LSTM_TimeSeries_AnomalyDetection[python/Keras]

异常点检测是指寻找那些偏离标准值或正常值的数据点。异常点有几种常见的类型:短期内产生的峰值,包括最大值、最小值、以及零值;长期的数据合计与上一周期的比较等。检测方法也可以归类为两种:对数据点进行分类,标记异常与否;或是对未来数据走势做预测,给出置信区间。人工神经网络也能够进行异常检测,只是这一方式还处于科研阶段。想要提醒读者的是,尽量从简单的模型开始,针对你的具体问题进行优化,因为通用的算法并不一定是最优的。