异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。本文总结了四种机器学习中异常检测的算法：Isolation Forest、Local Outlier Factor、Principal Component Analysis、DAGMM，每一种算法都从其基本概念开始详细的介绍，后给出了该算法应用在实际中需要注意的要点。

异常检测算法（一）：Isolation Forest

"An outlier is an observation which deviates so much from other observations as to arouse suspicions that it was generated by a different mechanism."

— D. M. Hawkins, Identification of Outliers, Chapman and Hall, 1980.

异常检测 (anomaly detection)，或者又被称为“离群点检测” (outlier detection)，是机器学习研究领域中跟现实紧密联系、有广泛应用需求的一类问题。但是，什么是异常，并没有标准答案，通常因具体应用场景而异。如果要给一个比较通用的定义，很多文献通常会引用 Hawkins 在文章开头那段话。很多后来者的说法，跟这个定义大同小异。这些定义虽然笼统，但其实暗含了认定“异常”的两个标准或者说假设：

异常数据跟样本中大多数数据不太一样。
异常数据在整体数据样本中占比比较小

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