發(fā)簡信
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異常檢測Task5高維數(shù)據(jù)異常檢測 背景 在實(shí)際場景中雁比，很多數(shù)據(jù)集都是多維度的碍拆。隨著維度的增加，數(shù)據(jù)空間的大兴膊丁（體積） 會以指數(shù)級別增長，使數(shù)據(jù)變得稀疏踢京，這便是維...
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異常檢測Task4基于相似度的方法 基于距離的度量 基于密度的度量 概述 “異匙狄”通常是一個(gè)主觀的判斷，什么樣的數(shù)據(jù)被認(rèn)為是“異持├剑”的施流，需要結(jié)合業(yè)務(wù)背景和環(huán)境來具...
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異常檢測Task3
線性模型 基本介紹 真實(shí)數(shù)據(jù)集中不同維度的數(shù)據(jù)通常具有高度的相關(guān)性，這是因?yàn)椴煌膶傩酝怯上嗤幕A(chǔ)過程以密切相關(guān)的方式產(chǎn)生的鄙信。這在古典統(tǒng)計(jì)...
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異常檢測Task2
基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法 參數(shù)方法 假定數(shù)據(jù)由一個(gè)以為參數(shù)的參數(shù)分布產(chǎn)生瞪醋，然后利用已知數(shù)據(jù)求出分布里參數(shù)的估計(jì)（MLE），這樣就得到了概率密度函數(shù)装诡。判斷...
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異常檢測Task1
異常檢測常用方法 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對數(shù)據(jù)的正常性做出假定银受。它們假定正常的數(shù)據(jù)對象由一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型產(chǎn)生，而不遵守該模型的數(shù)據(jù)是異常點(diǎn)鸦采。統(tǒng)計(jì)...
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SQL-Task06
1.各部門工資最高的員工（難度：中等） 注意：使用group by的時(shí)候宾巍，出現(xiàn)在select后面的字段，要么是是聚合函數(shù)中的,要么就是group...
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SQL-Task05窗口函數(shù) 窗口函數(shù)也稱為OLAP函數(shù)渔伯。OLAP 是OnLine AnalyticalProcessing 的簡稱顶霞，意思是對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析...
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SQL-Task04
1.表的加減法 集合在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域表示記錄的集合.具體來說,表、視圖和查詢的執(zhí)行結(jié)果都是記錄的集合, 其中的元素為表或者查詢結(jié)果中的每一行.加法：...
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SQL-Task03主鍵（PRIMARY KEY）的理解 這種主鍵里有兩個(gè)列時(shí)叫組合鍵咱旱，用來唯一確定每一行數(shù)據(jù)确丢，意思是這兩種變量的各個(gè)水平組合只能出現(xiàn)一次（因?yàn)閱为?dú)...