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异常检测模型构建与调优课程

共计 30 章节
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01
异常检测概述
定义 · 应用场景 · 常见挑战与评价维度
异常检测概述定义
02
数据探索与可视化
异常分布统计 · 箱线图 · 散点图
数据探索可视化
03
数据预处理
缺失值处理 · 标准化 · 降维（PCA）
数据预处理缺失值处理
04
统计学方法
Z-score · IQR规则 · Grubbs检验
统计学方法Z-score
05
距离方法
基于欧氏距离 · 马氏距离的异常检测
距离方法基于欧氏距离
06
密度方法
局部异常因子（LOF）原理与实现
密度方法LOF
07
孤立森林（Isolation Forest）算法原理与实现。
孤立森林（Isolation Fores… · 核心概念 · 实践要点
IsolationForest
08
One-Class SVM
原理 · 核函数选择 · 参数影响
One-ClassSVM
09
基于聚类的方法
DBSCAN · K-means异常识别
基于聚类的方法DBSCAN
10
自动编码器（Autoencoder）用于异常检测
重构误差
Autoencoder自动编码器
11
变分自编码器（VAE）与异常得分计算。
变分自编码器（VAE）与异常得分计算 · 核心概念 · 实践要点
VAE变分自编码器
12
时序异常检测基础
滑动窗口 · 统计基线
时序异常检测基础滑动窗口
13
时序异常检测经典方法
Prophet · Twitter AD
时序异常检测经典…Prophet
14
基于LSTM的时序异常检测
序列预测与残差
LSTM基于
15
特征工程
手工特征（均值 · 方差 · 偏度）
特征工程手工特征
16
特征选择与重要性分析
过滤法 · 包裹法 · 嵌入法
特征选择重要性分析
17
异常检测评估指标
精确率 · 召回率 · F1
异常检测评估指标精确率
18
标签不平衡与阈值选择
Fβ · Youden指数
标签不平衡阈值选择
19
模型集成
Bagging · Stacking在异常检测中的应用
模型集成Bagging
20
超参数调优
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化
超参数调优网格搜索
21
交叉验证与时序交叉验证
防止数据泄露
交叉验证时序交叉验证
22
异常检测中的过拟合与欠拟合
诊断与缓解
异常检测过拟合
23
模型解释
SHAP · LIME用于异常分数解释
模型解释SHAP
24
实时异常检测
流处理（Flink） · 在线学习（River）
实时异常检测Flink
25
异常检测系统pipeline构建
ETL→特征→模型→告警
pipeline异常检测系统
26
大规模分布式异常检测
Spark ML · Dask
大规模分布式异常…Spark
27
案例
信用卡欺诈检测（Kaggle数据）
案例Kaggle
28
案例
工业设备故障检测（传感器时序数据）
案例工业设备故障检测
29
案例
网络入侵检测（KDD Cup 199…
案例KDD
30
总结与最佳实践
模型选择 · 部署 · 监控与迭代
最佳实践模型选择