一种用于含有异常数据的完全无监督异常检测的通用机器学习框架

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内容提要

本文使用无监督的数据改进框架比较了机器学习模型在异常检测中的性能,结果显示该方法在多元时间序列数据的公共数据集上表现优越。

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关键要点

  • 使用无监督的数据改进框架进行异常检测性能比较。
  • 比较了存在异常样本和仅含正常样本的训练数据的机器学习模型。
  • 在多元时间序列数据的公共数据集上展示了该方法的优越性。
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