异常检测和误用检测的区别？

异常检测和误用检测都是机器学习中常见的技术，但它们之间有一些区别：

1. 异常检测注重于检测与数据集中其他数据点不同的数据点，即“异常值”。这些数据点可能是噪声、欺诈行为、设备故障或其他非典型数据。

2. 误用检测注重于检测已知的或预定义的异常行为或事件，即“误用”。这些事件可能是网络攻击、欺诈行为、病毒感染或其他已知的异常事件。

3. 异常检测通常用于无监督学习中，因为异常数据点通常不会被标记。而误用检测通常用于监督学习中，因为已知的异常行为通常会被标记。

4. 异常检测的目标是识别潜在的非典型数据点，而误用检测的目标是识别已知的异常行为或事件。

总之，异常检测和误用检测都是重要的机器学习技术，但在目标和应用上有所不同。