Anomaly Detection（异常检测）

1、什么是Anomaly Detection 

2、Anomaly Detection如何做？ 

            case1：有 label 

            How to use the Classifier？ 

            How to estimate Confidence？

            如何评估Anomaly Detection系统的好坏？

3、Anomaly Detection如何做？ 

            case2：无 label 

            input output function 分析 

            input确定 

            function 计算(Maximum Likelihood) 

            方法改进 

 

1、什么是Anomaly Detection

     用“异常检测”这个词其实并不太准确

     如何让机器知道“我不知道”这件事情？  换句话说就是，让机器判断出 input 和训练时的 training data 不一样。

            

        应用举例：

                   

        方法：

                  

        分类：

                    

  2、Anomaly Detection如何做

  举例说明：With Classifier 

          Case 1 ：判断 input 是否是 Simpsons 这一家中的人

                      

            How to use the Classifier？

             其实就是在做分类这个事情，output 需要有个类别，特殊的在于 output 同时需要有个 自信心/准确度。

           

                 

            How to estimate Confidence？ 

             基本流程：

                  1）training set：需要有是Simpsons 家族的人并且需要有个标签指出具体是哪个人？

                  2）dev set      ：只要要包含有 Simpsons 家族的人，和不是 Simpsons 家族的人，无需标签。        

                  3）通过 function 在dev set 中的表现来决定 f(x) 的