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这和它的原理有关，HBOS全称Histogram-based outlier score，它假设每个维度独立并在每个维度上划分n个区间，每个区间所对应的异常值取决于密度。 密度越高，异常值越低，因此也可以看成是一种假设维度独立的密度检测。
考虑到无监督学习的特性，集成异常检测（outlier ensembles） 一般是平行式（parallel learning）的比如求平均，bagging类型为主流，而非序列式（sequential）如boosting。现在的主流集成异常检测因此性能还是有限的，毕竟取多个模型的均值或者最大值是现阶段的可行方法。
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Jul 7, 2017 · 当时做过一个 鲁棒卡尔曼滤波，异常值是指观测值出现异常. 通过一些判断原则，确定观测值是否异常，然后对 异常观测值 对应的协方差进行调整，从而削弱异常观测值对 状态估计 的影响. 以上是我接触过的. 一个瘦女生要跳楼，你一把就给拽回来了。. 一个胖 ...
过来人说说：发顶会很难，发篇C真的不难！. 我的第一篇论文是他CCF B：数据挖掘领域的ICDM，还算是不错的会议。. 这个文章怎么发的呢？. 其实它一共只有两个创新点：一是根据2013年一篇ICCV（A类）不能解决的问题做了一下扩展；二是又提出了一个存在的小问题 ...
于是得到了 Fisher Information的第一条数学意义：就是用来估计MLE的方程的方差。. 它的直观表述就是，随着收集的数据越来越多，这个方差由于是一个Independent sum的形式，也就变的越来越大，也就象征着得到的信息越来越多。. 而且，如果log likelihood二阶可导，在 ...
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