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汽车芯片要做到零缺陷有多难?汽车芯片趋势分析
通向零缺陷的道路上需要一些新的策略。用于辅助驾驶和自主驾驶系统的下一代汽车芯片这波浪潮正在推动关键性的异常检测新方法的开发进程。KLA-Tencor、OpTImal+以及西门子子公司的Mentor正在
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一种可靠检测低速率DDoS攻击的异常检测系统
一种可靠检测低速率DDoS攻击的异常检测系统引 言 现代社会对计算机网络(如互联网)的依赖性愈来愈强,从而,网络安全的重要性不言而喻。在网络安全方面,检测分布式拒绝服务攻击(Distributed
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金融风控实战——基于无监督算法的异常检测实战案例
import numpy as npimport pandas as pdimport lightgbm as lgbimport sklearnimport scipyimport gcimport missingnoimport mat
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李宏毅异常检测笔记
本文是李宏毅视频的笔记 1. 异常检测定义? 给定一组训练数据 找到一个函数检测 输入 x 是否相似于训练数据。 不同的方法使用不同的方式决定相似性。 2. 应用领域 Fraud(欺诈) Detection
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异常检测算法(二):OneClassSVM【严格讲,不是outlier检测方法,而是novelty检测方法】【但数据维度很高或对相关数据分布没任何假设情况下,也可作为一种很好的outlier检测方法】
OneClassSVM两个功能: 无监督异常值检测;解决非平衡样本分类; 在做非平衡样本分类的问题时,其中如果有一类比例严重失调,
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不平衡分类(二)-过采样(SMOTE)【Synthetic Minority Over-Sampling Technique ,“人工少数类过采样法“】
SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique 即“人工少数类过采样法”,非直接对少数类进行重采样,而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。
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李宏毅异常检测笔记
本文是李宏毅视频的笔记 1. 异常检测定义? 给定一组训练数据 找到一个函数检测 输入 x 是否相似于训练数据。 不同的方法使用不同的方式决定相似性。 2. 应用领域 Fraud(欺诈) Detection
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Pandas库的DataFrame.shift
文章目录 1 函数作用2 函数原型3 举例① 1 函数作用 把数据移动指定的位数 2 函数原型 DataFrame.shift(periods1, freqNone, axis0) 假设现在有一个DataFrame类型的数据df&#