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# 数据挖掘实战（异常检测）
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## 贡献者信息
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| 姓名 | 介绍 | 个人主页 |
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| 梁家晖 | 华南理工大学广州学院，Datawhale成员 | https://github.com/leungkafai |
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| 李玲 | Datawhale成员 | https://www.zhihu.com/people/liu-yu-18-38 |
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| 李芝翔 | 华北电力大学，Datawhale成员 | https://blog.csdn.net/weixin_39940512 |
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| 赵可 | 国家电网，Datawhale成员 | |
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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：**梁家晖**，李玲，李芝翔，赵可，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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