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机器学习异常评分模型训练

共计 30 章节
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01
异常检测概述
什么是异常检测？应用场景（欺诈检测 · 故障检测 · 入侵检测）以及核心挑战
异常检测概述什么是异常检测？…
02
异常评分概念
异常得分 · 阈值选择 · 评估指标（精确率
异常评分概念异常得分
03
数据准备
数据清洗 · 缺失值处理 · 异常值初步检测与处理方法
数据准备数据清洗
04
特征工程
数值特征标准化 · 类别特征编码 · 特征选择与降维（PCA）
特征工程数值特征标准化
05
统计方法（一）
Z-score · IQR · MAD等基于统计的异常评分原理与实现
统计方法Z-score
06
统计方法（二）
Grubbs检验 · EESD · 箱线图法与3σ原则
统计方法Grubbs
07
距离方法（一）
基于距离的异常检测——KNN距离与k…
距离方法KNN
08
距离方法（二）
局部异常因子（LOF）算法原理 · 参数选择与sklearn实现
距离方法LOF
09
孤立森林算法
原理详解（随机分割 · 异常路径长度） · 优势与参数调优
孤立森林算法原理详解
10
孤立森林实践
使用sklearn进行孤立森林异常评… · 结合可视化分析
孤立森林实践sklearn
11
One-Class SVM
SVM在单分类中的原理 · 核函数选择 · 参数调整与实现
One-ClassSVM
12
基于聚类的方法
DBSCAN · K-Means离群点检测与轮廓系数评…
基于聚类的方法DBSCAN
13
高斯混合模型GMM
概率密度估计 · EM算法 · 异常得分计算与阈值设定
GMM高斯混合模型
14
自编码器AE
神经网络结构 · 重构误差作为异常评分 · Keras实现
AE自编码器
15
变分自编码器VAE
与AE的对比 · 概率异常评分 · 重参数化技巧
VAE变分自编码器
16
深度异常检测
Deep SVDD · DAGMM原理与简单实现
深度异常检测Deep
17
集成方法
多种异常检测器融合策略（平均 · 投票 · 堆叠）及Bagging
集成方法多种异常检测器融…
18
时间序列异常检测（一）
滑动窗口 · 趋势分解 · Seasonal Hybrid ES…
时间序列异常检测滑动窗口
19
时间序列异常检测（二）
LSTM预测误差 · Prophet异常标记
时间序列异常检测LSTM
20
流数据异常检测
概念漂移 · 在线学习（Streaming LOF · Hoeffding Tree）
流数据异常检测概念漂移
21
特征重要性分析
使用随机森林 · XGBoost的特征重要性评估异常检…
特征重要性分析使用随机森林
22
模型评估
无监督评估方法（轮廓系数 · Davies-Bouldin） · 交叉验证策略
模型评估无监督评估方法
23
阈值选择策略
基于分数分布 · 基于预期异常率 · 动态阈值（K-S检验）
阈值选择策略基于分数分布
24
超参数调优
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化及早停方法
超参数调优网格搜索
25
模型解释性
SHAP · LIME在异常检测中的应用与可视化
模型解释性SHAP
26
生产环境部署
模型序列化（Pickle/ONNX） · API封装（Flask/FastAP… · 性能监控
生产环境部署Pickle/ONNX
27
大规模数据处理
Spark MLlib · Dask并行化 · Mini-batch异常检测
大规模数据处理Spark
28
案例实战（一）
信用卡欺诈检测——从数据到模型部署完…
案例实战信用卡欺诈检测
29
案例实战（二）
工业设备故障预测——传感器数据异常评…
案例实战工业设备故障预测
30
总结与展望
当前挑战（维度灾难 · 标签缺失） · 未来方向（自监督
当前挑战维度灾难