outlier

每天一个数据分析题（一百五十四）

fromscipyimportstats返回异常值的索引z=stats.zscore(data_raw[‘Age’])z_outlier=(z>3)|(z<-3)z_outlier.tolist().index

紫色沙·2024-02-07 05:07

【Matplotlib】python绘制箱形图

它是由六个数值点组成的：异常值（outlier）、最小

ZhShy23·2024-02-06 12:10

open3d 删除稀疏点, 噪声点/离群点(outlier)

目录1.remove_radius_outlier1.1关键代码：1.2point_cloud_outlier_removal_radius.py2.point_cloud_outlier_removal_statistical.py1

Mr.Q·2024-01-14 15:13

探索性数据分析（三）—— 异常值处理

前言之前文章链接：《探索性数据分析（1）——变量识别和分析》《探索性数据分析（2）——缺失值处理》1.异常值（outlier）是什么？

Avasla·2024-01-12 06:31

机器学习笔记：时间序列异常检测

1异常类型1.1异常值outlier给定输入时间序列，异常值是时间戳值其中观测值与该时间序列的期望值不同。

UQI-LIUWJ·2024-01-07 19:35

基于3-sigma过滤outlier

data=pd.read_excel(target_path+func_size+"_profile.xlsx",engine='openpyxl')[metric]iflen(data)>0:m,s=data.mean(),data.std()lower,upper=m-3*s,m+3*scondition=(data>=lower)&(data<=upper)avg=data[conditio

武小胖儿·2023-12-29 13:08

【EDA】数据类可以做哪些分析

异常值：mean左右各3σ为阈值，剔除outlier。多峰的数据，可能需要通过在时段片段内找到最高的峰来出去其他高斯峰对应的异常值。有的异常值也可以通过滤波来处理。相关性Pears

凭轩听雨199407·2023-12-21 10:03

R语言做箱形图

文件路径",header=TRUE)crop3<-ggplot(ds,aes(x=Source,y=Proportional_contribution,fill=Source))+geom_boxplot(outlier.shape

sherlockjjobs·2023-12-14 21:02

异常数据检测 | Python实现PCA和KMeans模型异常数据检测

文章概述异常值检测（outlier）是一种数据挖掘过程，用于确定数据集中发现的异常值并确定其出现的详细信息。当前自动异常检测至关重要，因为大量数据无法手动标记异常值。

算法如诗·2023-11-30 02:46

ggplot2 图例

p=ggplot(index,aes(x=Site,y=chao1))+geom_boxplot(alpha=1,outlier.size=0,size=0.7,width=0.5,fill="transparent

赵会成·2023-11-06 13:36

异常检测算法（二）：OneClassSVM【严格讲，不是outlier检测方法，而是novelty检测方法】【但数据维度很高或对相关数据分布没任何假设情况下，也可作为一种很好的outlier检测方法】

OneClassSVM两个功能：无监督异常值检测；解决非平衡样本分类；在做非平衡样本分类的问题时，其中如果有一类比例严重失调，就可以直接用这个方式来做：OneClassSVM；OneClassSVM还有一个功能就是异常值检测。scikit-learn官网：2.7.NoveltyandOutlierDetection严格地讲，OneClassSVM不是一种outlierdetection方法，而是一

u013250861·2023-11-02 08:25

基于统计学方法的异常检测

它们假定正常的数据对象由一个统计模型产生，而不遵守该模型的数据是异常点（outlier）。统计学方法的有效性（efficient）高度依赖于对给定数据所做的统计模型假定是否成立。

leslie_uu·2023-10-23 05:00

RWKV 语言模型：具有 Transformer 优点的 RNN

RWKV可视化浅谈outlier对LLM的影响…RWKV-LM项目地址ChatRWKV聊天项目地址WebUi-ChatRWKV项目地址discord加入此项目首先先解释一下模型为何叫RWK

