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异常检测领域的综合学习资源库

本项目汇集了异常检测领域的全面学习资源,包括书籍、论文、课程、数据集和工具库。涵盖多变量数据、时间序列和图网络等多种异常检测类型,并提供关键算法、高维数据和集成方法等研究方向的资料。同时列出重要会议和期刊,为异常检测研究者和实践者提供了宝贵的资源库。

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介绍相关项目

pyod - 用于多变量数据异常检测的强大的Python工具库

GithubPyODPython库多元数据开源项目异常检测算法

PyOD是Python领域应用广泛的异常检测工具库，自2017年起支持学术与商业用途。这个库集成了超过50种算法，涵盖从经典方法到最新的深度学习技术。它提供统一的操作界面，高性能的处理效率和快速训练预测功能，已被下载超过1700万次，得到了机器学习领域的广泛认可。

anomalib - 视觉异常检测算法开发与部署工具库

AnomalibGithubOpenVINO基准测试开源项目异常检测深度学习

Anomalib是一个专注于视觉异常检测的开源深度学习库。它提供多种先进算法实现，支持模型训练、推理、基准测试和超参数优化。该库基于Lightning框架开发，简化了代码结构，并支持模型导出为OpenVINO格式以加速推理。Anomalib还包含便捷的推理工具，方便用户快速部署异常检测模型。其模块化设计和完善的文档使其成为研究和应用视觉异常检测的理想工具。

pytorch-ood - 基于PyTorch的深度学习异常检测库

GithubPyTorch开源项目异常检测机器学习深度学习神经网络

pytorch-ood是一个专为深度学习设计的异常检测库。该库提供多种检测方法、损失函数、数据集和神经网络架构，支持预训练权重，并兼容pytorch-lightning等框架。它涵盖开放集识别、新颖性检测、置信度估计等领域，采用统一的异常分数约定，方便比较不同方法。这个基于PyTorch的工具库为研究人员和开发者提供了全面的异常检测解决方案。

tsod - 开源时间序列异常检测Python库

GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测

tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库，专注于水领域应用。它提供简洁统一的API，集成多种算法从基础规则到高级神经网络，能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷，适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域，提供可靠的异常检测方案，并鼓励社区参与开发。

awesome-ml-for-cybersecurity - 网络安全机器学习资源综合指南

Github入侵检测开源项目恶意软件检测数据集机器学习网络安全

该项目汇集了机器学习在网络安全领域应用的关键资源,包括数据集、论文、书籍、演讲等。内容全面涵盖理论与实践,为研究人员和从业者提供了解和应用机器学习解决网络安全问题的参考指南。

pyoats - 灵活强大的时间序列异常检测Python库

GithubOATS开源项目异常检测时间序列机器学习

pyoats是一个专注于时间序列异常检测的开源Python库。它整合了多种先进检测算法，支持单变量和多变量时间序列分析，并提供统一的输出接口。该项目不仅集成了PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，还包含传统统计方法。pyoats旨在简化异常检测实验流程，为数据科学家和工程师提供了一个功能丰富、使用灵活的工具。

ad_examples - 主动异常发现算法提升异常检测效率

AADGithubPython主动学习开源项目异常检测机器学习

ad_examples是一个异常检测Python库,实现了主动异常发现(AAD)算法。项目包含多种检测技术,涵盖无监督、时间序列和人机交互场景。AAD算法利用专家反馈和集成学习提高检测效率。库提供详细文档和API,适合异常检测研究和应用。

pygod - 图形异常检测的Python库

GithubGraph Outlier DetectionPyGODPyTorchPython图异常检测开源项目

PyGOD是一个用于图形异常检测的Python库，支持超过10种检测算法，可应用于社交网络和安全系统中的异常检测。该库基于PyTorch和PyTorch Geometric，提供一致的API、详细的文档和互动示例，支持节点、边和图级别的检测任务。与PyG数据对象完全兼容，并具备处理大规模图数据的扩展能力，简化了图数据的处理流程。

awesome_OpenSetRecognition_list - 开放集识别和相关技术的精选论文资源

Github开放世界识别开放集识别开源项目异常检测机器学习深度学习

这个项目汇集了开放集识别、分布外检测、开放集域适应和开放世界识别等领域的精选论文和资源。内容包括最新教程、研究挑战和学术论文,涵盖了基于深度学习和传统机器学习的方法。列表持续更新,为研究人员提供开放集识别领域的全面概览,展示了该方向的前沿进展。

alibi-detect - 专注异常值、对抗性和漂移检测的开源Python库

Alibi DetectGithub对抗检测开源项目异常检测机器学习监控漂移检测

alibi-detect是一个开源的异常值、对抗性和漂移检测Python库。它为表格数据、文本、图像和时间序列提供在线和离线检测器。库中包含多种算法,如用于异常检测的孤立森林、马氏距离和自编码器,以及用于漂移检测的KS检验和MMD。alibi-detect兼容TensorFlow和PyTorch,并具有内置预处理功能,可检测各种类型的数据漂移。

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