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共 8 个算法 · 已配置资料 8 个

类目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

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No.160 资料已配置

COPOD-Copula 异常

用于采用Copula 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。

Word · 160-COPOD-Copula 异常-20260801-061121.docx PDF · 160-COPOD-Copula 异常-20260801-061121.pdf

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No.161 资料已配置

用于采用椭圆包络、鲁棒协方差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。

Word · 161-EllipticEnvelope-椭圆包络、鲁棒协方差-20260801-061125.docx PDF · 161-EllipticEnvelope-椭圆包络、鲁棒协方差-20260801-061125.pdf

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No.162 资料已配置

用于采用直方图异常分数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。

Word · 162-HBOS-直方图异常分数-20260801-061129.docx PDF · 162-HBOS-直方图异常分数-20260801-061129.pdf

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No.163 资料已配置

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。

Word · 163-IsolationForest-孤立森林-20260801-061132.docx PDF · 163-IsolationForest-孤立森林-20260801-061132.pdf

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No.164 资料已配置

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。

Word · 164-KDE_OD-核密度异常-20260801-061135.docx PDF · 164-KDE_OD-核密度异常-20260801-061135.pdf

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No.165 资料已配置

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。

Word · 165-LOF-局部离群因子-20260801-061139.docx PDF · 165-LOF-局部离群因子-20260801-061139.pdf

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No.166 资料已配置

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。

Word · 166-OneClassSVM-单类 SVM-20260801-061142.docx PDF · 166-OneClassSVM-单类 SVM-20260801-061142.pdf

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No.167 资料已配置

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。

Word · 167-PCA_OD-PCA 残差异常-20260801-061145.docx PDF · 167-PCA_OD-PCA 残差异常-20260801-061145.pdf

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