anomaly-detection

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    Microsoft rxOneClassSVM의 예측 점수가 의미하는 바는 무엇입니까?

    참신함 탐지를 위해 Microsoft ML 패키지를 사용하여 일류 SVM 모델을 작성하려고 노력 중이며 결과를 얻을 수있었습니다. 테스트 데이터를 사용한 예측의 결과에는 "점수"란이 포함되어 있습니다. 여기서는 의미에 대해 잘 모르겠습니다. 내가 온라인으로 검색 할 때, 그 것에 대한 아주 좋은 설명은 없다. 기계 학습의 초보자로서, 점수가 높을수록 데이터
    r machine-learning svm microsoft-r anomaly-detection 2017-05-23

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    자발적인 이상 탐지 (격리 포레스트, 타원형 엔벌 로프)에 대한 파이썬 AUC 계산

    현재 비정상 탐지 알고리즘을 연구 중입니다. 나는 AUC 값에 기초한 감독되지 않은 이형 알고리즘을 비교하는 논문을 읽었습니다. 예를 들어 나는 타원 봉투와 격리 숲에서 이형 점수와 이형 클래스를 가지고 있습니다. AUC 값을 기반으로이 두 알고리즘을 어떻게 비교할 수 있습니까? 저는 파이썬 코드 예제를 찾고 있습니다. 감사합니다.
    python-3.x unsupervised-learning auc anomaly-detection 2017-12-11

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    시간 변화에 따른 변화 (추세)의 시간 순서에 따른 오류 감지

    시간 순서에 대한 이상 탐지에서 새로운 것이므로 내 질문에 대해 분명히 알 수 있습니다. 오늘, 나는 시간 순서에 이상을 감지하기 위해 lstm과 클러스터링 기법을 사용하고있다. 그러나 그 방법은 시간이 지남에 따라 천천히 악화되는 예외를 식별 할 수 없다 (나는 추세라고 불렀다고 생각한다). 즉, 기계의 온도가 천천히 한 달에 증가한다 (lstm은 이 추
    machine-learning cluster-analysis trend anomaly-detection 2017-09-09

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    구현 기능 선택

    하나의 문제 선택한 데이터 세트로 예측하려고했을 때 한 가지 문제는 테스트 데이터 세트에서 예측할 경우 특정 기능을 선택한 후에 테스트 데이터 세트 기능이 정렬되지 않는다는 것입니다 왜냐하면 교육 데이터 세트는 기능 선택으로 인해 기능이 적기 때문입니다. 테스트 데이터 세트가 교육 데이터 세트와 동일한 기능을 갖도록 피쳐 선택을 어떻게 적절하게 구현합니까?
    python machine-learning scikit-learn anomaly-detection 2017-04-18

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    어떻게 광택 표면의 이미지가 OpenCV의와 광택 표면에 세그먼트 이상을 (C++)

    을에 : 내 목표는 그 이미지에 이상을 감지하는 것입니다. 우리는 위의 이미지에서 볼 수 있듯이 , 이상 나쁜 대비가 (또는 적어도 최고), 또한 그 형태가 이미지에 이미지 변화 : 현저한 이상과 같은 이미지 여기 보여 , 대비, 방향 ... 나는 tophat 필터링을 사용하여 예외적 인 대비를 증가 시키려고 노력했다. 그 결과는 다음과 같습니다. 이제 이
    c++ opencv image-processing anomaly-detection 2017-03-01

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    생성 된 H2O Autoencoder/Anomaly Detection 모델을 Java API의 추론에 사용하는 방법은 무엇입니까?

    자바 클래스의 추론/예측에 H2O Autoencoder (이상 탐지)를 사용하고 싶습니다. R이있는 H2O DeepLearningBooklet에서 자동 인코딩 예제 "ECG Hearbeats"를 작성하고 저장했습니다. 생성 된 Java 클래스와 관련 h2o-genmodel.jar을 Java 프로젝트로 성공적으로 가져올 수 있습니다. 불행히도, 거기서 사용하
    java deep-learning h2o autoencoder anomaly-detection 2017-11-06

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    센서의 이상 탐지를위한 최첨단 기술

    전이 탐지 문제를 해결하기 위해 노력하고 있으며 귀하의 도움과 전문 지식이 필요합니다. 에피소드의 시계열 데이터를 기록하는 센서가 있습니다. 예를 들어 잠시 동안 센서가 10 초 동안 활성화되고 밀리 초 간격으로 값을 기록합니다. 내 임무는 기록 된 패턴이 정상적인지 아닌지를 확인하는 것이다. 즉, 다른 패턴과 비교하여 그 패턴의 이상을 감지해야합니다. 그
    machine-learning time-series deep-learning anomaly-detection 2017-04-22

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    제로 데이터가 많은 사기 탐지

    일부 광고 게시자의 데이터 세트가 있습니다. 게시자는 광고를 클릭 할 때마다 수익을 얻습니다. 데이터 세트는 게시자 목록과 해당 클릭 수 및 발생한 거래 수로 구성됩니다. 문제는 게시자가 속임수를 쓴 것이고 더 많은 돈을 벌기 위해 자신의 광고를 클릭하는지 여부입니다. 이 게시자 중 일부는 전체 클릭 수가 매우 적고 (10 미만) 따라서 거래 수는 0입니다
    python machine-learning dataset data-science anomaly-detection 2017-12-30

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    실시간 이상 패키지 검색

    누구나 DDOS 및 터널링을위한 Netflow Anomaly 탐지를위한 오픈 소스 코드를 알고 있습니까? 나는이 분야의 초보자이다. 나는 github에 대해 거의 발견하지 못했지만 경험이 많은 사람은 조언합니다. 그냥 그들이 그렇게 파이썬 또는 R 또는 C++ 언어의 언어를 작동 훌륭한 자원이 다양한 흐름 형식을 섭취 주변에있다
    ddos tunneling netflow anomaly-detection 2017-03-22

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    Azure Machin Learing - 매우 제한된 데이터 세트로 훈련하는 방법

    초보자이며 아래 시나리오를 모델링하는 방법에 대한 조언이 필요합니다. 외부 시스템에서 평균 ~ 5000 행의 데이터를 소비하고 있습니다. 매일. 들어오는 행의 수는 4950에서 5050 사이입니다. 들어오는 행 수가 정상이 아닌지 알려주는 경고 메커니즘을 만들고 싶습니다. 즉, 주어진 날에 2500 행을 50 % 줄이거 나 평균보다 15000 행이라고 말하
    azure-machine-learning anomaly-detection 2017-10-10
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