time_series:anomaly_detection

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time_series:anomaly_detection [2014/12/05 20:08] – phreazertime_series:anomaly_detection [2014/12/05 20:14] (current) – [Model Based] phreazer
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   * $\pi$: Initialzustandswahrscheinlichkeiten   * $\pi$: Initialzustandswahrscheinlichkeiten
   * B: NxM Matrix mit Wahrscheinlichkeit, ein bestimmtes Symbol in einem der N Zustände beobachten zu können.   * B: NxM Matrix mit Wahrscheinlichkeit, ein bestimmtes Symbol in einem der N Zustände beobachten zu können.
 +
 +Wenn die Parameter eines HMM gelernt wurden, können wichtige Statistiken berechnet werden, wie die Wahrscheinlichkeit eine neue Sequenz beobachten zu können oder die wahrscheinlichste Sequenz.
 +
 +Probleme von HMMs:
 +
 +Skalieren nicht gut
 +Training erfordert manuelle Intervention, Datenerfahrung und Parameterwahl.
  • time_series/anomaly_detection.1417806505.txt.gz
  • Last modified: 2014/12/05 20:08
  • by phreazer