什么是异常侦测

训练数据：

• normal data： ${x^1, x^2, …, x^N}$
• anomaly data：${\tilde x^1, \tilde x^2, …, \tilde x^N}$

输入:x
输出：x与训练集是否相似 normal/anomaly

应用

欺诈侦测（盗刷卡）、网络入侵侦测、癌细胞侦测

训练方法

是否能当成是二分类问题来训练？
答：不能，因为

1. 除了normal都是anomaly，不能把各种anomaly归成一类，也很难穷举其类别
2. 很多情况下，不容易收集anomaly的资料

应该怎样学习？根据data分为三种情况：

1. labelled data — open-set recognition
2. unlabelled data && all data normal
3. unlabelled data && 有少量anomaly data，但不知道是哪些