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| 机器学习算法 | 机器学习算法 |
Autoencoder[1]: TDgpt 内置了一个使用自编码器（Autoencoder）构建的深度学习网络的异常检测模型。该异常检测模型基于 NAB 的 art_daily_small_noise 数据集 进行训练，该模型的详细信息请参见 添加机器学习模型/准备模型 部分。
我们并没有将该模型预置与 model 目录中。需要该模型正常运行需要下载模型文件，请点击此处下载, 并在 /var/lib/taos/taosanode/model/ 目录中创建子目录 sample-ad-autoencoder，保存下载两个模型文件，然后需要重启 taosanode 服务。相关操作原理及方式请参考添加机器学习模型 的介绍。
此时 model 文件夹结构如下：
.
└── model
└── sample-ad-autoencoder
├── sample-ad-autoencoder.keras
└── sample-ad-autoencoder.info
--- 在 options 中增加 model 参数 sample-ad-autoencoder， 采用自编码器的异常检测模型进行异常检测
SELECT _wstart, count(*)
FROM foo anomaly_window(val, 'algo=sample_ad_model,model=sample-ad-autoencoder');
其中的 algo 设置为 sample_ad_model 为示例异常检测模型，model 指定加载模型文件的信息。需要注意的是，该模型只针对训练的数据集具有较好的检测效果，针对非训练相关数据集，可能无法
得出合适的结果。
后续添加机器（深度）学习异常检测算法
- Isolation Forest
- One-Class Support Vector Machines (SVM)
- Prophet