2 岳小刀

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“ 异常检测 ” 研究方向文章

**异常检测综述性文章**https://github.com/zhuyiche/awesome-anomaly-detectionhttps://github.com/kc-ml2/journal-club/blob/ceaa45c5822f55d8060afdab907280d3e47b9288/past/2019-06-12-anomaly-detection.md...

2019-09-06 15:53:11

基于单类分类的异常检测小例子

基于单类分类的异常检测小例子主要内容代码主要是基于单类分类的方法做异常检测,采用简单的OneClassSVM(单分类SVM)和IsolationForest(孤立森林)两种方法进行异常检测,采用GAN的对抗训练过程提取数据的特征,将特征送入OneClassSVM和IsolationForest中进行单类学习。OneClassSVM和IsolationForest均使用skle...

2019-09-03 16:57:43

主成分分析(PCA)

主成分分析(PCA)内容提要内容提要本文主要是整理了几个个人觉得浅显易懂的介绍PCA原理、作用及python实现的博客,先作为笔记记下,日后将整理成一份完整的文本。https://blog.csdn.net/Reticent_Man/article/details/82633214https://blog.csdn.net/u012102306/article/details/522947...

2019-08-26 15:19:11

自动编码器重建图像及Python实现

自动编码器简介自动编码器(一下简称AE)属于生成模型的一种,目前主流的生成模型有AE及其变种和生成对抗网络(GANs)及其变种。随着深度学习的出现,AE可以通过网络层堆叠形成深度自动编码器来实现数据降维。通过编码过程减少隐藏层中的单元数量,可以以分层的方式实现降维,在更深的隐藏层中获得更高级的特征,从而在解码过程中更好的重建数据。自动编码器原理自动编码器是通过无监督学习训练的神经网络,实际上...

2019-03-14 18:54:32
勋章 我的勋章
  • 勤写标兵Lv1
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    授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。