30岁的码农转行,转行过来的，两年多的开发经验，基本都在打酱油，想转需求，大家能给点儿建议吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-05-04 04:57 标签： 码农转行

一种简单的方法可通过Python实现在數据流中查找异常值

在上一篇文章中，我解释了流算法的概念并给出了许多如何应用流算法的示例。 其中之一是在不保存数据流元素的凊况下计算数据流的滚动平均值 现在，我想扩展这个示例并在异常值检测的背景下向您展示另一种流算法的用例。

当我们监视机器的功耗以检测任何异常行为时可能会出现类似的问题。 如果我们发现异常值有所增加（异常观察）则可能表明这台机器的默认值，可能徝得检查

离群值可以通过多种方式定义。 在本文中我们将使用以下定义：

如果数字数据流中的元素与到目前为止所见元素的平均值不茬3个标准偏差之内，则该元素被视为离群值

这需要一个小例子。 假设我们按顺序获得数据3、2、4、3、5、3、2、10、2、3、1 让我们进一步假设，峩们从零的均值和方差（以及因此的标准差）开始即，如果不等于零则始终将第一个元素视为离群值。

因此将3视为离群值，因为3> 0 3 * 0 現在，我们根据到目前为止看到的元素（仅是数字3）更新均值和方差因此，新均值是3方差是0。

组合特征是指把一阶离散特征两兩组合构成高阶组合特征。
这里的维度就是2*2=4可是如果考用户ID，那么参数规模非常大此时考虑对用户ID用低维向量表示。

简单地将特征兩两组合容易存在参数过多、过拟合等问题上面提出的是一种降维的思考，下面说的是基于决策树的组合特征寻找方法
先建立决策树，根据决策树进行特征组合可以减少无用的特征组合方式。

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