异常检测(Anomaly Detection)导论

除了深度学习之外，在实际业务中，我们通常会遇到异常检测的任务，需要我们运用不同的算法实现对异常值的检测。该系列是自己对异常值检测的整理以及反思。

• Markdown和扩展Markdown简洁的语法
• 代码块高亮
• 图片链接和图片上传
• LaTex数学公式
• UML序列图和流程图
• 离线写博客
• 导入导出Markdown文件
• 丰富的快捷键

c

---

1.异常检测的定义和应用

a.

异常检测（Anomaly Detection），也叫做异常分析（outlier analysis），相关的
异常检测就是从茫茫数据中找到那些“长得不一样“的数据。但检测异常过程一般都比较复杂，而且实际请鲁昂下数据一般都没有标签（label），我们并不知道哪些数据是异常点，所以一般很难直接用简单的监督学习。异常值检测还有很多困难，如极端的类别不平衡、多样的异常表达形式，复杂的异常原因分析等。

对于异常检测而言，有着许多衍生的应用场景。

Markdown及扩展

使用简单的符号标识不同的标题，将某些文字标记为粗体或者斜体，创建一个链接等，详细语法参考帮助？。

本编辑器支持 Markdown Extra , 　扩展了很多好用的功能。具体请参考Github.

表格

Markdown　Extra　表格语法：

项目	价格
Computer	$1600
Phone	$12
Pipe	$1

可以使用冒号来定义对齐方式：

项目	价格	数量
Computer	1600 元	5
Phone	12 元	12
Pipe	1 元	234

###定义列表

Markdown　Extra　定义列表语法：
项目１
项目２
: 定义 A
: 定义 B

项目３

定义 C

定义 D

定义D内容

代码块

代码块语法遵循标准markdown代码，例如：

@requires_authorization
def somefunc(param1='', param2=0):
    '''A docstring'''
    if param1 > param2: # interesting
        print 'Greater'
    return (param2 - param1 + 1) or None
class SomeClass:
    pass
>>> message = '''interpreter
... prompt'''

###脚注
生成一个脚注¹.

目录

用 [TOC]来生成目录：

数学公式

使用MathJax渲染LaTex 数学公式，详见math.stackexchange.com.

• 行内公式，数学公式为： $\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N$。
• 块级公式：

$x = \dfrac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}$

更多LaTex语法请参考 这儿.

UML 图:

可以渲染序列图：

或者流程图：

• 关于 序列图 语法，参考 这儿,
• 关于 流程图 语法，参考 这儿.

离线写博客

即使用户在没有网络的情况下，也可以通过本编辑器离线写博客（直接在曾经使用过的浏览器中输入write.blog.csdn.net/mdeditor即可。Markdown编辑器使用浏览器离线存储将内容保存在本地。

用户写博客的过程中，内容实时保存在浏览器缓存中，在用户关闭浏览器或者其它异常情况下，内容不会丢失。用户再次打开浏览器时，会显示上次用户正在编辑的没有发表的内容。

博客发表后，本地缓存将被删除。

用户可以选择 把正在写的博客保存到服务器草稿箱，即使换浏览器或者清除缓存，内容也不会丢失。

**注意：**虽然浏览器存储大部分时候都比较可靠，但为了您的数据安全，在联网后，请务必及时发表或者保存到服务器草稿箱。

##浏览器兼容

1. 目前，本编辑器对Chrome浏览器支持最为完整。建议大家使用较新版本的Chrome。
2. IE９以下不支持
3. IE９，１０，１１存在以下问题
   1. 不支持离线功能
   2. IE9不支持文件导入导出
   3. IE10不支持拖拽文件导入

---

---

1. 这里是 脚注 的 内容. ↩︎