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在大数据时代,基于机器学习的异常点(Outlier)检测被广泛应用在抗网络攻击、检测信用欺诈等方面,已引起工业界的普遍重视。不同于传统的分类和聚类问题,异常点检测需要面临严重数据失衡问题。为了解决这一问题,笔者提出了集成多种机器学习技术检测异常点的方法,并通过实验证明了方法的有效性。
基于集成方法的异常点检测
【摘 要】
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在大数据时代,基于机器学习的异常点(Outlier)检测被广泛应用在抗网络攻击、检测信用欺诈等方面,已引起工业界的普遍重视。不同于传统的分类和聚类问题,异常点检测需要面临严
【机 构】
：
深圳志晟天成科技有限公司
【出 处】
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信息与电脑(理论版)
【发表日期】
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2019年20期
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