https://opennet.dev/openforum/vsluhforumID3/101093.html Twitter опубликовал (https://blog.twitter.com/2015/introducing-practical-and-robust-anomaly-detection-in-a-time-series) новый открытый проект AnomalyDetection (https://github.com/twitter/AnomalyDetection), представляющий собой пакет на языке R для автоматического выявления аномалий в статистических наборах данных. Поддерживается определение различных типов аномалий: локальные и глобальные отклонения, положительные (например, всплески трафика) и отрицательные (например, снижение числа запросов) изменения. Код опубликован под лицензией GPLv3.<br><br>&lt;center&gt;&lt;a href="https://g.twimg.com/blog/blog/image/figure_localglobal_anomalies.png"&gt;&lt;img src="http://www.opennet.ru/opennews/pics_base/0_1420571938.png" style="border-style: solid; border-color: #e9ead6; border-width: 15px;max-width:100%;" title="" border=0&gt;&lt;/a&gt;&lt;/center&gt;<br>&lt;center&gt;&lt;a href="https://g.twimg.com/blog/blog/image/figure_raw_residual_global_local.png"&gt;&lt;img src="http://www.opennet.ru/opennews/pics_base/0_1420571892.png" style="border-style: solid; border-col https://opennet.dev/openforum/vsluhforumID3/101093.html#27 Wed, 07 Jan 2015 23:33:10 GMT &gt; Производные хорошо работают только на гладких функциях<br><br>Преобразование Фурье, не, не слышал? <br>(но опять же нах..я, когда полиномами 4-степени быстрее, ну или ваще куб. спалйн)<br> https://opennet.dev/openforum/vsluhforumID3/101093.html#25 Wed, 07 Jan 2015 17:35:08 GMT Это конец. :D<br> https://opennet.dev/openforum/vsluhforumID3/101093.html#24 Wed, 07 Jan 2015 17:16:04 GMT да он даже принцип не понимает.<br> https://opennet.dev/openforum/vsluhforumID3/101093.html#23 Wed, 07 Jan 2015 17:14:48 GMT &gt; Ипать, Твытыр научит нас считать первые и вторые производные! <br><br>думаешь, с твоим уровнем образования и понимания темы эти уроки будут полезными? <br> https://opennet.dev/openforum/vsluhforumID3/101093.html#22 Wed, 07 Jan 2015 14:51:18 GMT &gt;&gt; Ну давай, посчитай производные от шума.<br>&gt; Какие у шума бывают аномалии?<br><br>Производные хорошо работают только на гладких функциях, а реальные данные почти всегда обильно смазаны шумом. Из-за этого без предварительной регуляризации нет смысла считать производные &#8212; после первой же шум забьёт полезный сигнал начисто.<br> https://opennet.dev/openforum/vsluhforumID3/101093.html#21 Wed, 07 Jan 2015 10:24:57 GMT Критерии Граббса, Диксона, Титьена-Мура и т.д., что-ли, освоили? Аномалии, блин. А шуму-то подняли.<br> https://opennet.dev/openforum/vsluhforumID3/101093.html#20 Wed, 07 Jan 2015 10:21:52 GMT &gt;&gt; Там где скачет, там и будет ономалия. Йа КОъ.<br>&gt; 1. Не всегда.<br>&gt; 2. Не только.<br><br>Я принцип гражданину анониму показал. Дальше man 7 matan.<br> https://opennet.dev/openforum/vsluhforumID3/101093.html#19 Wed, 07 Jan 2015 10:18:07 GMT &gt; Ну, там не вторые производные.<br>&gt; https://github.com/twitter/AnomalyDetection/blob/master/R/detect_anoms.R <br>&gt; основанный на <br>&gt; http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35h3.htm <br>&gt; Грубо говоря, это просто расчет стандартного отклонения по усовершенствованному алгоритму <br>&gt; и определения выхода за него.<br>&gt; Построение и вывода аналитически функции по шуму здесь нет, как и дифференцирования <br>&gt; её.<br><br>То есть это ещё элементарнее.<br> https://opennet.dev/openforum/vsluhforumID3/101093.html#18 Wed, 07 Jan 2015 10:11:10 GMT &gt; Там где скачет, там и будет ономалия. Йа КОъ.<br><br>1. Не всегда.<br>2. Не только.<br><br><br>