异常检测(Anomaly Detection) - 原理与代码实例讲解
关键词：
异常检测、离群值检测、异常值识别、异常模式检测、异常行为识别、统计方法、机器学习方法、深度学习方法、时间序列分析、数据挖掘、实时监控、故障预警、安全性提升、工业自动化、医疗健康、金融风控
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
在数据科学和机器学习领域，异常检测是识别数据集中与正常行为或模式不相符的数据点的过程。异常检测广泛应用于多个领域，包括但不限于网络安全、医疗诊断、金融交易分析、工业监控、社交媒体分析等。随着数据量的爆炸性增长，异常检测变得越来越重要，因为它可以帮助人们快速识别出可能的错误、异常事件或需要额外关注的情况。
1.2 研究现状
目前，异常检测的研究主要集中在开发更高效、更准确的方法上，以应对大数据集和高维数据的挑战。机器学习和深度学习方法因其适应性强、能自动学习异常模式的特点而受到广泛关注。同时，基于统计方法的传统方法仍然在某些特定场景下表现良好，尤其对于小数据集和明确定义的异常情况。
1.3 研究意义
异常检测对于提高系统性能、保障数据质量、预防故障和保护资产具有重要意义。它能帮助决策者及时发现潜在的问题，采取预防措施，避免损失。在医疗健康领域，异常检测可以早期识别疾病迹象，提升患者治疗效果；在金融领域，它能防范欺诈行为，保护投资者利益。
1.4 本文结构
本文将深入探讨异常检测的核心概念、算法原理、数学模型、实际应用以及代码实例。我们将从基础概念开始，逐步引入算法原理
标签：学习,数据,Anomaly,方法,Detection,实例,检测,识别,异常 From： https://blog.csdn.net/2401_85133351/article/details/140743734