DataWhale 组队学习 2021.05 组队学习系列笔记一
异常检测概述思维导图
核心内容：
一、 异常检测是做什么：划分正常数据（预期行为数据）与非正常数据（预期行为差异数据）
二、 实现方法：统计方法、线性模型、聚类和集成方法。
三、技术难点：类不平衡问题、噪音干扰
四、实际可应用场景：银行柜员虚增业务量识别、柜面客户异常行为识别（异常业务）
五：问题：
1.1 异常类别中，条件异常和群体异常，通过异常检测分出异常群体，甚至包括点异常。区分了两个群体A和B后，怎么进一步判断A、B的标签，到底哪个是异常的问题？
DataWhale 组队学习 2021.05 组队学习系列笔记一 核心内容： 一、 异常检测是做什么：划分正常数据...
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摘要：iForest用于挖掘异常数据，如网络安全中的攻击检测和流量异常分析，金融机构则用于挖掘出欺诈行为。算法对内...
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本文标题：数据挖掘（异常检测）——概述
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/jcrodltx.html
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