[머신러닝]이상치 탐지(Anomaly Detection)

멀리 떨어진 애가 이상치.

likelihood

Gaussian Distribution을 가정하고,
Threshold 기준으로, 멀리 떨어진 애개 여기서 나왔을 가능도가 낮다.

Likelihood

우리는 sample로부터 parameter를 추출하고 싶습니다.
likelihood 측정을 통해 이상치 탐지가 가능합니다.

• 모집단(population)으로부터 표본(sample)추출
• sample mean으로부터 populatin mean을 추정합니다.

왜 n-1?

• degrees of freedom 이 sample mean이 됨
• sample은 애초에 추출된 값이고 개수가 적다.
  표본의 분산은 모집단의 분산을 Underestimate(과소평가)하여 (표본의 분산 < 모집단의 분산)와 같은 상태
  그래서 n에서 1을 빼어 값을 scaling해준다.

Reference

• 앤드류 응의 머신러닝 : 이상치 탐지 Lecture Note.