什么是异常检测？如何用机器学习来实现异常检测？

我对机器学习和异常检测并不了解，但根据我对常见问题的了解，你可能需要提供一些具体情境或任务，以便回答者更好地理解你的问题。例如，你要检测哪种类型的异常？你有哪些数据可用于训练模型？这些数据是如何标记的？同时，你可能需要附上一些关于机器学习的基础知识，例如什么是监督学习、无监督学习和半监督学习。这些信息将有助于回答者更好地回答你的问题。

提问时间：2023-05-20 22:57:53 编辑时间：2023-05-20 22:57:55 提问者： 梦之舞者
  • 雁过南山
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    异常检测是指识别和预测数据集中与期望行为不同的数据点或观察结果。在机器学习中，可以使用监督学习、无监督学习和半监督学习来实现异常检测。在监督学习中，可以使用已知异常的标记数据来训练模型，以便检测新的异常数据。在无监督学习中，模型会自动发现与数据集中其他数据点不同的数据点。半监督学习是这两种方法的结合，它利用少量已知的异常数据和大量未标记的数据来进行异常检测。具体实现时，需要根据具体的任务和数据情况选择不同的方法和算法，例如基于统计的方法、基于聚类的方法或基于深度学习的方法等。

    回答时间：2023-05-20 22:57:58
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