本文介绍了一种基于Venn-Abers预测器的系统日志异常检测方法。该方法通过收集和解析日志信息，生成事件计数矩阵，并利用TF-IDF对日志进行特征表示，最终通过二分类模型推理异常概率。实验中优化了运行效率，并评估了算法的有效性。
感知机是一种基于神经网络的二分类模型，结构简单易于实现和训练，所有知识都被编码在权重和阈值中，只能解决简单的线性可分问题。
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