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[導(dǎo)讀] 本文是對機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個概覽,以及個人的學(xué)習(xí)小結(jié)。通過閱讀本文,可以快速地對機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一個比較清晰的了解。本文承諾不會出現(xiàn)任何數(shù)學(xué)公式及推導(dǎo),適合茶余飯后輕松閱讀,希望能讓讀者比較舒適地獲

本文是對機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個概覽,以及個人的學(xué)習(xí)小結(jié)。通過閱讀本文,可以快速地對機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一個比較清晰的了解。本文承諾不會出現(xiàn)任何數(shù)學(xué)公式及推導(dǎo),適合茶余飯后輕松閱讀,希望能讓讀者比較舒適地獲取到一點(diǎn)有用的東西。

本文主要分為三部分,第一部分為異常檢測算法的介紹,個人感覺這類算法對監(jiān)控類系統(tǒng)是很有借鑒意義的;第二部分為機(jī)器學(xué)習(xí)的幾個常見算法簡介;第三部分為深度學(xué)習(xí)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的介紹。最后會有本人的一個小結(jié)。

1 異常檢測算法

異常檢測,顧名思義就是檢測異常的算法,比如網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量異常、用戶訪問行為異常、服務(wù)器異常、交換機(jī)異常和系統(tǒng)異常等,都是可以通過異常檢測算法來做監(jiān)控的,個人認(rèn)為這種算法很值得我們做監(jiān)控的去借鑒引用,所以我會先單獨(dú)介紹這一部分的內(nèi)容。

異常定義為“容易被孤立的離群點(diǎn) (more likely to be separated)”——可以理解為分布稀疏且離密度高的群體較遠(yuǎn)的點(diǎn)。用統(tǒng)計學(xué)來解釋,在數(shù)據(jù)空間里面,分布稀疏的區(qū)域表示數(shù)據(jù)發(fā)生在此區(qū)域的概率很低,因而可以認(rèn)為落在這些區(qū)域里的數(shù)據(jù)是異常的。

圖1-1離群點(diǎn)表現(xiàn)為遠(yuǎn)離密度高的正常點(diǎn)

如圖1-1所示,在藍(lán)色圈內(nèi)的數(shù)據(jù)屬于該組數(shù)據(jù)的可能性較高,而越是偏遠(yuǎn)的數(shù)據(jù),其屬于該組數(shù)據(jù)的可能性就越低。

下面是幾種異常檢測算法的簡介。

1.1 基于距離的異常檢測算法

圖1-2 基于距離的異常檢測

思想:一個點(diǎn)如果身邊沒有多少小伙伴,那么就可以認(rèn)為這是一個異常點(diǎn)。

步驟:給定一個半徑r,計算以當(dāng)前點(diǎn)為中心、半徑為r的圓內(nèi)的點(diǎn)的個數(shù)與總體個數(shù)的比值。如果該比值小于一個閾值,那么就可以認(rèn)為這是一個異常點(diǎn)。

1.2 基于深度的異常檢測算法

圖1-3 基于深度的異常檢測算法

思想:異常點(diǎn)遠(yuǎn)離密度大的群體,往往處于群體的最邊緣。

步驟:通過將最外層的點(diǎn)相連,并表示該層為深度值為1;然后將次外層的點(diǎn)相連,表示該層深度值為2,重復(fù)以上動作??梢哉J(rèn)為深度值小于某個數(shù)值k的為異常點(diǎn),因為它們是距離中心群體最遠(yuǎn)的點(diǎn)。

1.3 基于分布的異常檢測算法

圖1-4 高斯分布

思想:當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)偏離總體數(shù)據(jù)平均值3個標(biāo)準(zhǔn)差時,可以認(rèn)為是一個異常點(diǎn)(偏離多少個標(biāo)準(zhǔn)差可視實際情況調(diào)整)。

步驟:計算已有數(shù)據(jù)的均值及標(biāo)準(zhǔn)差。當(dāng)新來的數(shù)據(jù)點(diǎn)偏離均值3個標(biāo)準(zhǔn)差時,視為異常點(diǎn)。

1.4 基于劃分的異常檢測算法

圖1-5孤立深林

思想:將數(shù)據(jù)不斷通過某個屬性劃分,異常點(diǎn)通常能很早地被劃分到一邊,也就是被早早地孤立起來。而正常點(diǎn)則由于群體眾多,需要更多次地劃分。

步驟:通過以下方式構(gòu)造多顆孤立樹:在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)隨機(jī)挑選數(shù)據(jù)的一個屬性,并隨機(jī)選取屬性的一個值,將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)中所有數(shù)據(jù)劃分到左右兩個葉子節(jié)點(diǎn);如果葉子節(jié)點(diǎn)深度較小或者葉子節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)點(diǎn)還很多,則繼續(xù)上述的劃分。異常點(diǎn)表現(xiàn)為在所有孤立樹中會有一個平均很低的樹的深度,如圖1-5中的紅色所示為深度很低的異常點(diǎn)。

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