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孤立森林（Isolation Forest）异常检测算法

孤立森林的原理非常简单，但其检测效果却是顶级的。它通过在空间中进行二分法操作，将较早被“孤立”的数据点视为潜在的异常点。“孤立”指的是在某一边只有这一个数据点。由于是二分法，我们可以构建一棵二叉树。比如，假设第一次二分后，左边的数据点有a、b、c，而右边只有d，那么d有很大可能是异常点。为什么呢？想象一下，如果你用一条线将一堆米分成两部分，其中一边只有一粒米，那么这一粒米很可能与其他米粒距离较远。

集成学习框架

集成学习框架是一种非常实用的学习方法，尽管在实践中实现起来比较复杂。很多时候，我们只能得到一些弱监督模型，虽然这些模型的准确度还不错，但与最先进水平还有很大差距。而集成学习框架则是将多个弱监督模型组合在一起，形成一个更强的监督模型。通过合理的方法组合这些模型，即使单个模型的预测结果可能有误，也可以通过其他模型的结果进行修正。与深度学习相比，集成学习对数据集大小的要求相对较低。

逻辑回归算法

逻辑回归算法通常用于需要明确输入的情景，比如预测某件事是否会发生（例如预测是否会下雨）。逻辑回归一般使用某种函数将概率值压缩到某个特定范围内。

例如，Sigmoid 函数（一种 S 形曲线函数）常用于二元分类问题，它可以将某事件发生的概率值转换为0到1之间的值。

Y = e^(b0 + b1x) / (1 + e^(b0 + b1x))

这是一个简单的逻辑回归公式，其中b0和b1是常数。这些常数值会通过计算来确定，以确保预测值与实际值之间的误差最小。

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