帅气多汁你天哥·2023-09-26 05:16

点云滤波--LoOP Local Outlier Probabilities一种基于概率的异常值检测方法

LoOPLocalOutlierProbabilities此方法为lof的改进版本：lof有一个显著的缺点：即最终的得分不能判断异常值的程度，loOp将异常值表示在[0,1]的范围内，可以根据概率对异常值判断。原理相比于欧氏距离，引入了概率距离这一概念，相对于点ooo而言，设其邻域集合为SSS，P[d(o,s)\mathcal{P}[d(o,s)P[d(o,s)为点ooo到近邻点的距离，概率距离p

xinxiangwangzhi_·2023-09-21 22:57

点云滤波--一种点云异常值检测和稳健法线估计方法

文章目录1写在前面的话2outlier检测算法2.1获取最大集合（Gettingthemaximumconsistentset）2.2异常值检测2.3估计法线和曲率3实验结果3.1模拟数据3.2真实数据

xinxiangwangzhi_·2023-09-21 22:25

论文阅读 - Outlier detection in social networks leveraging community structure

目录摘要1.Introduction2.Relatedworks3.Preliminaries3.1.模块化度量3.2.Classesofoutliers3.2.1.点异常3.2.2.Contextualanomalies3.2.3.Collectiveanomalies3.3.Problemdefinition3.4.Outliersscore4.Methodology4.1.Proposeda

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-09-14 09:31

机器学习：异常检测

问题定义anomaly，outlier，novelty，exceptions不同的方法使用不同的名词定义这类问题。

uncle_ll·2023-08-27 04:05

Statistics

平均数均值Mean、中位数Median、众数Mode异常值Outlier普遍定义OutlierQ3+1.5*IQR条形图barchart直方图histogram箱线图boxplot散点图总体与样本总体是研究的所有事件的集合

Lynn_Lau·2023-08-25 03:55

机器学习面试005—决策树

Ans：①首先，随机森林是一个包含多个决策树的分类器；AdaBoost——即AdaptiveBoosting(自适应增强)，经典的AdaBoost算法只能处理采用指数损失函数的二分类学习任务，对异常点outlier

Silence_Dong·2023-08-14 17:18

机器学习——异常检测

异常点（outlier）是⼀个数据对象，它明显不同于其他的数据对象。异常点检测的应用也十分广泛，例如：信用卡反欺诈、工业损毁检测、广告点击反作弊、刷单检测和羊毛党检测等等。

AIGC人工智残·2023-07-29 13:32

数据分析

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。

GavinLin99·2023-07-24 23:20

语义分割算法RangeNet++语义标签颜色对应关系

NumLabelIDLabelNameColorMap(RGB)10unlabeled（未标记的）[0,0,0]21outlier（离群值）[255,0,0]310car（汽车）[100,150,245

RobotsRuning·2023-07-24 21:15

深入理解Local Outlier Factor(LOF)局部异常因子算法

目录一、概述二、LOF算法1.直观理解2.核心思想3.深入理解LOF3.1.k邻近距离3.2.k距离邻域3.3.可达距离3.4.局部可达密度3.5.局部异常因子4.LOF算法流程5.LOF算法优缺点三、Python代码实现四、参考文档一、概述首先，写这篇文章的初衷是为了记录自身对LOF的理解，另一个原因是个人在学习该算法的时候，也查阅过不少的文章或者视频，有一些知识点(如可达距离、局部可达密度等概

tinstone·2023-06-24 02:06

sc_demo&tps_iter_match_1

uncommentoutoneofthesecommandstoloadinsomeshapedata%loadsave_fish_def_3_1.mat%loadsave_fish_noise_3_2.matloadsave_fish_outlier

zhang11wu4·2023-06-23 20:09

随机森林Proximity实现及应用

随机森林Proximity实现及应用1算法1.1随机森林Proximity简介1.2RF-GAP1.3实现代码2应用2.1离群点(outlier)检测2.1.1原理和实现2.1.2实验结果附录项目主页：

简单生活FF·2023-06-15 08:24

python离群点检测_数据分析第五篇：离群点检测

离群点（outlier）是指和其他观测点偏离非常大的数据点，离群点是异常的数据点，但是不一定是错误的数据点。确定离群点对于数据分析会带来不利的影响，比如，增大错误方差、影响预测和影响正态性。

weixin_39731782·2023-06-10 08:11

2018-07-11笔记（2）Data Mining数据

【关键词：典型的数据问题，孤立点(Outlier)，数据标准化(NormalizingData)，过拟合再验证。】

Haohao_95·2023-04-10 21:46

RANSAC算法及其代码解析

RANSAC算法假设数据集中存在局内点（inlier）和局外点（outlier），并且假设只有判定的局内点才可以用来计算模型，局外点不应该对模型参数的求解产生任何影响。该算法是Fischl

勇往直前的流浪刀客·2023-04-05 15:45

Spring集成WEB环境（简单应用）

项目（当然也可以创建一个普通的JAVA项目，然后引入WEB也行，博客最后面会展示）创建了项目之后，我们引入MAVEN框架（不会引入的，可以看我这个博客Spring程序的开发步骤创建项目以及最简单的实现_Outlier_Lin

