Python实现Prophet时间序列数据建模与异常值检测(Prophet算法)项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...
Python基于局部离群因子LOF算法(LocalOutlierFactor)实现信用卡数据异常值检测项目实战
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Python基于孤立森林算法(IsolationForest)实现数据异常值检测项目实战
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使用R编写公司电脑监控软件的异常行为检测算法
在当今数字化时代，企业对于保护其网络安全和保障数据隐私至关重要。因此，开发一种高效的异常行为检测算法变得至关重要，特别是对于公司电脑监控软件。本文介绍了如何使用R语言编写这样一种算法，并提供了一些代码示例来说明其实现方法。 首先，我们需要定义什么是异常行为。在这个上下文中，异常行为通常指的是与用户平时行为模式不符的行为，比如突然大量数据传输、频繁访问受限网站等。为了检测这些异常行为，我们...
高效处理异常值的算法：One-class SVM模型的自动化方案
一、引言 数据清洗和异常值处理在数据分析和机器学习任务中扮演着关键的角色。清洗数据可以提高数据质量，消除噪声和错误，从而确保后续分析和建模的准确性和可靠性。而异常值则可能对数据分析结果产生严重影响，导致误导性的结论和决策。因此，有效的异常值处理方法对于保证数据分析的准确性至关重要。 在过去，人工处理异常值是一种常见的方法，但随着数据规模的不断增大和复杂度的提高，传统的人工处理方法...
如何使用Grafana进行异常检测算法调优
Lindorm Machine Learning提供了Grafana插件，支持以可视化的方式进行时序异常检测，您可以通过该插件调试出合适的异常检测算法与参数。
R语言——AVOCADO“（异常植被变化检测）算法（1990-2015数据分析）监测森林干扰和再生（含GEE影像下载代码）
"AVOCADO"（异常植被变化检测）算法 AVOCADO"（异常植被变化检测）算法是一种连续的植被变化检测方法，也能捕捉植被再生。该算法基于 R 软件包 "npphen"（Chavez 等人，2017 年），开发用于监测物候变化，并经过调整，以半自动和连续的方式监测森林干扰和再生。该算法使用所有可用数据，不需要某些预处理步骤，如去除异常值。参考植被（本例中为未受干扰的森林）取自附近已知...
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