首页 > 北京教育培训 > 北京IT培训 > 拉勾教育基于SVM的异常检测方法

拉勾教育基于SVM的异常检测方法

价格面议2020-11-04 15:35:49

服务范围：
北京海淀中关村
联系人：
lagoujiaoyu
联系电话：
13366823386（北京）
其他联系：
微信在线
免费留言

lagoujiaoyu

注册时间：2020-08-27

————认证资质————

个人已认证
企业未认证
微信未认证
手机已认证

———

该用户其他信息

———

线上沟通

与商家沟通核实商家资质

线下服务

核实商家身份所有交流确保留有证据

服务售后

有保障期的服务请与商家确定保障实效

详情

分享举报

拉勾教育基于SVM的异常检测方法

作为机器学习方面的专家或新手，你可能听说过支持向量机（SVM）——一种经常被引用和用于分类问题的有监督的机器学习算法。拉勾IT课小编为大家分解

支持向量机使用多维空间中的超平面来分离一类观测值和另一类观测值。当然，支持向量机被用来解决多类分类问题。
然而，支持向量机也越来越多地应用于一类问题，即所有的数据都属于一个类。在这种情况下，算法被训练成学习什么是“正常的”，这样当一个新的数据被显示时，算法可以识别它是否应该属于正常的。如果没有，新数据将被标记为异常或异常。要了解更多关于单类支持向量机的信息
最后要提到的是，如果你熟悉sklearn库，你会注意到有一种算法专门为所谓的“新颖性检测”而设计。它的工作方式与我刚才在使用单类支持向量机的异常检测中描述的方法类似。在我看来，只是上下文决定了是否将其称为新颖性检测或异常值检测或诸如此类的名称。
下面是Python编程语言中单类支持向量机的简单演示。请注意，我交替使用离群值和异常值

展开更多

酷易搜提醒您：

1）为了您的资金安全，请选择见面交易，任何要求预付定金、汇款等方式均存在风险，谨防上当受骗！
2）确认收货前请仔细核验产品质量，避免出现以次充好的情况。
3）该信息由酷易搜网用户自行发布，其真实性及合法性由发布人负责，酷易搜网仅引用以供用户参考，详情请阅读酷易搜网免责条款。查看详情>

免费留言