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RSS订阅原创 论文阅读:深度自编码高斯混合模型DAGMM --＞DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISED ANOMALY DETECTION
一、问题背景异常检测应用场景：欺诈检测、网络入侵检测、工业控制领域等。目前存在的问题如何对高维和多变量的数据进行无监督异常检测是一个挑战，传统的聚类算法，例如K-means，GMM，很难很好的应用到这类高维数据上。目前的常用解决方法 传统的方法分两步，先对高维数据进行降维，将原始数据映射到低维度空间；然后在这个低维空间内做密度估计。这两个步是相互独立的过程，高维数据降维后的表征很难保留足够多的关键信息。因为这两步是相互独立的，最终可能导致模型陷入局部最优的境地，试想降维过程完全独立于后
2020-11-18 16:27:56
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原创 关联规则挖掘算法之Apriori算法
关联规则挖掘算法之Apriori算法一．关联规则挖掘中的几个概念二．关联规则算法 数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，其中关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要课题，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。比如经调查发现30%的顾客会同时购买床单和枕套，而购买床单的人中有80%购买了枕套，这里面就隐藏了一条关联：床单—>枕套，也就是说很大一部分顾客会同时购买床单和枕套。一．关联规则挖掘中的几个概念(1) 事务数据库：设I={i1，i，…，im}是一个全局项的集
2020-10-07 20:33:35
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空空如也
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