机器学习在时间序列异常检测方面的国内外研究现状

机器学习在时间序列异常检测方面的研究现状国内外都非常活跃。以下是一些国内外的研究现状：

1. 国内研究现状：
- 基于统计方法的异常检测：国内研究者在时间序列异常检测方面广泛应用了统计方法，如均值、方差、离群点检测等。
- 基于机器学习的异常检测：国内研究者也开始采用机器学习方法进行时间序列异常检测，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
- 深度学习在异常检测中的应用：近年来，深度学习在时间序列异常检测中得到了广泛应用，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

2. 国外研究现状：
- 异常检测算法的发展：国外研究者在时间序列异常检测方面提出了许多创新的算法，如基于聚类的方法、基于概率模型的方法、基于深度学习的方法等。
- 异常检测数据集的建立：为了促进时间序列异常检测算法的研究，国外研究者还建立了一些公开的数据集，如Numenta Anomaly Benchmark（NAB）和Yahoo S5等。
- 跨领域研究：国外研究者还将时间序列异常检测应用于不同领域，如金融、网络安全、工业制造等，取得了一些有意义的成果。