Outlier

时间序列的异常值处理+Clean up your time series data with a Hampel filter

参考网址：https://stats.stackexchange.com/questions/1142/simple-algorithm-for-online-outlier-detection-of-a-generic-time-seriesstackexchange
jiekclek·2021-02-17 18:27

2.9 清理异常值

2、首先我们需要了解给定的数据，需要知道异常（outlier）是什么，并且要明白展示什么数据3、在统计学上，中位数绝对偏差（Medianabsolutedeviation，MAD）是用来描述单变量（包含一个变量
_yummy_·2021-02-12 21:40

读书笔记《Outlier Analysis》 第四章 基于邻近的异常检测

1.基本介绍基于邻近的技术是指，当一个数据点的位置或邻近是稀疏时，则将其定义为一个离群点。1.1基于邻近的技术最常见的三种离群点分析的定义：基于聚类：使用非任何聚类中数据点的成员、其与其他聚类质心的距离、最近的聚类的大小或这些因素的组合来量化异常值评分。聚类问题和异常检测问题有互补关系，其中要么属于聚类，要么属于异常值。基于距离：使用数据点到其k近邻的距离来定义邻近。具有较大k近邻距离的数据点被定
Fu先生·2021-01-11 23:25

读书笔记《Outlier Analysis》 第三章 异常检测的线性模型

1.线性模型的基本介绍1.1回归模型真实数据中的属性通常是相关的。这种依赖关系提供了相互预测属性的能力。如在正常情况下，一个人的身高和体重之间具有一定的相关性；房价和房屋面积的相关性；薪资和工龄之间的相关性等。预测和异常检测的概念是密切相关的。异常值通常是在特定模型的基础上偏离预期值（预测值）的值。线性模型侧重于使用属性间依赖关系来实现这一目标，这也叫回归模型。1.2回归建模的两种形式回归建模是相
Fu先生·2021-01-11 23:06

Outlier Detection for Improved Data Quality and Diversity in Dialog Systems-学习笔记

OutlierDetectionforImprovedDataQualityandDiversityinDialogSystems论文按如下方式检测数据集中的异常值：1.生成每个实例的矢量表示。2.平均向量以获得均值表示。3.计算每个实例与平均值的距离。4.按距离升序排列。5.（删除列表，仅将前k％作为离群值。）最后一步用括号括起来，因为在实践中使用动态阈值方法，允许用户根据喜好浏览或多或少的列表
ChanYeol666·2020-10-12 15:01

怎样检测和应对数据集的Outliers

怎样检测和应对数据集的Outliers原文什么是OutlierOutlier中文可以叫做异常样本，但是一般还是直接称呼Outlier，它就是大量观测样本中那些量较少的、偏离整体的模式样本，这些样本很容易就能够让你得到偏差很大的模型
Kehl·2020-09-16 22:14

114-[RTKLIB_BUG]关于rejc

post&&opt->maxinno>0.0&&fabs(v[nv])>opt->maxinno){trace(2,"outlier(%d)rejected%ssat=%2d%s%dres=%9.4fel
参天尽物·2020-09-16 20:34

【机器学习】 Local Outlier Factor（LOF）算法

转载自：https://blog.csdn.net/Zhang_Chen_/article/details/90612028
ysq96·2020-09-16 17:32

阿里数据分析试题解析

异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
闲云野鹤~~~·2020-09-13 09:04

机器学习-异常检测算法（二）：Local Outlier Factor

LocalOutlierFactor（LOF）是基于密度的经典算法（Breuninget.al.2000）,文章发表于SIGMOD2000,到目前已经有3000+的引用。在LOF之前的异常检测算法大多是基于统计方法的，或者是借用了一些聚类算法用于异常点的识别（比如，DBSCAN，OPTICS）。但是，基于统计的异常检测算法通常需要假设数据服从特定的概率分布，这个假设往往是不成立的。而聚类的方法通常
weixin_34270606·2020-09-12 17:34

