異常檢測的方法評估
當我們在進行異常檢測時,通常會需要注意三個條件:正確的偵測:檢測到的異常資料需要與流程設計想要找到的異常資料是一致的False Positives:檢測過程都是正常的..
當我們在進行異常檢測時,通常會需要注意三個條件:正確的偵測:檢測到的異常資料需要與流程設計想要找到的異常資料是一致的False Positives:檢測過程都是正常的..
在資料分析當中,異常檢測(Anomaly Detection)(或是稱作”異常值檢測(Outlier Detection)”)用來辨識在資料集內非常稀少的項目、事件或者觀測到屬於別種類型資料集的資料等等..
通長在測量複雜度的時候會使用兩種分析方法:Worst-case analysisAverage-case analysis定義一個M是Deterministic Turing Machine並且會根據輸入決定停止規範M的執行時間或者時間複雜度可以表示成一個function…
圖靈機是由Alan Turing在1936年提出的概念,現今世界上所有的計算機不管是多複雜的架構都可以使用圖靈機的概念設計出來,其主要核心精神如下圖
測量一組資訊的方法有好幾種,例如像是使用entropy, mutual information, relative entropy等等方法,另外需要了解這些方法之間的交互作用。
mutual information用來測量兩個random variables之間的關係,主要是有多少資訊量被傳輸過去。其中一個random variable會告訴我有多少資訊量從另一個random variable傳過來。