Outlier_Lin·2023-04-02 02:56

论文阅读笔记《USAC: A Universal Framework for Random Sample Consensus》

1.标准RANSAC算法流程 RANSAC随机采样一致性算法是在筛除异常点（outlier），寻找内点（inlier）建立数据模型领域中最常用的算法，其采用“假设-验证”的结构，通过随机采样

深视·2023-03-31 01:55

描述性统计（上篇）——概念参考

集中趋势(centraltendency):算数平均数、中位数、众数如果需要使用平均数，聚合时排除离群值（outlier）是必须的离散趋势(dispersiontendency)：方差、标准差、极差总体方差

莫听的自习室·2023-03-22 00:26

【机器学习】正则化

彻底搞懂机器学习中的正则化源自：http://www.cnblogs.com/maybe2030/outlier文章目录彻底搞懂机器学习中的正则化LP范数L1范数L2范数L1范数和L2范数的区别DropoutBatchNormalization

如是我闻__一时__·2023-02-17 00:10

4、回归分析与生存分析

一、简单线性回归假设1：也是连续变量假设2：x可以被定义为连续变量假设3：y和x之间存在线性关系假设4：具有相互独立的观测值假设5：不存在显著的outlier假设6：等方差性假设7：residual近似正态分布导入数据

木火_magic·2023-02-06 10:14

RANSAC的实现与应用

RANSAC(RandomSampleConsensus)算法并不陌生，在上一篇博客中（基于SIFT的图像Matlab拼接教程）也提到过，之前代码中也多次用过，其在直(曲)线拟合、特征匹配、过滤外点(Outlier

倾城一少·2023-02-06 07:43

从全局到局部审视离群点检测（Outlier Detection）

离群点检测（outlierdetection）在很多领域都具有广泛的应用。离群点检测算法也各种各样，各种类型各种算法难以计数。我的研究是提出新的效能更好的离群点检测算法（模型）。离群点检测整体我认为包含有3部分，分别是：数据集，模型，结果。最近一段时间（一个月左右）将全部关注自己整体逻辑的构建与完善。分别从3点出发，逐步理解和完善通这个架构。一、数据集离群点检测所用的数据集一般包含有合成数据集与真

罗辑罗辑·2023-02-04 17:17

LOF(local outlier factor)算法的Matlab版本实现

LOF算法是一种基于密度的无监督离群点检测算法，其核心思想是：通过比较对象xi与其邻居密度的相似性程度，如果越不相似，即xi的LOF值越大于1，则其是离群点的可能性越高。下面给出了LOF算法的Matlab版本实现，可直接粘贴复制，并将代码稍作修改即可运行。function[outputArg1,outputArg2]=LOF(inputArg1,inputArg2)x=load('Normaliz

罗辑罗辑·2023-02-04 17:46

E战到底训练营其他函数

比如当我们有一个数列的函数的时候，我们往往不知道怎么去求其中的几项，比如我们需要知道它的平均值，它的中位数，它的最大值和最小值，很多时候能方便我们在一张图片里能看到大概的数据变化情况以至于我们不会得到outlier

Howie_Zhou·2023-02-01 07:10

拟合与估计问题中的鲁棒方法

这些测量数据点对于高斯(或其他类型)误差分布来说是外点(outlier)，或称错误点。即使外点的数量极少，但由于其数值很大，故若使用一般线性估计方法，得到的估计值会由于少数的扰动而与真实值有极大的偏差

老马过河hhh·2023-01-31 08:02

R语言处理离群值（outlier）

今天在处理土壤酶活数据时发现8个技术重复中存在离群值，于是想通过R将这些离群值删除。原始数据如下：sample_idr1r2r3r4r5r6r7r8BT116.3884.0885.1384.8735.6864.1154.6264.461BT27.5253.8083.9174.1024.1664.1043.3735.581BT311.8973.9284.5054.4654.9014.0893.979

纸飞机_b371·2023-01-31 07:22

[论文笔记|特征匹配]AdaLAM: Revisiting Handcrafted Outlier Detection

在本文中，提出了一个基于局部仿射运动验证和样本自适应阈值的离群值剔除层次结构，并将该方法命名为自适应局部仿射匹配（AdaLAM）。我们设计AdaLAM来有效利用现代并行硬件，在现代GPU上，每个图像对花费不到20毫秒的时间来从每个图像8000个关键点中生成过滤后的匹配项。贡献：我们提出AdaLAM，这是一种新颖的离群滤波器，它从空间匹配中的一些过去想法构建为一种用于图像对应关系的快速空间验证的连贯

