AI 詞彙表
人工智能完整詞典
200
類別
2,608
子類別
30,011
術語
術語
Anomalie
在数据集中与预期或正常行为显著偏离的观察值或模式，可能指示错误、欺诈或罕见事件。
術語
Outlier
与其他观测值差异显著的数据点，通常通过统计方法或无监督机器学习算法来识别。
術語
Isolation Forest
一种基于决策树的异常检测算法，通过随机构建树森林并测量点的平均隔离深度来隔离异常值。
術語
Local Outlier Factor (LOF)
一种基于局部密度的异常检测方法，通过比较一个点与其邻居的密度来识别位于低密度区域的点。
術語
One-Class SVM
支持向量机的一种变体，在正常数据上训练以创建决策边界，将位于该边界之外的点识别为异常。
術語
Autoencoder
一种无监督神经网络，学习重建其输入数据，通过高重建误差（表明偏离正常模式）来识别异常。
術語
Elliptic Envelope
一种稳健的统计方法，使用稳健协方差估计在正常数据周围拟合一个椭圆，将外部点视为异常。
術語
Z-score
一种标准化的统计度量，以标准差为单位量化观测值与均值的偏差，极端值可能指示异常。
術語
四分位距 (IQR)
基于第一和第三四分位数之间范围的检测方法，其中偏离四分位数1.5倍IQR以上的观测值被视为异常。
術語
马哈拉诺比斯距离
考虑变量间相关性的多变量距离度量，将距离分布中心较远的点识别为异常。
術語
重建误差
原始数据与通过自编码器等模型重建的数据之间的差异，其中高误差表示异常观测值。
術語
新颖性检测
异常检测的一种变体，其中模型在正常数据上训练，以识别偏离学习模式的新的未知观测值。
術語
点异常
异常类型，其中单个观测值相对于数据其余部分被视为异常，不依赖于上下文或其他观测值。
術語
上下文异常
仅在特定上下文中被识别为异常的异常值，例如冬季的高温可能在夏季是正常的。
術語
集体异常
一组观测值，单独来看是正常的，但当它们作为序列或空间集合一起出现时变得异常。
術語
鲁棒协方差
抵抗极端值的协方差估计方法，用于通过识别偏离鲁棒分布显著的点来检测异常。
術語
基于聚类的异常检测
一种使用聚类算法的方法，将不属于任何聚类或属于极小规模聚类的点识别为异常。
術語
基于直方图的离群点检测
一种构建数据多维直方图的方法，将落入频率极低的分箱中的观测值识别为异常。
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