吴恩达机器学习笔记 三十三 发现异常事件 高斯分布

例如飞机发动机的异常检测,假设只有两个特征,新的样本和之前的样本偏离的很多,就认为可能是异常的点。

一种方法是密度估计(density estimation),计算训练样本的 x 落在某个区间的概率,当验证集的样本的概率小于一个很小的数时,认为这种情况是异常的。

高斯分布 (Guassian distribution,也叫正态分布,normal distribution,钟形分布,bell-shape distribution)

如下图,这个曲线以 μ 为中心,表示的是 p(x),σ是标准差。

几个高斯分布的例子

μ 和 σ如下图所示,其中有些统计学家会用1/m-1替换1/m, 但这不是很重要。

相关推荐
德迅云安全—珍珍1 小时前
2026 年网络安全预测:AI 全面融入实战的 100+行业洞察
人工智能·安全·web安全
cnxy1882 小时前
围棋对弈Python程序开发完整指南:步骤4 - 提子逻辑和劫争规则实现
开发语言·python·机器学习
数新网络3 小时前
CyberScheduler —— 打破数据调度边界的核心引擎
人工智能
TheSumSt3 小时前
Python丨课程笔记Part3:语法进阶部分(控制结构与基础数据结构)
数据结构·笔记·python
Codebee3 小时前
Ooder框架8步编码流程实战 - DSM组件UI统计模块深度解析
人工智能
Deepoch3 小时前
智能升级新范式:Deepoc开发板如何重塑康复辅具产业生态
人工智能·具身模型·deepoc·智能轮椅
赋创小助手3 小时前
融合与跃迁:NVIDIA、Groq 与下一代 AI 推理架构的博弈与机遇
服务器·人工智能·深度学习·神经网络·语言模型·自然语言处理·架构
静听松涛1334 小时前
多智能体协作中的通信协议演化
人工智能
基咯咯4 小时前
Google Health AI发布MedASR:Conformer 医疗语音识别如何服务临床口述与对话转写
人工智能
白日做梦Q4 小时前
深度学习模型评估指标深度解析:不止于准确率的科研量化方法
人工智能·深度学习