【机器学习】 Local Outlier Factor（LOF）算法

【机器学习】LocalOutlierFactor（LOF）算法参考LOF算法k-distance：第k距离k-distanceneighborhoodofp：第k距离邻域reach-distance：可达距离localreachabilitydensity：局部可达密度localoutlierfactor：局部离群因子python中LOF算法的使用结语参考局部异常因子算法-LocalOutlier
Zhang_Chen_·2020-09-12 15:36

双目立体匹配回顾笔记

基于窗口的全局算法窗口设置问题（匹配是假设表面前向平行的，而事实上与此会违背，另外在不连续的区域背景部分是无法对准的，因此窗口太大不利于匹配的准确性，另外窗口太小的话对于若纹理和重复纹理区域引入更多的outlier
xjbzju·2020-09-10 21:10

一起来复习Data Science：统计学中那些让人容易遗忘的知识点

2突出值（Outlier）和异常
三次方根·2020-08-24 13:31

异常值outlier剔除方法

异常值outlier：指样本中的个别值，其数值明显偏离它（或他们）所属样本的其余观测值，也称异常数据，离群值。遇到这一类问题常用的方法有：给定一个置信概率，并确定一个置信限，凡超过此限的误差，
wwwsssZheRen·2020-08-24 04:09

使用python进行异常值(outlier)检测实战:KMeans + PCA + IsolationForest + SVM + EllipticEnvelope

SusanLi,原文:https://towardsdatascience.com/time-series-of-price-anomaly-detection-13586cd5ff46略有增删异常值检测（outlier
-派神-·2020-08-24 04:30

生存分析至尊套餐

不同的cutoff划分随机森林生存分析ROC阈值生存分析outlier去除###usemyowndatasuppressMessages(library(TCGAbiolinks))suppressMessages
落寞的橙子·2020-08-22 02:15

RANSAC算法——看完保证你理解

最小二乘算法的缺陷2RANSAC算法2.1原理2.2实例2.3参数参考感谢阅读RANSAC全程Randomsampleconsensus，中文即“随机抽样一致算法”，该方法采用迭代的方式从一组包含离群（outlier
zhoucoolqi·2020-08-18 18:17

[大牛翻译系列]Hadoop（14）MapReduce 性能调优：减小数据倾斜的性能损失

数据中不可避免地会出现离群值（outlier），并导致数据倾斜。这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行。常见的数据倾斜有以下几类：数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。
weixin_30388677·2020-08-18 12:39

异常点检测算法（一）概率统计

异常点（outlier）是一个数据对象，它明显不同于其他的数据对象，就好像它是被不同的机制产生的一样。例如下图红色的点，就明显区别于蓝色的点。相对于蓝色的点而言，红色的点就是
旧人赋荒年·2020-08-16 10:31

正态性与异常值

许多参数估计方法均要求数据分布为正态（normality），且期望不存在异常值（outlier）。
邱宗满·2020-08-16 09:15

【Udacity】数据的差异性：值域、IQR、方差和标准差

三、异常值(Outlier)异常值的常用定义：OutlierQ3+1.5IQR可视化——BoxPlots(箱线图)&Whisker(盒须图)
weixin_34342578·2020-08-16 09:44

Huber Regression（Huber回归）

Huber回归未忽略掉outlier，对oulier的采用线性损失，从而相对地降低了outlier的权重，最终降低了outlier对回归结果的影响。
千行百行·2020-08-16 08:43

点云离群点剔除算法(PCL源码有实现)

UTF8gbsn基于概率的点云离群点剔除算法.本算法的源码实现在PCL库中,请搜索statistical_outlier_removal.hpp文件.问题描述假如我们有一个点云数据X={x1,x2,⋯ 
luixiao1220·2020-08-16 07:54

异常点检测算法分析与选择

1.1常见异常点检测算法在数据库中包含着少数的数据对象，它们与数据的一般行为或特征不一致，这些数据对象叫做异常点(Outlier)，也叫做孤立点。
lihaifeng555·2020-08-16 06:46

