From e3237bc094b12a66db9e0afa53f704bb64982d7c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Haojun Liao Date: Thu, 14 Nov 2024 14:53:06 +0800 Subject: [PATCH] Update 02-anomaly-detection.md --- .../06-TDgpt/05-anomaly-detection/02-anomaly-detection.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/05-anomaly-detection/02-anomaly-detection.md b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/05-anomaly-detection/02-anomaly-detection.md index 511a9cef11..f49fa6b8dd 100644 --- a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/05-anomaly-detection/02-anomaly-detection.md +++ b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/05-anomaly-detection/02-anomaly-detection.md @@ -6,7 +6,7 @@ sidebar_label: "异常检测算法" 本节讲述异常检测算法模型的使用方法。 ## 概述 -分析平台提供了 6 种异常检查模型，6 种异常检查模型分为 3 个类别，分别属于基于统计的异常检测模型、基于数据密度的检测模型、基于深度学习的异常检测模型。在不指定异常检测使用的方法的情况下，默认调用 iqr 的方法进行计算。 +分析平台内置了6个异常检查模型，分为3个类别，分别是基于统计学的模型、基于数据密度的模型、以及基于深度学习的模型。在不指定异常检测使用的方法的情况下，默认调用 iqr 进行异常检测。 ### 统计学异常检测方法