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这和它的原理有关，HBOS全称Histogram-based outlier score，它假设每个维度独立并在每个维度上划分n个区间，每个区间所对应的异常值取决于密度。 密度越高，异常值越低，因此也可以看成是一种假设维度独立的密度检测。
Reverse nearest neighbors in unsupervised distance-based outlier detection. IEEE transactions on knowledge and data engineering, 27(5), pp.1369-1382. ^ a b Zhao, Y. and Hryniewicki, M.K., 2018, July. XGBOD: improving supervised outlier detection with unsupervised representation learning. In 2018 International Joint Conference on Neural Networks ...
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常见的异常值检测方法包括箱线图法、Z-score法和IQR法等。
这个做过产品就知道了，用户体验建立在个体的经验上，但到最后却是趋同的，就算有outlier，也会通过“教育”的方法给ta“纠正”过来。可以参考Apple的产品开发。 因此，“元宇宙”到最后，最重要的作用，应该是进一步推动整个社会的整合。
于是得到了 Fisher Information的第一条数学意义：就是用来估计MLE的方程的方差。. 它的直观表述就是，随着收集的数据越来越多，这个方差由于是一个Independent sum的形式，也就变的越来越大，也就象征着得到的信息越来越多。. 而且，如果log likelihood二阶可导，在 ...
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