吴恩达机器学习笔记 三十五 异常检测与监督学习
什么时候选择异常检测？
正样本 ( y = 1 ) 的数量非常少
负样本 ( y = 0 ) 的数量非常多
有很多不同的异常，现有的算法不能从正样本中得知什么是异常，或未来可能出现完全没见过的异常情况。
例如金融欺诈，隔几个月或几年就有新的方式出现。
什么时候选择监督学习？
当正样本和负样本的数量非常多时。
有足够的正样本让算法学习到正样本什么样，且未来出现的正样本会和以前的类似。
例如垃圾邮件，大概率和从前的垃圾邮件类似。
各自的应用
异常检测
欺诈检测
制造业：发现从前没有的缺陷
控制数据中心的设备，黑客总会使用全新的方式入侵
监督学习
垃圾邮件分类
制造业：发现已知的，从前出现过的缺陷
天气预测
疾病分类
原文地址：https://blog.csdn.net/XinxingZh/article/details/138008880
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