异常检测问题：有一些数据x(1)到x(m)，通常假定这m个样本都是正常的或者说都不是异常的，然后我们需要一个算法来告诉我们一个新的样本数据x-test是否是异常。要采取的方法是对给定的训练集（无标签的训练集）建一个模型p(x)，即对x的分布概率建模，其中x是这些特征变量。x-test 如果概率p低于阈值ε，那么就将其标记为异常。反之，如果x-test的概率p大于给定的阈值ε，我们就认为它是正常的。
异常检测
异常检测算法应用案例：欺诈检测；飞机引擎检测；数据中心的计算机监控
异常检测算法应用案例
异常检测算法应用案例
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本文标题：2019-01-23 异常检测
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