异常检测 | SVDD支持向量数据描述异常数据检测（Matlab） 目录 异常检测 | SVDD支持向量数据描述异常数据检测（Matlab）效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 用于一类或二元分类的 SVDD 模型 多种核函数（线性、高斯、多项式、Sigmoid、拉普拉斯） 2D 或 3D 数据决策边界的可视化 使用贝叶斯优化、遗传算法和

异常检测 | SVDD支持向量数据描述异常数据监测（Matlab） 目录 异常检测 | SVDD支持向量数据描述异常数据监测（Matlab）效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 用于一类或二元分类的 SVDD 模型 多种核函数（线性、高斯、多项式、Sigmoid、拉普拉斯） 2D 或 3D 数据决策边界的可视化 使用贝叶斯优化、遗传算法和

论文链接：http://proceedings.mlr.press/v80/ruff18a 文章目录 论文阅读摘要相关工作模型结构实验 源码分析数据集制作训练 论文阅读 摘要 “尽管deep learning在很多machine learning任务中取得成功，相对较少的deep learning方法被用在异常检测任务中。一些原本被用来做其他任务的深度模型例如生成模型或压

SVDD的基本原理是建立一个超球体去尽可能地包含所有数据，当数据在超球体外就将其作为异常点。 如图1所示：                                                                                                                    图1 SVDD原理示意图 在SVDD的原理（具体可参考