いしょ·2023-01-28 16:53

AdaLAM: Revisiting Handcrafted Outlier Detection

本文设计实现了一个快速并行的outlier检测器，可以接入到任何pipeline中作为一个filter使用3.HierarchicalAdaptiveAffineVerification本文仍然是作用在

lizhaohu01·2023-01-28 16:52

论文阅读笔记《AdaLAM: Revisiting Handcrafted Outlier Detection》

核心思想本文提出一种利用局部仿射变换筛除误匹配点的方法。两个视角之间的单应性矩阵在局部区域内能够使用仿射变换来近似，仿射变换能够强烈的约束正确匹配点之间几何交叉一致性，是一种非常可靠的滤波器。然而，仿射变换所基于的假设条件如平面性，局部性和正确的映射关系等在实际图像中很难保证。因此作者从候选匹配点中选择匹配置信度高的匹配点作为种子，并且在种子附近的一个小邻域内计算仿射变换矩阵，以满足上述的假设

深视·2023-01-28 16:19

不要以为努力就够了

异类：outlier作者：MalcolmGladwell副标题：不一样的成功启示录只听书名还以为是科幻小说，看见副标题才知道是一本类成功学作品，字数不是很多。

轻疴微恙·2023-01-28 00:44

VINS学习（一）视觉前端

VINS学习（一）视觉前端一、坐标系定义二、图像选择，控制发送三、图像均衡化，光流追踪1.图像自适应均衡化2.光流追踪四、剔除外点1.通过图像边界和追踪状态位剔除outlier2.通过对极约束剔除outlier

MIKingZCC·2023-01-25 11:19

ts8_Outlier Detection_plotly_sns_text annot_modified z-score_hist_Tukey box_cdf_resample freq_Quanti

Inadditiontomissingdata,asdiscussedinChapter7,HandlingMissingData,acommondataissueyoumayfaceisthepresenceofoutliers.Outlierscanbepointoutliers,collectiveoutliers,orcontextualoutliers.Forexample,apoint

LIQING LIN·2023-01-17 11:25

【数据挖掘】离群点概念、类型、检测的挑战概述（图文解释超详细）

离群点检测是异常检测中最常用的方法之一，是为了检测出那些与正常数据行为或特征属性差别较大的异常数据或行为离群点的概念离群点（Outlier）是指显著偏离一般

showswoller·2023-01-12 09:19

pff1_whylog return Nominal Inflation_CPI_Realized Volati_outlier_distplot_Jarque–Bera_pAcf_sARIMAx

SimplereturnsVSLogreturnsTherearetwotypesofreturns:Simplereturns(orrawreturns):Theyaggregateoverassets;thesimplereturnofaportfolioistheweightedsumofthereturnsoftheindividualassetsintheportfolio.Simple

LIQING LIN·2023-01-12 08:50

三维点云处理03-Radius Outlier Remove代码实现

三维点云处理03-RadiusOutlierRemove代码实现半径滤波思想设定一个固定的半径范围，对每个点在该半径范围内查找最近点，并设定最近点最低数量阈值，如果某个点在该半径范围内的最近点的数量小于该最低数量阈值，则认为该点为离群点，去除代码实现importosimportnumpyasnpimportopen3daso3dfrompyntcloudimportPyntClouddefradi

Kadima°·2023-01-10 07:37

python f检验模型拟合度_模型评估指标（RMSE、MSE、MAE、R2准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线）...

如果存在个别偏离程度非常大的离群点(Outlier)时，即使离群点数量非常少，也会让RMSE指标变得很差。

亭中意·2023-01-07 15:43

异常检测算法之局部异常因子算法-Local Outlier Factor(LOF)

此文章参考好多篇文章综合整理而成！0、简介在数据挖掘方面，经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗，剔除无效数据和异常数据。异常检测也是数据挖掘的一个方向，用于反作弊、伪基站、金融诈骗等领域。异常检测方法，针对不同的数据形式，有不同的实现方法。常用的有基于分布的方法，在上、下α分位点之外的值认为是异常值（如下图），对于属性值常用此类方法。基于距离的方法，适用于二维或高维坐标体系内异常点的判

那记忆微凉·2023-01-04 09:24

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