📅 最后修改于: 2023-12-03 15:40:19.994000 🧑 作者: Mango
异常检测指的是在数据中找到不同于正常行为或模式的观察结果。这种技术在许多领域都得到了应用，例如金融欺诈检测、交通监控、物联网等。机器学习能够自动化地发现数据中的异常信息，使得这种技术在大数据场景下更加实用。本文将介绍机器学习异常检测的基本概念、常见算法和应用场景。
在异常检测中，一个数据集通常由若干个样本点组成，每个样本点包含若干个特征。例如，在一个电商平台的购物数据集中，每个样本点表示一次订单，每个特征表示订单的交易金额、商品种类、交易时间等。
在数据集中，我们通常关注的行为包括正常行为和异常行为。正常行为是数据集的主要部分，而异常行为是那些极少出现或者极不寻常的行为，需要进行检测。
离群值或异常值指的是在数据集中与正常行为相差较大的观察结果。这些值可能是错误的数据输入、措辞不当、技术故障等原因导致，也有可能是故意制造的欺诈行为或安全攻击。
基于统计学的算法通常假设正常行为的数据集服从某种分布，例如高斯分布。离群值则可以被认为是那些不太可能被正常分布所解释的值。
在该算法中，假设正常行为的数据集服从高斯分布（也称为正态分布）。给定一个样本点 $x$，可以计算其与正态分布的概率。如果概率低于一个阈值，则该点被视为离群值。
该算法类似于上一个算法，但是假设正常行为的数据集可能不是高斯分布。因此，需要根据数据集构建概率密度函数，并使用该函数计算每个样本点的概率。如果概率低于一个阈值，则该点被视为离群值。
基于机器学习的算法使用训练数据集训练模型，该模型可以将正常行为和离群值区分开来。这种方法可以检测比基于统计学的算法更复杂的模式。
该算法假设离群值与正常行为在数据空间中位于不同的簇中。因此，可以使用聚类算法将数据集分为多个簇，在每个簇中寻找离群值。
该算法利用支持向量机的分类能力，将正常行为和离群值分开。该算法适用于线性和非线性的问题，但是对于大规模数据集不太适用。
深度学习是机器学习的一种最新技术，可以自动地发现数据中的模式。深度学习算法在异常检测中的应用十分有前途，但是由于需要强大的计算资源，因此目前的应用仍然比较有限。
金融欺诈检测是异常检测的典型应用场景之一。由于欺诈行为往往是不寻常的，因此可以将其视为离群点。银行和支付公司等金融机构可以使用异常检测技术找到潜在的欺诈行为。
在网络安全领域，异常检测技术可以用于检测潜在的攻击行为。例如，当某个应用程序向外发送异常数量的数据包时，可能是攻击者正在试图窃取敏感信息。使用异常检测技术可以及时发现这种行为。
随着物联网的兴起，设备和物品之间的交互数据呈现爆炸式增长。在这种背景下，异常检测技术可以用于检测设备故障、数据泄露等问题。
机器学习异常检测是一种有效的技术，可以在大数据场景下自动化地发现各种类型的离群值。选择合适的算法和模型，可以应用于金融、网络安全、物联网等领域。