机器学习---吴恩达---Week9_1（异常检测）

Anomaly Detection（异常检测）

对于一堆实例{x⁽¹⁾,x⁽²⁾,...x^(m)}，判断x^(test)的异常情况。

e.g.

用途：

Gaussian Distribution（高斯分布）

高斯分布参数表达

X~N(μ, σ²)---->

 其中：

对于均值μ为正时曲线右移，为负时曲线左移

对于方差σ²越大曲线越低，越平缓，分布均匀；越小，曲线越高，越陡峭，分布集中

Algorithm（算法）

其分布关于坐标轴对称

Developing and evaluating an anomaly detected-on system（数值结果评估监测）

Anomaly detection-on vs. supervised learning（异常检测与监督学习的比较）

Choosing what features to use（特征选择）

　　1.Non-­‐gaussian features --->Gaussian features（特征高斯化）

　　2.增加特征

Multivariate Gaussian distribution（多元高斯分布）

Original model vs. Multivariate Gaussian（原始模型和多元高斯模型）