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异常检测 异常检测
无监督训练流程无监督训练和有监督训练的区别在于没有标签，数据不需要提前标注。之所以采用无监督训练，是因为异常检测领域中异常数据往往是很少的。如果采用有监督训练，那么会优先学习正常数据的分布，就无法识别异常。 采用无监督训练，一种常见的策略是
2025-03-07 DataMining
异常检测
异常解释 异常解释
常见的深度学习异常解释方法LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)解释复杂机器学习模型（如深度学习）的局部可解释性方法 核心思想​局部性：针对单个样本的预测结果，解释模型在该
2025-03-07 DataMining
异常解释 深度学习