从零入门人工智能：异常检测实战数据集
本仓库提供了一个名为 anomaly_data.csv 的数据集，该数据集专为从零入门人工智能的异常检测实战而设计。通过使用这个数据集，您可以学习和实践异常检测的基本概念和技术。
数据集简介
anomaly_data.csv 数据集包含了用于异常检测的实际数据。异常检测是人工智能领域中的一个重要任务，旨在识别数据集中不符合预期模式或常规行为的样本。该数据集可以帮助您理解如何通过计算数据各维度对应的高斯分布概率密度函数来寻找数据中的异常点，并通过调整概率密度阈值来调整异常点检测的灵敏度。
数据集内容
数据集包含以下内容：
x1和x2两个维度的数据- 数据可视化结果
- 计算的均值和方差
- 高斯分布图形
- 异常检测模型的预测结果
使用方法
- 导入数据集：使用
pandas库导入anomaly_data.csv文件。 - 数据可视化：通过
matplotlib库可视化数据分布情况。 - 计算均值和方差：计算数据各维度的均值和方差，用于后续的高斯分布计算。
- 建立异常检测模型：使用
sklearn库中的EllipticEnvelope模型进行异常检测。 - 模型预测与可视化：对模型预测结果进行可视化，识别异常值。
注意事项
- 数据集中的
contamination参数表示异常值所占的比例，默认为 0.1，表示异常值占总体数据的 10%。您可以根据需要调整该参数以获得更准确的预测结果。 - 数据集仅供学习和研究使用，不得用于商业用途。
参考资料
- 有关异常检测的更多信息，请参考相关的人工智能教材和文献。
通过使用这个数据集，您将能够掌握异常检测的基本方法，并为进一步深入研究人工智能打下坚实的基础。