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  1. www.zhihu.com › question › 280696035数据挖掘中常见的「异常检测」算法有哪些？ - 知乎

    这和它的原理有关，HBOS全称Histogram-based outlier score，它假设每个维度独立并在每个维度上划分n个区间，每个区间所对应的异常值取决于密度。 密度越高，异常值越低，因此也可以看成是一种假设维度独立的密度检测。

  2. www.zhihu.com › question › 324999831异常检测（anomaly/ outlier...

    Reverse nearest neighbors in unsupervised distance-based outlier detection. IEEE transactions on knowledge and data engineering, 27(5), pp.1369-1382. ^ a b Zhao, Y. and Hryniewicki, M.K., 2018, July. XGBOD: improving supervised outlier detection with unsupervised representation learning. In 2018 International Joint Conference on Neural Networks ...

  3. www.zhihu.com › question › 31565228知乎，让每一次点击都充满意义 ——...

    知乎，让每一次点击都充满意义 —— 欢迎来到知乎，发现问题背后的世界。

  4. www.zhihu.com › question › 38066650有哪些比较好的做异常值检测的方法？ - 知乎

    摘要： 本文介绍了异常值检测的常见四种方法，分别为Numeric Outlier、Z-Score、DBSCA以及Isolation Forest. 在训练机器学习算法或应用统计技术时，错误值或异常值可能是一个严重的问题，它们通常会造成测量误差或异常系统条件的结果，因此不具有描述底层系统的特征 ...

  5. www.zhihu.com › question › 588641705和lof（Local outlier...

    Mar 9, 2023 · education educate educated. 1、LOF（Local Outlier Factor，即局部异常因子）算法是一种用于异常检测的无监督算法。. 它通过计算每个数据点的局部异常因子来衡量数据点与其邻域的异常程度。. 除了LOF算法，还有其他一些无监督的异常检测算法，如基于聚类的异常检测 ...

  6. www.zhihu.com › question › 62128995异常值鲁棒卡尔曼滤波 Outlier-Robust Kalman Filter 到底是什么？

    如果观测会不定期出现异常，那么就是异常值的识别与隔离吧。. 由于异常值往往被舍弃，所以不是最优滤波，从而称之为鲁棒滤波吧。. 以上是根据标题望文生义。. 编辑于 2017-07-08 03:32. 无敌皮皮虾Zz. 当时做过一个鲁棒卡尔曼滤波，异常值是指观测值出现异常 ...

  7. www.zhihu.com › question › 552206942execl 如何剔除指定单元格之后求平均值？ - 知乎

    1 个回答. lance2098. 题主没说清要剔除符合哪些条件的单元格. 在excel中，可以使用但条件求均值和多条件求均值的函数，分别是averageif和averageifs两个. 结合实际需求，如果要剔除单元格的条件比较多，就可以计算符合条件的单元格，如果要剔除的单元格条件少，就 ...