【问题标题】:Methods to detect anomalies in dataset检测数据集中异常的方法
【发布时间】:2018-06-22 20:53:35
【问题描述】:

我正在开发一个 Chrome 扩展程序并希望检测 cpu 和 gpu 使用异常。我有两个数组:我的计算机最后 60 秒的 cpu 和 gpu 使用情况。

我想检测cpu和gpu使用中的异常情况,找出:

  • cpu 和 gpu 使用是否正常?
  • 比较这些数组是否成正比

您能否建议我一些方法来进行此类检测?

【问题讨论】:

  • 这个问题跑题了。请阅读:What topics can I ask about here
  • ..“一种软件算法,或者”...我想,我是真的吗?
  • 不确定,但超级用户可能是right place to post this
  • 是的,请尝试添加更多信息并解释您到目前为止所做的尝试。
  • 这是一个相当广泛的问题,因为如果没有一些数据和示例,我们真的不知道什么是真正的异常。如果无法定义异常数据,您可以简单地将其定义为 cpu 使用,考虑到您拥有的数据并在钟形曲线的许可者上寻找东西,它的概率很低。如果你谷歌“高斯异常检测”,你会发现很多例子。

标签: javascript algorithm google-chrome-extension data-science anomaly-detection


【解决方案1】:

我发现了这种技术,它描述了基于正态分布的理论和实践:

https://anomaly.io/detect-anomaly/

【讨论】:

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