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慕鸢 (@user792) 在 AI red teamer （人工智能红队）系列11 - 人工智能基础 - 异常检测 中发帖
AI red teamer （人工智能红队）系列11 - 人工智能基础 - 异常检测
异常检测 ，也称为离群点检测，在无监督学习中至关重要。它可以识别数据集中严重偏离正常行为的数据点。这些异常数据点通常被称为异常值，可能预示着关键事件，如犯罪、系统故障或医疗紧急情况。
把它想象成监控大楼的安全系统。该系统会了解正常的活动模式，如人们在营业时间进出。如果检测到异常情况，比如有人试图在夜间闯入，系统就会发出警报。同样，异常检测算法也能学习数据中的正常模式，并将任何偏差标记为潜在异常。
异常情况大致可分为三类：
点异常： 单个数据点与其他数据点有明显不同–例如，网络流量突然激增或信用卡交易额异常高。
上下文异常： 在特定上下文中被视为异常的数据点，但不一定是孤立的。例如，30°C 的温度读数在夏季可能是预料之中的，但在冬季就会出现异常。
集体异常： 集体偏离正常行为的一组数据点，即使单个...
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