Работим за възстановяване на приложението Unionpedia в Google Play Store
ИзходящIncoming
🌟Упростихме нашия дизайн за по-добра навигация!
Instagram Facebook X LinkedIn

Откриване на аномалии

Index Откриване на аномалии

Откриване на аномалии (anomaly detection, outlier detection) е понятие от анализа на данни, с който се означава резултата от идентифицирането на единични (редки) обекти, събития или наблюдения, които будят подозрения с открояването си от голямата част от данните.

Съдържание

  1. 3 отношения: Скрит модел на Марков, Машинно самообучение, Бейсова мрежа.

Скрит модел на Марков

Вероятностни параметри на скрит модел на Марков (пример) x – състояния y – възможни наблюдения a – вероятности на преходите между състоянията b – изходни вероятности Скритият модел на Марков (СММ) е статистически модел, при който системата, която е била моделирана, се приема да бъде Марков процес с неизвестни параметри и целта е да се определи скритият параметър от изследваните параметри.

Виж Откриване на аномалии и Скрит модел на Марков

Машинно самообучение

Машинното самообучение (МС) е общ термин за „изкуствено“ генериране на знания от опит: изкуствената система се учи от примери и може да ги обобщи след завършване на етапа на обучение.

Виж Откриване на аномалии и Машинно самообучение

Бейсова мрежа

Проста бейсова мрежа. Дъждът оказва влияние за това дали да бъде пусната пръскачката, или не. Както дъждът, така и пръскачката оказват влияние за това тревата да е мокра.

Виж Откриване на аномалии и Бейсова мрежа