20201102 - 0. 引言 我记得我第一次接触一类学习的时候，是在一本讲解异常流量的书上。大概18年的时候，当时有一个需求，就是所处的场景下，只能拥有一类数据，而其他类的数据，要不获取不到，要不获取了也不具备什么代表性，总体上就是这么一个场景。由此接触到了一类学习，而一类学习中，比较著名的就是基于SVM的解决方法，关于SVM的讲解，可以看博客中另外一篇文章《支持向量机SVM的学习》，那么

目录 1. 前言 2. 在训练数据中掺入一些单位圆以外的数据 3. 在正常集合和异常集合之间设置隔离带 4. 总结 1. 前言         在上一篇(OCSVM: A toy example for beginner)中，训练数据全部是处于单位圆内的。经过训练，分类器模型也的确搞明白了把单位圆内作为正常区域，在此之外的区域当作是异常数据。在对测试数据的判别中有98%的准确率