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
丝瓜蛋汤16 分钟前
NCE(noise contrastive estimation)loss噪声对比估计损失和InfoNCE loss
人工智能
DeepVis Research17 分钟前
【AGI Safety/Robotics】2026年度 AGI 对抗性强化学习与软体机器人控制基准索引 (Skynet/Legion Core)
人工智能·网络安全·机器人·数据集·强化学习
じ☆冷颜〃4 小时前
分布式系统中网络技术的演进与异构融合架构(HFNA)
笔记·python·物联网·设计模式·架构·云计算
Tipriest_6 小时前
torch训练出的模型的组成以及模型训练后的使用和分析办法
人工智能·深度学习·torch·utils
QuiteCoder6 小时前
深度学习的范式演进、架构前沿与通用人工智能之路
人工智能·深度学习
周名彥7 小时前
### 天脑体系V∞·13824D完全体终极架构与全域落地研究报告 (生物计算与隐私计算融合版)
人工智能·神经网络·去中心化·量子计算·agi
郭涤生7 小时前
第十章_信号_《UNIX环境高级编程(第三版)》_笔记
服务器·笔记·unix
MoonBit月兔7 小时前
年终 Meetup:走进腾讯|AI 原生编程与 Code Agent 实战交流会
大数据·开发语言·人工智能·腾讯云·moonbit
QT 小鲜肉7 小时前
【Linux命令大全】001.文件管理之which命令(实操篇)
linux·运维·服务器·前端·chrome·笔记
大模型任我行7 小时前
人大:熵引导的LLM有限数据训练
人工智能·语言模型·自然语言处理·论文笔记