An Efficient Adaptive Multi-Kernel Learning With Safe Screening Rule for Outlier Detection
Summary
写完笔记之后最后填，概述文章的内容，以后查阅笔记的时候先看这一段。注：写文章summary切记需要通过自己的思考，用自己的语言描述。忌讳直接Ctrl + c原文。
Background
（研究的背景，帮助你理解研究的动机和必要性，包括行业现状和之前研究的局限性。）
- 异常检测已经应用在许多领域。其中基于模型的方法因为充分学习数学信息的优势脱颖而出
- 核技术帮助基于模型的方法实现更高的检测精度
Problem Statement
（问题陈述：问题作者需要解决的问题是什么？）
- 如何找到各个核函数之间的最佳权重组合
- 如何高效训练异常检测器
Method(s)
（作者解决问题的方法/算法是什么？是否基于前人的方法？基于了哪些？）
- 安全规则的作用主要是筛选数据，减小训练量，以此提高训练效率
Evaluation
（作者如何评估自己的方法？实验的setup是什么样的？感兴趣实验数据和结果有哪些？有没有问题或者可以借鉴的地方？）
Conclusion
（作者给出了哪些结论？哪些是strong conclusions, 哪些又是weak的conclusions。即作者并没有通过实验提供evidence，只在discussion中提到；或实验的数据并没有给出充分的evidence?）
Notes(optional)
（不在以上列表中，但需要特别记录的笔记。）
References(optional)
（列出相关性高的文献，以便之后可以继续track下去。）
Robust Multi-Kernel Nearest Neighborhood for Outlier Detection
写完笔记之后最后填，概述文章的内容，以后查阅笔记的时候先看这一段。注：写文章summary切记需要通过自己的思考，用自己的语言描述。忌讳直接Ctrl + c原文。
Background
（研究的背景，帮助你理解研究的动机和必要性，包括行业现状和之前研究的局限性。）
- 异常检测已经应用在许多领域。其中基于模型的方法因为充分学习数学信息的优势脱颖而出
- 核技术帮助基于模型的方法实现更高的检测精度
Problem Statement
（问题陈述：问题作者需要解决的问题是什么？）
- 如何找到各个核函数之间的最佳权重组合
- 如何高效训练异常检测器
Method(s)
（作者解决问题的方法/算法是什么？是否基于前人的方法？基于了哪些？）
- 安全规则的作用主要是筛选数据，减小训练量，以此提高训练效率
Evaluation
（作者如何评估自己的方法？实验的setup是什么样的？感兴趣实验数据和结果有哪些？有没有问题或者可以借鉴的地方？）
Conclusion
（作者给出了哪些结论？哪些是strong conclusions, 哪些又是weak的conclusions。即作者并没有通过实验提供evidence，只在discussion中提到；或实验的数据并没有给出充分的evidence?）
Notes(optional)
（不在以上列表中，但需要特别记录的笔记。）
References(optional)
（列出相关性高的文献，以便之后可以继续track下去。）
