Скачать или смотреть Объяснение метода обнаружения выбросов на основе KNN | Обнаружение аномалий на основе расстояния ...

В этом видео я объясняю **обнаружение выбросов на основе KNN**, мощный **метод обнаружения аномалий без учителя, основанный на расстоянии**, широко используемый в **статистике и науке о данных**.

В этом видео сначала излагаются основные принципы, а затем подробно рассматриваются **алгоритмы, формулы, численные примеры, сравнения и ограничения**, что делает его идеальным для **экзаменов, собеседований и прикладных рабочих процессов машинного обучения**.

*Что вы узнаете из этого видео*

🔹 Что такое *обнаружение выбросов на основе KNN* и как это работает
🔹 Почему методы, основанные на расстоянии, полезны, когда распределение данных неизвестно
🔹 Как KNN присваивает *оценку выброса* на основе расстояния до ближайших соседей

*Объяснение методов оценки выбросов*

Расстояние до *k-го ближайшего соседа*
*Среднее расстояние* до k ближайших соседей
*Сумма расстояний* до k ближайших соседей

🔹 *Пошаговый алгоритм обнаружения выбросов KNN*

Вычисление расстояния
Выбор k ближайших соседей
Вычисление оценки выброса
Ранжирование точек по степени «выброса»

🔹 *Полный числовой пример (двумерный набор данных)*

Матрица попарных расстояний
Определение ближайших соседей
Вычисление Оценка выбросов
Ранжирование и окончательное решение

🔹 *Сравнение: DB(p, D) против KNN для обнаружения выбросов*

Бинарный вывод против вывода на основе ранжирования
Требования к параметрам
Гибкость и варианты использования

🔹 *Преимущества методов, основанных на расстоянии*

Отсутствие предположений о распределении
Работает с многомерными данными
Простая и интуитивно понятная логика

🔹 *Ограничения объяснены четко*

Проблема изменяющейся плотности
Проклятие размерности
Чувствительность к параметрам
Высокая вычислительная стоимость

🔹 Почему *нормализация/стандартизация данных обязательна*
🔹 Когда следует переходить к *методам, основанным на плотности, таким как LOF*

Это видео будет очень полезно для:

*Студентов, изучающих статистику и науку о данных*
*Обнаружение аномалий/выбросов*
*EDA и предварительная обработка*
*Машинное обучение* Основы**
*Обучение, ориентированное на экзамен*

__________________________________________

🔀 Сортировка:    • Sorting Algorithms | At A Glance!  

🔍 Алгоритмы поиска:    • Searching Algorithms | At A Glance!  

🔢 Массивы в Python:    • Arrays | At A Glance!  

🧮 Тестирование методом «белого ящика»:    • White Box Testing | At A Glance!  

📈 Анализ больших данных:    • Big Data Analytics | At A Glance!  

Прикладная наука о данных:    • Applied Data Science | At A Glance!  

🤖 Глубокое обучение:    • Deep Learning | At A Glance!  

Генеративный ИИ:    • Generative AI | At A Glance!  

🔗 Блокчейн и DLT:    • Blockchain and DLT | At A Glance!  

❤️Болезни сердца Проект по прогнозированию с использованием машинного обучения:    • Heart Disease Prediction | End to End Mach...  

100 дней SQL:    • 100 Days of Decoding SQL | At A Glance!  

🐍 Небольшие проекты на Python:    • Python Small Projects! | At A Glance!  

Подпишитесь на канал «Вкратце»!

Поддержите меня, купив мне кофе: https://www.buymeacoffee.com/ataglanc...

Присоединяйтесь к Telegram: https://t.me/ataglanceofficial

Официальный сайт: https://ataglanceofficial.netlify.com/

Подписывайтесь на меня в Instagram:   / at_a_glance_official  

__________________________________________