取决于你提供什么样的训练资料
难点：不平衡的数据集，异常难以定义（异常的种类很多，不能单独归为一类），异常的资料难以收集
有标签：可以将没有标签的那一类归为“unknown”，这类问题也叫open-set recognition
无标签：1）所有的数据都是正常数据 2）只有小部分数据为异常数据
输入x，通过分类器，不仅输出标签，而且输出信心分数（表示对这个类别的信心为多少），通过信心分数与阈值的比较来决定是否为异常。
可以在训练神经网络时，直接输出信心分数。
取决于解决什么问题，误判的代价大，还是漏判的代价大。
找到一个P(x)，利用概率模型来进行异常检测
找到使得，产生如下概率分布的可能最大的参数
例如高斯分布：
如果无法通过编码解码得到原图，则为异常
问题描述： 什么是异常？ 取决于你提供什么样的训练资料 异常检测的应用： 异常检测思路一——二分类思路？ 难点：不...
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本文标题：2020台大李宏毅机器学习 异常检测(Anomaly Detec
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