当前位置： 首页 > web >正文

吴恩达机器学习（九）

web 2025/9/7 7:15:48

一、异常检测问题

需要一个算法来告诉我们一个新的样本数据是否异常

首先给定无标签的训练集，然后对数据建模即p(x)，当我建立了x的概率模型之后

高斯分布：

异常检测算法的实现：

异常检测VS监督学习：

http://www.xdnf.cn/news/20464.html

相关文章：

  • 正态分布 - 正态分布的标准化
  • 音视频技术全景：从采集到低延迟播放的完整链路解析
  • 【鸿蒙 NEXT】V1迁移V2状态管理
  • VMWare和centOS的安装
  • 集成学习 —— 梯度提升树GBDT、XGBoost
  • Javaweb 14.4 Vue3 视图渲染技术
  • 【MySQL | 高级篇 分片规则与管理监控】
  • 从Java全栈到前端框架的全面实战：一次真实面试的深度解析
  • c++ sqlite3库
  • CentOS下Bind服务的安装与故障排查
  • pyAutoGUI 模块主要功能介绍-(1)鼠标功能
  • 从 Excel 趋势线到机器学习：拆解 AI 背后的核心框架​
  • 数位DP -
  • 【明道云】[工作表控件11] 地理位置控件与地图定位应用
  • 用内存顺序实现 三种内存顺序模型
  • 安装es和kibana
  • Linux之Firewalld防火墙实战篇
  • [光学原理与应用-435]：晶体光学 - 晶体的结构-基元/原胞/晶胞/点阵
  • 多次base64编码过滤垃圾字符
  • 讲一下模版特化和偏特化的区别
  • 如何在Kali Linux官网下载历史版本
  • Redis 持久化机制：AOF 日志深度解析
  • Hystrix与Sentinel-熔断限流
  • 创建阿里云ECS实例操作（免费试用版）
  • 【C++】模板和STL
  • Unity的UGUI更改背景以及添加中文字体
  • 【FastDDS】XML profiles
  • AI助力特征工程：智能化数据科学新范式
  • leetcode 912 排序数组
  • 微前端框架性能对比与选型指南：从理论到实践