异常检测：从基础到应用

"Outlier Analysis" 一书深入探讨了计算机科学视角下的异常检测领域，融合了数据挖掘、机器学习和统计学的方法，并且适用于多个社区。书中内容分为三大部分：基础算法、特定领域的异常检测方法以及应用实例。 在基础算法部分（第1章至第7章），作者讨论了用于异常分析的基本算法，包括概率和统计方法、线性方法、基于距离的方法、高维（子空间）方法、集成方法和监督方法。这些方法提供了对数据集中的异常行为进行识别和理解的基础工具。 特定领域的异常检测方法（第8章至第12章）专注于特定类型的数据，如文本数据、分类数据、时间序列数据、离散序列数据、空间数据和网络数据。这部分内容展示了如何针对不同数据特性调整和优化异常检测算法，以提高其在特定应用中的效果。 应用部分（第13章）详细介绍了异常分析在各种实际场景中的应用，并为实践者提供了指导。这有助于读者理解如何将理论知识应用于实际工作，解决真实世界的问题。 第二版增加了大量新内容，涵盖了如核方法、单类支持向量机、矩阵分解、神经网络、异常集合、时间序列方法和子空间方法等主题。本书被设计为教材，适合课堂教学，旨在同时吸引研究人员和实践者的兴趣。 此外，该书遵循严格的版权规定，允许在一定范围内进行评论、学术分析或为特定目的输入到计算机系统中执行。然而，未经许可，禁止任何形式的复制或传播，除非是为评论或学术研究提供简短摘录。 “Outlier Analysis”是一本全面介绍异常检测的书籍，不仅涵盖了基础理论，还包含最新的研究进展和技术，对于理解和应用异常检测技术的读者来说，是一份宝贵的资源。