Sklearn提供了一些机器学习方法，可用于奇异（Novelty）点或异常（Outlier）点检测，包括OneClassSVM、Isolation Forest、Local Outlier Factor (LOF) 等。其中OneClassSVM可用于Novelty Detection，而后两者可用于…
Adaptive Alerting（AA）是Expedia开源的异常检测项目，整个项目也是完整一套监控体系，包括事件处理恢复操作都在内。系统设计主要在如何方便集成不同的异常检测算法和评估方法，然后根据指标的情况来路由和触发重…
异常的分类 时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。虽然有很多的异常类型，但是我们只关注业务角度中最重要的类型，比如意外的峰值、下降、趋势变化以及等级转换（level shifts…
PyOD简介 异常检测(anomaly detection)，也叫异常分析(outlier analysis或者outlier detection)或者离群值检测，在工业上有非常广泛的应用场景： 金融业：从海量数据中找到“欺诈案例”，如信用卡反诈骗，识别…
异常监控系统Skyline的文章中，详细介绍了Skyline的架构，今天主要分享的是自己在部署Skyline中的一些记录。 项目地址：https://github.com/earthgecko/skyline 参考文档：https://earthgecko-skyline.read…
