【文件属性】：
文件名称：outlier_detection:Javascript 中的异常值检测
文件大小：8KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-07-08 12:53:14
JavaScript
Javascript 中的异常值检测用于固定数据
这是用于预测数据集中异常值的多元正态分布模型的实现。 有两种数据要么是异常值，要么是正常数据。 假设正态数据已生成高斯分布。 我们选择一个阈值是指截断尾部形状。 该算法是对称的，因此它可以考虑异常值的两个极端（高和低）。 阈值的值可以通过训练对测试数据集执行交叉验证来估计。
这个库是使用 syvester.js 库构建的。 包中的 html 文件显示了它在实践中的使用方式。
同一作者在上有相同算法的流媒体版本。
【文件预览】：
outlier_detection-master
----outlier.js(3KB)
----index.html(2KB)
----sylvester.js(13KB)
----README.md(872B)