SVM在异常检测中的应用场景是通过SVM模型对数据进行分类，将数据分为正常数据和异常数据两类。常见的应用场景包括网络入侵检测、信用欺诈检测等。SVM在异常检测中的效果较为优异，能够有效地检测出异常数据，并具有较高的准确率。关于SVM在异常检测方面的实践案例，可以参考《One-class SVM with the Gaussian Kernel for Machine Condition Monitoring》一文。
SVM在异常检测中的应用场景是什么？
我想了解一下，SVM在异常检测中的应用场景是什么？我正在研究异常检测算法，但是对于支持向量机（SVM）的应用场景还不太清楚。希望有了解的专家能够帮我解答一下，SVM在异常检测中的应用范围和效果如何？是否有相关的经验或实践案例可以分享？非常感谢您的帮助！
提问时间：2023-09-20 12:42:26
编辑时间：2023-09-20 12:42:28
提问者：
Thunderbolt_Strike
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9回答时间：2023-09-20 12:42:31
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