Rückblick: Anomalieerkennung in R

Einführung in die Anomalieerkennung in R

Alastair Rushworth

Data Scientist

Kurszusammenfassung

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

Einführung in die Anomalieerkennung in R

Wie geht's weiter?

  • Modellabstimmung: z. B. Wahl von $k$ für LOF & kNN

  • Viele weitere Techniken: One-Class SVM & Cluster-Verfahren

Einführung in die Anomalieerkennung in R

Glückwunsch!

Einführung in die Anomalieerkennung in R

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