未知样本检测中的机器学习方法
未知样本检测，也称为异常检测或离群点检测，是机器学习中的一个重要研究方向。其目标是识别数据集中与正常模式显著不同的样本。
机器学习为未知样本检测提供了强大的工具。监督学习方法，例如支持向量机和深度神经网络，可以训练用于区分正常样本和异常样本的模型。无监督学习方法，例如聚类和密度估计，可以识别数据中的异常模式。
选择合适的机器学习方法取决于具体的应用场景，例如数据的可用性和异常的特征。
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