Ответ на данный вопрос интересен, потому что позволяет понять, каким образом входные данные могут быть использованы для определения аномалий и ...
Подпишитесь на нашу социальную систему вопросов и ответов, чтобы задавать вопросы, отвечать на вопросы людей и общаться с другими людьми.
Войдите в нашу социальную систему вопросов и ответов, чтобы задавать вопросы, отвечать на вопросы людей и общаться с другими людьми.
Забыли пароль? Пожалуйста, введите Ваш адрес электронной почты. Вы получите ссылку с помощью которой создадите новый пароль по электронной почте.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом вопросе.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом ответе.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом пользователе.
Входной вектор может быть использован для обнаружения аномалий путем сравнения его с другими векторами в наборе данных. Если вектор сильно отличается от остальных векторов, то он может быть классифицирован как аномалия. Также можно использовать различные алгоритмы машинного обучения, такие как кластПодробнее
Входной вектор может быть использован для обнаружения аномалий путем сравнения его с другими векторами в наборе данных. Если вектор сильно отличается от остальных векторов, то он может быть классифицирован как аномалия. Также можно использовать различные алгоритмы машинного обучения, такие как кластеризация или классификация, для обнаружения аномалий во входном векторе. Например, если вектор попадает в необычный кластер или не может быть классифицирован как один из существующих классов, то он может быть отмечен как аномалия. Кроме того, можно использовать статистические методы, такие как анализ выбросов, для определения аномальных значений во входном векторе.
Видеть меньше