本文是笔者首篇关于异常检测类的文章，主要介绍了八种不同的无监督异常检测方法，篇幅较长，实验部分仅供参考。全文表述中如有不明之处，读者可在下方留言。
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八大无监督异常检测技术
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机器学习算法-决策树理论
决策树归纳是从有类标号的训练元组中学习决策模型。常用的决策树算法有ID3，C4.5和CART。它们都是采用贪心（即非回溯的）方法，自顶向下递归的分治方法构造。
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分类之性能评估指标
本文主要介绍几种常用的用于分类的性能评估指标，同时介绍如何绘制ROC曲线以及计算AUC值的便捷方法。最后再附上一个绘制ROC曲线和计算AUC的Python源码实现。
其他
基于知识库与知识图谱构建电影问答系统
本文仅介绍基于模板的知识库问答，讲解过程中如果有阐述不周之处，还请读者指出！下面，我们来看看如何对问题进行解析，并将图谱应用到电影问答系统。
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排序算法-选择排序
选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元...
机器学习算法Top10
Python元组与列表的区别
列表和元组非常类似，有时候他们都干一样的事情。但其实他们存在一些不同，最大的区别有两点，第一、元组一旦被赋值，值不可以被改变，一旦改变就会出错；列表可以任意的更改。第二、他们用不同...
机器学习-个人资料整理
学习Machine Learning也有很长一段时间了，好好整理下自己的学习资料，这份资料绝对不是一时半会就整理得完的，先开个头吧，以后会间断性更新该blog的。
数据挖掘
FM算法原理分析与实践
本文将介绍一种用于推荐系统排序阶段的方法FM，全称Factorization Machines，该算法的目的是解决稀疏数据下的特征组合问题，被广泛应用于广告推荐等CTR预估场景。关...
数据挖掘
Wide & Deep与DeepFM模型
本文主要针对排序任务，介绍两种排序模型：Wide & Deep 和 DeepFM。原本打算将两个模型分开单独成文，后来考虑到内容上的相关性，就将这两种模型写在一起了。
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