Anomaly detection(异常检测：用于无监督学习)
Gaussian distribution(高斯分布)
高斯分布又称正态分布；正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。对一元高斯函数或多元高斯函数求积分，结果为1。
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2 的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。
为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
异常检测
input: 具有标签的数据集（y = 0 normal(数量远远大于后者)，y = 1 anomalous）区别监督学习
normal按6：2：2的比例分为训练集，验证集，测试集
anomalous按1：1的比例分为验证集，测试集
正样本与负样本严重不成比例，评估策略：计算查准率，召回率，F值公式
对比监督学习算法
总结：
- 异常检测的数据集正样本（表示异常）远远小于负样本（表示正常）
- 异常检测有很多不同种类的异常，很难从极少的正样本中得知所有异常
- 异常检测中的特征异常难以检测，很难得知今后会有什么样的异常
选择特征
对于不是高斯分布的特征，虽然也能进行异常检测，但一般将其转化过来。常用做法：log(x + c)，x^(1/c) (c表示常数)
从已知特征中通过简单的运算得到适合的新特征，例如 新特征房屋面积 = 长 * 宽
多元高斯分布
Σ ： 表示协方差矩阵
原始模型与多元高斯
总结：
- 原始模型需手动创造捕获异常的特征，多元高斯自动捕获
- 原始模型运算简单，故适用于规模较大的数据集
- 多元高斯中 m 必须大于 n
Σ（协方差矩阵）不可逆一般是有以下两种情况导致
- m < n
- 特征冗余