自动编码（Autoencoder）器异常检测实战

异常点检测(Outlier detection)，又称为离群点检测，是找出与预期对象的行为差异较大的对象的一个检测过程。这些被检测出的对象被称为异常点或者离群点。异常点检测在生产生活中有着广泛应用，比如信用卡反欺诈、工业损毁检测、广告点击反作弊等。

根据不同异常检测问题分类：

时间序列法：移动平均，同比和环比，时序指标异常检测(STL+GESD)
统计法：单特征且符合高斯分布，多个不相关特征且均符合高斯分布，多个特征相关且符合多元高斯分布
距离法：基于角度的异常点检测，基于KNN的异常点检测
线性方法：矩阵分解和PCA降维

自动编码器是一种人工神经网络，用于学习无标记数据的高效编码（无监督学习）。通过尝试从编码中重新生成输入来验证和细化编码。自动编码器通过训练

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