MATH & ML

데이터에서 outlier를 구별해내는것이 목표.어디서부터 outlier로 여길것이며, outlier도 한종류의 outlier가 아닌 여러종류의 outlier가 포함되어 있을 수도 있어서, 기존 classify하던 머신러닝 기법들을 그대로 적용하기 힘들며, 최근에도 계속해서 여러 방법들이 나오고 있는 상태이다.중요한것은! 어떤걸 정상상태로 보고, 어떤걸 이상상태로 볼 것인지 기준을 정하는 것이다. 따라서 이를 위해서는 그 데이터에 대한 domain knowledge가 아주 중요하게 필요하다.어려운 점 중 또 하나는 보통의 경우 unsupervised 문제들이 많다는 어려운 점도 있다. 1. 거리기반쉽게 생각할 수 있는 방법으로는 거리를 바탕으로 k-nn알고리즘을 이용할 수도 있다. 2. 의존성(depend..