从机器学习大师那里学习异常检测：吴恩达机器学习-10-异常检测揭秘

异常检测的奥秘：吴恩达机器学习-10-异常检测

在机器学习的领域中，异常检测是一个至关重要的概念，它可以帮助我们识别数据集中与众不同的点。本周，我们将深入研究吴恩达教授的机器学习课程中的第 10 章，在那里，我们将揭开异常检测的神秘面纱。

异常检测的本质

异常检测的主要目标是识别数据集中明显不同于其他点的点。这些点可能代表欺诈活动、系统故障或其他需要调查的异常现象。异常检测算法旨在识别这些异常点，以便我们可以对其进行进一步分析。

高斯分布的魔法

在异常检测中，高斯分布是一个关键概念。它是一个对称分布，其形状类似于钟形曲线。在高斯分布中，数据点在均值附近集中，并且随着它们远离均值而变得越来越稀疏。这种分布可以帮助我们确定数据中的异常点，因为这些点将位于远离均值的分布的尾部。

算法使用场景

异常检测算法在各种行业中都有广泛的应用，包括：

• 欺诈检测： 识别信用卡交易和银行转账中的异常活动。
• 网络安全： 检测恶意软件、网络攻击和入侵。
• 医疗保健： 识别异常的患者病历和诊断。
• 制造业： 检测生产线中的缺陷和故障。
• 金融： 识别股票市场中的异常价格行为。

八种无监督异常检测技术

有许多无监督异常检测技术可用，包括：

• k 均值聚类
• 局部异常因子 (LOF)
• 孤立森林
• 支持向量机 (SVM)
• 自动编码器
• 基于密度的空间聚类
• 高斯混合模型
• 基于孤立树

这些算法使用不同的方法来识别异常点，并且在不同的情况下具有其各自的优势和劣势。

异常检测与监督学习

异常检测与监督学习有着本质上的不同。在监督学习中，我们使用标记的数据来训练模型，而这些模型可以用来对新数据进行预测。在异常检测中，我们没有标记的数据，我们的目标是识别数据中的异常点，而无需将其与任何已知类别进行比较。

特征选择的重要性

在异常检测中，特征选择至关重要。这是因为选择正确的特征可以显着提高检测异常点的能力。选择用于异常检测的特征时，应考虑以下因素：

• 区分度： 特征应该能够区分异常点和其他数据点。
• 相关性： 特征不应该高度相关，因为这会导致冗余。
• 维度： 特征维度应该足够低，以避免维度灾难。

异常检测Novelt

异常检测Novelt是一种用于识别新颖事件的技术。新颖事件是数据集中以前从未见过的事件。检测新颖事件对于识别数据中的潜在威胁或机会非常重要。

结论

异常检测是机器学习领域中一个强大的工具，它可以帮助我们识别数据中的异常点。通过了解异常检测的基本原理、不同的算法和特征选择的重要性，我们可以有效地使用这些技术来解决广泛的现实世界问题。