Как уже упоминалось, мы будем применять два алгоритма обнаружения аномалий; фактор локального выброса и алгоритм изолированного леса . Прежде чем обсуждать эти алгоритмы, важно подчеркнуть, что представляет собой выброс/аномалию. Любая точка данных/наблюдение, которое значительно отличается от других наблюдений, называется аномалией/выбросом. Таким образом, обнаружение аномалий стало очень важным в практических условиях с реальными данными. Методы обнаружения аномалий находят свое..

Содержание: История Света ГБМ Что такое LightGBM? Шаги по использованию Light GBM с кодом Преимущества Приложение Заключение История легких ГБМ LightGBM был разработан для устранения некоторых ограничений существующих фреймворков повышения градиента, таких как XGBoost и H2O. Одной из ключевых проблем этих фреймворков является масштабируемость обучения и использования памяти. LightGBM решил эту проблему, используя листовой подход для построения деревьев..

Алгоритм Луна - это формула контрольной суммы, используемая для проверки номеров кредитных карт. Он был изобретен Петером Люном, немецким исследователем IBM, в 1954 году для защиты от опечаток или перевернутых цифр при наборе номеров кредитных карт. Как это работает? Шаг 1) Начиная со второго числа справа (подчеркнутого синим цветом ниже), удваивайте каждую вторую цифру, как показано ниже. Шаг 2) Вычислите сумму всех чисел, которые остались позади (не подчеркнуты выше) на..

Ключевая идея этой статьи (исходная статья https://arxiv.org/abs/1710.07709 ) заключается в использовании техники, называемой Глубокий синтез функций . Стр. [1] Глубокий синтез функций: Итак, что глубоко в DFS? Элементы создаются с помощью математических операций, использующих отношения между точками данных в наборе данных. Это так называемые примитивные функции. Глубокие функции генерируются путем компоновки вышеупомянутых производных примитивных функций. Этот метод..

Полный исходный код и анализ производительности алгоритмов обучения на реальном 30-килобайтном наборе данных Введение Даже при бесплатной доступности библиотек и инструментов для глубокого обучения демонстрация эффективности решений для глубокого обучения остается нетривиальной проблемой. Самая большая проблема заключается в том, что поставщики решений для глубокого обучения не имеют доступа к данным потенциальных клиентов. Без данных о клиентах производительность и эффективность..