使用OECC进行OOD检测 该存储库包含纸的的基本代码。 在2021年被Neurocomputing接受为Journal文章。 1.什么是具有信心控制的异常值暴露（OECC）？ 是一种技术，可帮助深度神经网络（DNN）学习如何区分分布内（OOD）数据和分布外（OOD）数据，而无需访问OOD样本。 已经证明该技术可以推广到新的分布。 为了了解如何区分分布内样本和分布外样本，OECC通过在softmax层的输出端产生均匀分布来使DNN对于OOD样本具有高度不确定性。 同时，它还可以对分布样本进行预测，其平均置信度接近其训练精度，即控制其置信度。 在图像和文本分类任务中，使用OE进行OOD检测时，总体OECC损失函数要优于以前的SOTA结果。 此外，我们在中通过实验表明，通过将OECC与SOTA后训练方法（如或结合用于OOD检测，可以在OOD检测任务中获得SOTA结果。 2.可视化OECC背

主要介绍了Python基于matplotlib画箱体图检验异常值操作,涉及Python针对xls格式数据文件的读取、matplotlib图形绘制等相关操作技巧,并附带xls数据文件供读者下载参考,需要的朋友可以参考下

机器学习异常值处理，数据预处理之异常值处理 一、什么样的值是异常值？ 简单来说，即在数据集中存在不合理的值，又称离群点。 我们举个例子，做客户分析，发现客户的年平均收入是80万美元。 但是，有两个客户的年收入是4美元和420万美元。 这两个客户的年收入明显不同于其他人，那这两个观察结果将被视为异常值。 二、什么会引起异常值呢？ 每当我们遇到异常值时，处理这些异常值的理想方法就是找出引起这些异常值的原因。 处理它们的方法将取决于它们发生的原因， 异常值的原因可以分为两大类：

对于向量，REMOVEOUTLIERS(datain) 删除 datain 中被视为 Thompson Tau 方法定义的异常值的元素。 这适用于任何长度超过三个元素的数据向量，没有上限（运行脚本的机器除外）。 此外，输出向量按升序排序。

图像马赛克 开发了一个“图像拼接应用程序”，将一组照片拼接成马赛克/全景图片。 使用SIFT算法生成兴趣点和RANSAC算法消除异常值，最终应用单应矩阵将图像拼接在一起。 下面将解释一些重要的功能： ##计算单应性： 源点和目标点的单独 x,y 坐标。 然后创建在讲座中描述的矩阵 A。使用 matlab 函数 eig 计算 A'*A 的特征值和向量。 结果将包含多组解决方案。 选择与最小特征值对应的特征向量，即第一个。 将该向量转换为 3x3 矩阵以获得 3x3 单应矩阵。 ##applyHomography： 给定单应矩阵和源图像中的点，计算目标图像中的对应点。 使用讲义第 16 页中的信息，可以计算 x,y 坐标。 ##backwardWarpImg： 首先将源图像分成 R、G、B 通道。 然后向后查找目标图像中每个像素在源图像中的对应点。 为了让它更有效率，它被逐列处理。 掩码是通过

在使用回归分析的考虑因素中，异常值或错误值会严重干扰最小二乘拟合。 它们与其余数据所暗示的线相差甚远。 如果这些点确实是异常值，那么截距的估计可能不正确，残差均方可能是对真实方差的夸大估计。 有一些缩放残差的方法可用于查找异常值的观测值。 其中之一是外部学生化残差，通常称为 R-student。 它基于这样一个事实，即 MSRes 是通过将模型拟合到所有 n 个观测值而获得的方差的内部生成估计，并且有必要根据删除了第 i 个观测值的数据集进行估计。 该统计量遵循学生 t 分布。 但是可以使用 Bonferroni 类型的方法并将 t_i 的所有 n 个值与 t_(alpha/2*n),np-1 进行比较，以提供有关异常值的指导。 输入： D - 矩阵数据 (=[XY])（最后一列必须是 Y 相关变量）。 （X 独立变量条目可以是简单的 [X]、多个 [X1,X2,X3,...Xp] 或

ML之FE：特征工程中常用的一些处理手段(缺失值填充、异常值检测等)及其对应的底层代码的实现 目录 特征工程中常用的一些处理手段(缺失值填充、异常值检测等)及其对应的底层代码的实现 缺失值填充 fillna(self, value=None, method=None, axis=None,  inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 特征工程中常用的一些处理手段(缺失值填充、异常值检测等)及其对应的底层代码的实现 缺失值填充 df = pd.read_csv('test01.csv') print(df['feature01']

PyOD - 用于异常值检测的Python工具包（也称为异常检测） Python 异常值检测 (PyOD) 部署、文档和统计信息 构建状态、覆盖率、可维护性和许可证 PyOD 是一个全面且可扩展的 Python 工具包，用于检测多元数据中的外围对象。 这个令人兴奋但具有挑战性的领域通常被称为异常值检测或异常检测。 自 2017 年以来，PyOD 已成功应用于各种学术研究和商业产品 [9] [17] [27] [29]。 机器学习社区也通过各种专门的帖子/教程得到了广泛认可，包括 Analytics Vidhya、KDnuggets、Towards Data Science、Computer Vision News 和 awesome-machine-learning。 PyOD 的特色在于：统一的 API、详细的文档和各种算法的交互式示例。 高级模型，包括神经网络/深度学习和异常值集成。 尽可能使用 numba 和 joblib 通过 JIT 和并行化优化性能。 兼容Python 2 & 3。 Python 2.7注意事项：Python 2.7维护将于2020年1

本文实例讲述了Python基于matplotlib画箱体图检验异常值操作。分享给大家供大家参考，具体如下： # -*- coding:utf-8 -*- #! python3 import pandas as pd import os import matplotlib.pyplot as plt data=pd.read_excel('catering_sale.xls',index_col='\u65e5\u671f') plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#正常显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#正常显

给定一个样本，该例程会查找异常值并返回在输入向量中标识它们的索引。 该例程允许指定临界概率（alpha，默认值为 0.01 = 1%），可以管理 NaN，并且默认情况下，它使用对异常值具有鲁棒性的统计数据（双权重），因为样本均值和标准偏差不是。 如果需要，还会创建一个显示数据值和异常值的图。 测量不确定性（第一部分，ASME PTC 19.1 1998）推荐使用修正的 Thompson's Tau 来区分一组重复测量中的异常值。 像往常一样，建议的 alpha 从 0.1（表示所有中等可疑的异常值）到 0.01（仅表示较大的可疑值）甚至更小（允许甚至非常大的值并仅表示较大的值）。 要获得您正在寻找的结果，您可以调整 alpha； 否则，如果预计数据非常偏斜，则必须使用另一个测试或通过非线性变换来变换数据。 已实现的版本可以使用或不使用统计工具箱，但在最后一种情况下，alpha 的值