异常值识别方法小结

总览：编号方法1经验判断23σ3dbscan4lof5isolationtree6oneclasssvm一.经验判断X={x1,x2,...,xn}IQR=0.75分位数-0.25分位数outlier_min
huangqihao723·2020-08-16 04:56

Local Outlier Factor 算法（以Boxplot探测LOF离群值）及python手写（非sklearn）

localoutliers“本地离群值”，能够在基于密度不同的数据分布下（如下图），探测出各个不同密度集群边缘的离群值。LOF是基于密度的离群值探测算法，通过计算样本的localoutlierfactor（翻译过来应该是本地离群值因子）以判断该样本是否为离群值。LOF四部曲k-distance设定一个整数k和一个点o，点o的k-distance为k-distance(o)=ɛNk(o)为点o的ɛ-
黄超然·2020-08-12 10:36

从阿里巴巴笔试试题看数据分析师的职业要求

异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。Grubbs’te
learn deep learning·2020-08-11 20:15

ggplot2设置箱线图boxplot异常值outlier的填充色outlier.fill

ggplot2绘制线形图的时候，异常值的点颜色默认和箱子的线条颜色一致，没有额外的填充色了，设置outlier.fill并不能奏效。
datanewlook·2020-08-04 01:36

支持向量机原理（二）线性支持向量机的软间隔最大化模型

1.线性分类SVM面临的问题我们在讨论线性支持向量机的时候，就假定数据是线性可分的，也就是说可以找到一个可行的超平面可以将数据完全分开，但是有的时候会在可分类的样本中混入异常点，我们称之为outlier
yhgao96·2020-08-03 19:42

硬间隔支持向量机原理（Hard-Margin SVM）

这三种分别对应由简到繁三种数据集的情况：线性可分数据集；存在一些误差点outlier的线性可分数据集；非线性可分数据集。按照《统计学习方法》书的思路，每一种机器学习的方法都可由模型+策略+
RhapsoG·2020-08-03 03:05

机器学习：SVM（一）——线性可分支持向量机原理与公式推导

求解算法为序列最小最优化算法（SMO）当数据集线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器；数据集近似线性可分时，即存在一小部分outlier，除这些点外，其他的样本线性可分，此时通过软间隔最大化，
a16111597162163·2020-08-02 22:14

Udacity机器学习入门——异常值outlier

什么可能导致异常值：根据具体事件选择忽略还是重视（欺诈侦测）传感器故障、（忽略）数据输入错误、（忽略）外部数据×反常事件（通常需要重视）选择异常值异常值检测-删除算法训练异常值检测——找出训练集中访问最多的点，去除这些点（一般约10%的异常数据）再训练（可能需要重复2、3步骤多次）删除前：删除后异常值删除策略小结：这里要注意有的地方是要保留异常值，去除正常的数据的（异常检测、欺诈检测）。1训练2去
张文彬彬·2020-08-01 01:43

《全栈数据之门》提纲

outlier.png书的质量自然远远高于博客文章的质量，尤其是其中的各个技术细节，需要重新认真整理和更新。目前提纲目录基本已经定型，先整理出来，还请朋友们持续关注。
i败火·2020-08-01 01:39

Tracking::TrackWithMotionModel()　ORB关于运动模型跟踪代码注释

对于双目或rgbd摄像头，根据深度值为上一关键帧生成新的MapPoints//（跟踪过程中需要将当前帧与上一帧进行特征点匹配，将上一帧的MapPoints投影到当前帧可以缩小匹配范围）//在跟踪过程中，去除outlier
Xuehai_T·2020-07-28 07:50

hdl_graph_slam源码解析（一）

hdl_graph_slam源码解析（一）1.hdl_graph_slam简介2.prefiltering2.1distance_filter2.2downsample2.3outlier_removal2.4
魏新slam·2020-07-16 05:31

