5. 机器学习异常检测技术

文档摘要

机器学习异常检测技术机器学习异常检测技术机器学习方法在时间序列异常检测中扮演着越来越重要的角色。与传统的统计方法相比，机器学习方法通常能够更好地处理复杂的数据模式和非线性关系，并且能够自动地从数据中学习特征。根据训练数据的不同，机器学习方法可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习。此外，集成学习方法也常被用于提高异常检测的性能。 5.1 监督学习方法监督学习方法需要使用带有标签的数据进行训练，其中标签表示数据点是否为异常。这些方法将异常检测问题转化为一个分类问题。 5.1.1 分类器常见的分类器包括：支持向量机 (SVM)：SVM 旨在找到一个超平面，能够最大化地分隔正常数据和异常数据。