tło Pracuję w Network Operations Center, monitorujemy systemy komputerowe i ich wydajność. Jednym z kluczowych wskaźników do monitorowania jest liczba odwiedzających \ klientów aktualnie podłączonych do naszych serwerów. Aby to pokazać, zbieramy takie dane, jak dane szeregów czasowych i rysujemy...
Obecnie używam Twitter AnomalyDetection w R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Ten algorytm zapewnia wykrywanie anomalii szeregów czasowych dla danych z sezonowością. Pytanie: czy istnieją inne algorytmy podobne do tego (kontrola sezonowości nie ma znaczenia)? Próbuję zdobyć jak...
tl; dr Jaki jest zalecany sposób postępowania z discretedanymi podczas wykrywania nieprawidłowości? Jaki jest zalecany sposób postępowania categoricaldanymi podczas wykrywania nieprawidłowości? Ta odpowiedź sugeruje użycie dyskretnych danych tylko do filtrowania wyników. Być może zastąpisz...
Solidna metoda PCA (opracowana przez Candes i in. 2009 lub jeszcze lepiej Netrepalli i in. 2014 ) jest popularną metodą wykrywania zmiennych odstających na wielu odmianach , ale odległość Mahalanobisa można również zastosować do detekcji wartości odstających, biorąc pod uwagę solidną, regularną...
Jaka jest różnica między wartością odstającą a anomalią w kontekście uczenia maszynowego. Rozumiem, że oba odnoszą się do tej samej
Muszę wdrożyć wykrywanie anomalii w kilku zestawach danych szeregów czasowych. Nigdy wcześniej tego nie robiłem i liczyłem na radę. Bardzo dobrze czuję się w Pythonie, więc wolałbym, aby rozwiązanie było zaimplementowane w nim (większość mojego kodu to Python dla innych części mojej pracy). Opis...
Natknąłem się na pojęcie inlier w metodzie LOF (Local Outlier Factor), znam pojęcie wartości odstających (cóż w zasadzie lier - instancje, które nie zachowują się jak reszta instancji). Co oznaczają „Inliers” w kontekście wykrywania anomalii? i jak to się ma do (innych niż) wartości...