Anomaly Detection
Python Codes and Datasets: https://github.com/fanaee/AnomalyDetection
Covered Topics:
Definitions
Applications
Supervised vs. Unsupervised
Unsupervised Methods
- Univariate
--- Boxplot
--- Histogram
--- Distribution-based Approach
--- Mixture Models
- Multivariate
--- Histogram-based Outlier Score (HBOS)
- Neighborhood-based
--- K-Nearest Neighbors (kNN)
--- Local Outlier Factor (LOF)
--- Connectivity Outlier Factor (COF)
- One-class-Classification-based
--- One-class Support Vector Machines (OCSVM)
- Clustering-based
--- DBSCAN
- High-dimensional
--- Principal Component Analysis (PCA)
--- Matrix Factorization
--- Tensor Factorization
--- Autoencoder
--- Angle-based Outlier Detection (ABOD)
--- Isolation Forest
--- Feature Bagging
Evaluation Metrics
Methods' Comparison
Summary
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Anomaly Detection», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.