数据预处理——缺失值和异常值的识别和填补

什么是缺失值异常值（outlier）：异常值是指数据集中存在不合理的值，又称离群点。一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值，与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。
Tina Tang·2020-07-16 04:41

Python箱型图处理离群点

Python箱型图处理离群点首先我们简单地区分一下离群点（outlier）以及异常值（anomaly）：离群点：异常值：个人觉着异常值和离群点是两个不同的概念，当然大家在数据预处理时对于这两个概念不做细致的区分
ZenjaminFranklin·2020-07-15 20:46

丰田“加速门”事件是怎么回事？

主讲人是写了包括鼎鼎大名的《Outlier（异类）》在内的多本成功学著作的MalcolmGladwell。播客观点犀利、引人深思，一如他的写作风格。这一集播客关注的是丰田2009年的“加速门”事件。
咸味奥利奥·2020-07-15 20:59

Python清除异常值四分位法

先上代码#Outlierdetectionimportnumpyasnpdefdetect_outliers2(df):outlier_indices=[]#1stquartile(25%)Q1=np.percentile
weixin_43867619·2020-07-15 08:01

数据分析学习总结笔记04：异常值处理

在统计学中异常值（outlier
Lynn Wen·2020-07-15 07:09

k近邻算法-5.数据归一化

，这是各个特征值的量纲不同所致，需要将数据归一化处理如上图所示，样本间的距离，被发现时间所主导解决办法：将所有的数据映射到同一尺度方法一：最值归一化把所有的数据映射到0-1之间，适用于有明显的边界，受outlier
weixin_30527323·2020-07-15 03:20

机器学习 -- KNN算法（十一 数据归一化）

（1）适用场景：适用于分布有明显边界的情况；受outlier影响较大。（2）计算公式：2.均值方差归一化（standardization）：把所有数据归一到均值为0方差为1的分布中。（1
m0_38056893·2020-07-14 15:41

马太效应

BackgroundInformation作者MalcolmGladwell這本書，說的是outlier，當然要好好了解下作者家世和職涯背景拉MalcolmTimothyGladwell(bornSeptember3,1963
英文及西方思想筆記·2020-07-14 15:23

z score vs. min-max scaling 优缺点

Min-max：所有特征具有相同尺度(scale)但不能处理outlierz-score：与min-max相反，可以处理outlier,但不能产生具有相同尺度的特征变换Moreopinions(fromresearchgate
JinnyR·2020-07-13 15:38

Open3D 三维点云读取可视化、下采样、去除离群点、地面提取

importopen3daso3ddefdisplay_inlier_outlier(cloud,ind):inlier_cloud=cloud.select_by_index(ind)outlier_cloud
weixin_37804469·2020-07-12 10:40

机器学习-kNN-数据归一化

解决方案：将所有数据映射到同一尺度二、最值归一化normalization最值归一化：把所有数据映射到0-1之间适用于分布有明显边界的情况；受outlier影响较大importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotas
taokeblog·2020-07-12 00:43

【sklearn第二十三讲】异常检测

若同分布，则称新观测inlier;若不同，则称outlier.需要注意两点不同：noveltydetection:训练数据未受outliers污染，我们感兴趣的是检测新观测里的异常(anomalies)
Goodsta·2020-07-10 12:15

K近邻法（KNN）

K近邻包含三个要素，K值的选择，距离度量，分类决策规则等等；KNN思想简单，对outlier不敏感，但是计算复杂度较高，通过构建kd
闫阿佳·2020-07-10 03:42

《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（二）—数据预处理（上）

离群点（Outlier）如何对这些离群点进行检测离群是相对的概念局部异常因子算法-LocalOutli
时光机丶·2020-07-08 00:07

读论文Beyond Part Models Person Retrieval with Refined Part Pooling

论文名称：BeyondPartModelsPersonRetrievalwithRefinedPartPooling链接：论文链接，代码链接预备知识：关于outlier和inlierhttps://blog.csdn.net
ptgood·2020-07-07 18:50
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