Einführung in die Anomalieerkennung in R
Alastair Rushworth
Data Scientist
Kapitel 1
Ausreißer für Einzelvariable und Zeitreihen testen und visualisieren
Kapitel 2
Abstands- und dichtebasierte Anomalieerkennung
Kapitel 3
Baumbasierte Anomalieerkennung
Kapitel 4
Leistung vergleichen und Faktoren verwenden
Modellabstimmung: z. B. Wahl von $k$ für LOF & kNN
Viele weitere Techniken: One-Class SVM & Cluster-Verfahren
Einführung in die Anomalieerkennung in R