Проблема: я работаю над проектом, в котором используются файлы журналов, аналогичные тем, которые находятся в пространстве мониторинга ИТ (насколько я понимаю, пространство ИТ). Эти файлы журнала представляют собой данные временных рядов, организованные в сотни / тысячи строк с различными...
Нужно ли стандартизировать ваши данные перед кластером? В примере scikit learnо DBSCAN, здесь они делают это в строке: X = StandardScaler().fit_transform(X) Но я не понимаю, зачем это нужно. В конце концов, кластеризация не предполагает какого-либо конкретного распределения данных - это...
Существует ли комплексный пакет с открытым исходным кодом (предпочтительно на python или R), который можно использовать для обнаружения аномалий во временных рядах? В scikit-learn есть один класс SVM-пакета, но он не предназначен для данных временных рядов. Я ищу более сложные пакеты, которые,...
У меня есть большой многомерный набор данных, который генерируется каждый день. Каков будет хороший подход для выявления любых «аномалий» по сравнению с предыдущими днями? Является ли это подходящей проблемой, которую можно решить с помощью нейронных сетей? Любые предложения приветствуются....
У меня есть большая таблица SQL, которая по сути является журналом. Данные довольно сложные, и я пытаюсь найти способ идентифицировать аномалии без понимания всех данных. Я нашел много инструментов для обнаружения аномалий, но большинство из них требует своего рода «среднего человека», то есть...