。在这篇文章中，我们主要讲述：从时间序列交换为图像。给定一张图像，我们要实现双重目的：预测异常的存在并对其进行个性化处理，从而对结果进行丰富多彩的表示。
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2021-07-16 16:36:56
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最近要做一个室内紧急情况下的求救音检测系统。下面是比较好的两篇论文。优秀论文：1、监督式分级异常声音检测系统的设计与实现 叶剑杰 写的 知网可以浏览2、智能监控前端系统中异常声音检测的实现
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2021-07-29 14:00:40
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知乎大神总结异常点检测的基本算法： 异常点检测算法（一） 异常值检测算法（二） 异常点检测算法（三） 异常点检测算法综述 一般流程： 原始数据 -> 无监督算法 -> 人工标注 -> 特征工程 -> 有监督算法 异常检测研究资料： https://github.com/yzhao062/anomal
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2020-04-14 10:08:00
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异常值检测背景高斯分布实践数据可视化二维高斯分布模型挑选挑选异常值和可视化优缺点分析应用场景参考文献背景无论在自然界还是人类社会生产生活中，都会存在那么一小撮不随大流的人或事物，这一小撮往往对整体影响很大，如何准确高效的把这一小部分的对象甄别出来俨然称为一个很具挑战性的工作。本文将带你利用高斯分布这一有利工具来进行异常
书接上文，继续讨论基于多元正态分布的异常检测算法。 现在有一个包含了m个数据的训练集，其中的每个样本都是一个n维数据： 可以通过下面的函数判断一个样本是否是异常的： 我们的目的是设法根据训练集求得μ和σ，以得到一个确定的多元分正态布模型。具体来说，通过最大似然估计量可以得出下面的结论： 其中Σ是协方差对角矩阵，最终求得的多元正态分布模型可以写成：...
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2021-06-07 16:56:05
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某个工厂生产了一批手机屏幕，为了评判手机屏幕的质量是否达到标准，质检员需要收集每个样本的若干项指标，比如大小、质量、光泽度等，根据这些指标进行打分，最后判断是否合格。现在为了提高效率，工厂决定使用智能检测进行第一步筛选，质检员只需要重点检测被系统判定为“不合格”的样本。 智能检测程序需要根据大量样本训练一个函数模型，也许我们的第一个想法是像监督学习那样，为样本打上“正常”和“异常”的标签，然...
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2021-06-07 16:56:06
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某个工厂生产了一批手机屏幕，为了评判手机屏幕的质量是否达到标准，质检员需要收集每个样本的若干项指标，比如大小、质量、光泽度等，根据这些指标进行打分，最后判断是否合格。现在为了提高效率，工厂决定使用智能检测进行第一步筛选，质检员只需要重点检测被系统判定为“不合格”的样本。 智能检测程序需要根据大量样本训练一个函数模型，也许我们的第一个想法是像监督学习那样，为样本打上“正常”和“异常”的标签，然后通
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2022-01-12 11:10:44
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书接上文，继续讨论基于多元正态分布的异常检测算法。 现在有一个包含了m个数据的训练集，其中的每个样本都是一个n维数据： 可以通过下面的函数判断一个样本是否是异常的： 我们的目的是设法根据训练集求得μ和σ，以得到一个确定的多元分正态布模型。具体来说，通过最大似然估计量可以得出下面的结论： 其中Σ是协方差对角矩阵，最终求得的多元正态分布模型可以写成：...
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2022-01-12 11:11:02
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condition或者发送event来通知说这个节点出现了问题。内核问题∶内核死锁，文件系统损坏；.
转载 https://mp.weixin.qq.com/s/FE3_uQneU5x2mr2eBe4zPw https://www.infoq.cn/article/w2rtf2hreqninuque9jy 前言 制造厂商需要抽样检测流水线上生产的产品，数据公司同样也需要对自己的数据产品质量进行把控。 ...
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2021-09-18 16:42:00
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https://wenku.baidu.com/view/ee9d9800cdbff121dd36a32d7375a417866fc131.html 使用kmeans算法做流量异常检测 明确指出数据预处理需要规范化 例如网络流量异常检测方法，对网络流量样本数据进行归一化和均值化处理，得到网络流量样本
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2017-11-03 09:01:00
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创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训
作者：Mia Morton编译：ronghuaiyang(新机器视觉）导读创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。介绍异常是指偏离预期的事件或项目。与标准事件的频率相比，异常事件的频率较低。产品中可能出现的异常通常是随机的，例如颜色或纹理的变化、划痕、错位、缺件或比例错误。异常检测使我们能够从生产流程中修复或
问题描述
提审时，在华为AGC后台上传了包后自检结果显示：检测异常。界面提示如下：
问题原因
联系华为技术支持（可以提单https://developer.huawei.com/consumer/en/support/feedback联系华为技术支持）沟通后，原因是我们应用包打包时做了二次加固导致的，二次加固会导致混淆规则等变化，华为AGC系统会检测异常。
问题解决
使用非加固版本重新提交，检查
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2021-07-13 11:22:36
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局部异常因子算法（Local Outlier Factor）通过计算“局部可达密度”来反映一个样本的异常程度，一个样本点的局部可达密度越大，这个点就越有可能是异常点。k距离和k距离邻域 某一点P的k距离（k-distance）很容易解释，就是点P和距离点P第k近的点之间距离，但不包括P。假设P是学校，葛小伦、刘闯、赵信、蔷薇、琪琳、炙心6个同学都住在学校附近： 图1 ...
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2021-06-07 23:27:25
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局部异常因子算法（Local Outlier Factor）通过计算“局部可达密度”来反映一个样本的异常程度，一个样本点的局部可达密度越大，这个点就越有可能是异常点。k距离和k距离邻域 某一点P的k距离（k-distance）很容易解释，就是点P和距离点P第k近的点之间距离，但不包括P。假设P是学校，葛小伦、刘闯、赵信、蔷薇、琪琳、炙心6个同学都住在学校附近： 图1 ...
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2022-01-16 16:58:25
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