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全部 评价与决策分析 预测与时间序列 数学统计与计量金融 机器学习（监督学习） 聚类与降维（无监督） 深度学习与时序网络 自然语言处理（NLP） 异常检测 优化与多目标（智能优化） 灰色系统与模糊理论 可解释性与 AutoML 工具类(可视化,公式识别)及工具箱 计算机CV类
具体的模型/算法可以归属于一类或多类别
No.163

IsolationForest-孤立森林

用于采用孤立森林识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

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No.164

KDE_OD-核密度异常

用于采用核密度异常识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

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No.165

LOF-局部离群因子

用于采用局部离群因子识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

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No.166

OneClassSVM-单类 SVM

用于采用单类 SVM识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

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No.167

PCA_OD-PCA 残差异常

用于采用PCA 残差异常识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

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No.168

ABC-人工蜂群

用于采用人工蜂群搜索连续或组合优化问题的较优解，适合目标函数复杂、不可导或传统方法难以求解的场景；结果取决于目标函数、约束、参数与迭代次数。

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No.169

ACO-蚁群算法

用于采用蚁群算法搜索连续或组合优化问题的较优解，适合目标函数复杂、不可导或传统方法难以求解的场景；结果取决于目标函数、约束、参数与迭代次数。

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No.170

AFT-阿里巴巴四十大盗

用于采用 AFT 阿里巴巴四十大盗算法求解单目标连续优化问题，支持基准函数或数据代理模型场景，结果受目标函数、边界、种群规模和迭代次数影响。

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No.171

AHA-人工蜂鸟

用于采用人工蜂鸟搜索连续或组合优化问题的较优解，适合目标函数复杂、不可导或传统方法难以求解的场景；结果取决于目标函数、约束、参数与迭代次数。

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