573.txt

This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: [合集]有谁作过小样本的异常检测？
发信站: 南京大学小百合站 (Thu Aug  8 00:22:16 2002), 站内信件

xgear (ear) 于Sun Aug  4 13:21:32 2002)
提到：

已知十个样本，判断第十一个样本是否正常？
很多方法都是基于大样本集合的（参数估计，4sigma等等），不知道有没有针对小样本的
比较好的检测方法，最好能有一定理论根据的（当然最重要的是好用）。

help！

GzLi (笑梨) 于Sun Aug  4 15:58:07 2002提到：

我没有做过
我会这么做：
先利用十个样本训练一个svm学习器
然后判断第十一个是否正确，如果偏差太大，那么异常。
不知是否可行。



xgear (ear) 于Sun Aug  4 16:13:03 2002)
提到：


问题在于这十个样本都是同类的，即正常，不存在对比（和异常的样本），
也就无从训练了。这个应该是outlier的问题，是无监督。

我的目的是找到一个好的方法，能够比较好的区别缓慢的上升剧烈的突变，当识别出一个

异常后就把它丢掉，若是正常的样本则替换十个正常样本中的一个，如此循环往复，保证

在作了n多次判别后（十个正常的样本不断被更新），仍然能够比较准确的识别新的样本。


GzLi (笑梨) 于Sun Aug  4 21:09:30 2002提到：

我想可以这样，
先对10个样本拟合，然后预报第十一个，如果第十一个在预报范围＋误差范围，保留
否则作为异常剔除。
拟合方法可以多项式、神经网络、svm。