异常检测和处理的句子

python异常值检测

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| try：… except 可以使用异常嵌套；

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| 5 异常检测 v.s. 监督学习

| 4 简单高斯分布模型 v.s. 多元高斯分布模型

机器学习中的异常值检测和处理

| 一般异常值的检测方法有基于统计的方法，基于聚类的方法，以及一些专门检测异常值的方法等，下面对这些方法进行相关的介绍。

| 四分位距(IQR)就是上四分位与下四分位的差值。而我们通过IQR的1.5倍为标准，规定：超过（上四分位+1.5倍IQR距离，或者下四分位-1.5倍IQR距离）的点为异常值。下面是Python中的代码实现，主要使用了numpy的percentile方法。

| 基于聚类的方法来做异常点检测

用异常造句

| 该异常检测方法关于数据集大小和属*个数具有近似线*时间复杂度，适合于大规模数据集。

| 该文提出一种基于TCP包头异常检测的系统扫描检测方法THAD。

| 其次，着重研究了基于主元分析的生产过程异常检测与诊断系方法。

| 为此我们时HMM的异常检测方法作了进一步改进，改进后的方法对异常更敏感，误报率更低。

| 采用一个基于滑动窗口的流量更新策略,使异常检测能够更加高效。

| 了解产前检测染*体异常检测。

| 针对数据对象是高维数据的问题，将主成份分析方法应用到异常检测中解决数据集的降维问题。

建模正常行为是异常检测技术的关键。