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異常檢測

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在數據挖掘中，異常檢測（英語：anomaly detection）對不匹配預期模式或數據集中其他項目的項目、事件或觀測值的識別。 通常異常項目會轉變成銀行欺詐、結構缺陷、醫(yī)療問題、文本錯誤等類型的問題。異常也被稱為離群值、新奇、噪聲、偏差和例外。

在數據挖掘中，異常檢測（英語：anomaly detection）對不匹配預期模式或數據集中其他項目的項目、事件或觀測值的識別。 通常異常項目會轉變成銀行欺詐、結構缺陷、醫(yī)療問題、文本錯誤等類型的問題。異常也被稱為離群值、新奇、噪聲、偏差和例外。收起

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  • 異常檢測
    異常檢測，也稱為離群點檢測、異常值檢測，是數據挖掘和統(tǒng)計分析領域研究的一種重要問題。其目標是從原始數據中檢測出與其他數據明顯不同的那些數據點，被稱為“異常值”或“離群點”。異常檢測在許多應用領域都有著廣泛的應用，如金融欺詐檢測、醫(yī)學診斷、網絡入侵檢測等。
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    異常檢測，指在一個數據集中尋找與預期不符合的數據。這些數據可能在統(tǒng)計分布上非常罕見，也可能是在大多數情況下都看起來正常，但在某種特殊情況下出現異常。異常檢測可以應用于各種領域，如金融、醫(yī)學、安全等，并且已經成為機器學習和人工智能的重要分支之一。
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