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| 姓名 | 介绍 | 个人主页 |
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| 鱼佬 | 武汉大学,Datawhale成员,Coggle开源小组成员 | https://github.com/leungkafai |
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| 鱼佬 | 武汉大学,Datawhale成员,Coggle开源小组成员 | https://www.zhihu.com/people/wang-he-13-93 |
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| 牧小熊 | 华中农业大学研究生,Datawhale优秀原创作者,Coggle开源小组成员 | https://www.zhihu.com/people/muxiaoxiong |
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| 吉米杜 | 平安NLP算法工程师,Datawhale成员,Coggle开源小组成员 | https://blog.csdn.net/duxiaodong1122?spm=1011.2124.3001.5343&type=blog |
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| 张晋 | Datawhale成员,算法竞赛爱好者 | https://blog.csdn.net/weixin_44585839/ |
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| 陈信达【运营,群主】 | 华北电力大学,Datawhale成员 | |
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## 基本信息
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- 贡献人员:**鱼佬**,牧小熊,吉米杜,张晋,陈信达
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- 学习周期:15天,每天平均花费时间2小时-5小时不等,根据个人学习接受能力强弱有所浮动。
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- 学习形式:理论+实践
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- 人群定位:熟悉数据挖掘的基本方法,对学习异常检测算法有需求的学员。
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- 先修内容:[Python编程语言](https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/Python-Language)、[编程实践(Numpy)](https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/IntroductionToNumpy)、[编程实践(Pandas)](https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/IntroductionToPandas)、[编程实践(数据可视化)](https://github.com/datawhalechina/fantastic-matplotlib)
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## 学习目标
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理解传统的异常检测方法原理,并具备基本的调用相应python库进行操作的能力。
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## 任务安排
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### Task00:熟悉规则(1天)
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- 组队、修改群昵称
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- 熟悉打卡规则。
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### Task01:异常检测介绍(2天)
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* 了解异常检测基本概念
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* 了解异常检测基本方法
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### Task02:基于统计学的方法(3天)
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* 掌握基于高斯分布的异常检测方法
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* 理解非参数异常检测方法
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* 掌握HBOS算法
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### Task03:线性模型(3天)
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* 理解线性回归
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* 掌握主成分分析的异常检测方法
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### Task04:基于相似度的方法(3天)
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* 理解基于距离的异常检测方法
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* 掌握基于密度的LOF算法
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### Task05:高维异常检测(3天)
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* 了解集成方法的思想
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* 理解feature bagging原理
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* 掌握孤立森林算法
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**关于Datawhale**:
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>Datawhale是一个专注于数据科学与AI领域的开源组织,汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者,聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。Datawhale以“for the learner,和学习者一起成长”为愿景,鼓励真实地展现自我、开放包容、互信互助、敢于试错和勇于担当。同时Datawhale 用开源的理念去探索开源内容、开源学习和开源方案,赋能人才培养,助力人才成长,建立起人与人,人与知识,人与企业和人与未来的联结。
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