自编码器AutoEncoder解决异常检测问题
本仓库提供了一个资源文件，详细介绍了如何使用自编码器（AutoEncoder）来解决异常检测问题。自编码器是一种无监督学习算法，通过学习数据的压缩表示来检测数据中的异常点。
资源内容
- 自编码器原理：详细解释了自编码器的工作原理，包括编码器和解码器的结构。
- 异常检测方法：介绍了如何利用自编码器的重构误差来检测数据中的异常点。
- 代码实现：提供了Python代码示例，展示了如何实现自编码器并应用于异常检测任务。
- 实验结果：展示了使用自编码器进行异常检测的实验结果，并进行了详细的分析。
使用方法
- 下载本仓库中的资源文件。
- 阅读资源文件中的详细介绍和代码示例。
- 根据代码示例，在自己的数据集上进行异常检测实验。
贡献
欢迎对本资源文件进行改进和补充。如果您有任何建议或发现了错误，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证。