异常检测模型

异常检测模型是一种用于识别和预测不符合预期或正常模式的数据点的算法。这些模型通常用于识别欺诈、网络入侵、设备故障等潜在问题。异常检测方法可以分为基于规则的、基于统计学的和基于机器学习的。基于规则的方法依赖于专家定义的规则来识别异常，而基于统计学的方法则通过分析数据的分布和关联性来识别异常。机器学习方法，如聚类、分类和神经网络，可以自动学习数据的特征并识别异常。异常检测模型在许多领域都有广泛的应用，包括金融、医疗、工业和网络安全。