Anomaly detection

異常檢測是機器學習中比較常見的應用，它主要用于非監督學習問題，從某些角度看， 它又類似于一些監督學習問題。
什么是異常檢測？來看幾個例子：
例1. 假設是飛機引擎制造商， 要對引擎進行質量控制測試，現在測量了飛機引擎的一些特征變量，比如引擎運轉時產生的熱量,引擎的震動，然后得到了兩個特征的無標簽數據集， 現在有了新的特征變量xtest ,我們希望這個新飛機引擎是否有某種異常。就是異常檢測。

在這次練習中，實現一個異常檢測算法來檢測服務器計算機中的異常行為。這些特性測量每個服務器的響應速度 (mb/s)和響應延遲(ms)。
收集到了m=307的樣本，無標簽。相信其中絕大多數樣本是正常的，但還是有一小部分的樣本是異常的。

mat = loadmat('ex8data1.mat') print(mat.keys()) X = mat['X'] Xval, yval = mat['Xval'], mat['yval'] X.shape, Xval.shape, yval.shape def gaussian(X, mu, sigma2):m, n = X.shapeif np.ndim(sigma2) == 1:sigma2 = np.diag(sigma2)norm = 1. / (np.power((2 * np.pi), n / 2) * np.sqrt(np.linalg.det(sigma2)))exp = np.zeros((m, 1))for row in range(m):xrow = X[row]exp[row] = np.exp(-0.5 * ((xrow - mu).T).dot(np.linalg.inv(sigma2)).dot(xrow - mu))return norm * exp

Gaussian distribution

高斯分布，也稱為正態分布，變量x 符合高斯分布 $$xN(\mu ,{\sigma }^2)$$ 則其概率密度函數為:

$$利用已有的數據來預測總體中的\mu 和{\sigma }^2的計算方法如下:$$

一旦我們獲得了平均值和方差的估計值，給定新的一個訓練實例，根據模型計算 p(x)：

當p(x) < ε, 為異常。

Estimating parameters for a Gaussian

def get_gaussian_params(X, useMultivariate):mu = X.mean(axis=0)if useMultivariate:sigma2 = ((X - mu).T @ (X - mu)) / len(X)else:sigma2 = X.var(axis=0, ddof=0) # 樣本方差return mu, sigma2 def plot_contours(mu, sigma2):"""畫出高斯概率分布的圖，在三維中是一個上凸的曲面。投影到平面上則是一圈圈的等高線。"""delta = .3 # 注意delta不能太小！！！否則會生成太多的數據，導致矩陣相乘會出現內存錯誤。x = np.arange(0, 30, delta)y = np.arange(0, 30, delta)# 這部分要轉化為X形式的坐標矩陣，也就是一列是橫坐標，一列是縱坐標，# 然后才能傳入gaussian中求解得到每個點的概率值xx, yy = np.meshgrid(x, y)points = np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()] # 按列合并，一列橫坐標，一列縱坐標z = gaussian(points, mu, sigma2)z = z.reshape(xx.shape) # 這步驟不能忘cont_levels = [10 ** h for h in range(-20, 0, 3)]plt.contour(xx, yy, z, cont_levels) # 這個levels是作業里面給的參考,或者通過求解的概率推出來。plt.title('Gaussian Contours', fontsize=16)

First contours without using multivariate gaussian

plot_data() useMV = False plot_contours(*get_gaussian_params(X, useMV))# Then contours with multivariate gaussian: plot_data() useMV = True # *表示解元組 plot_contours(*get_gaussian_params(X, useMV))

Selecting the threshold, ε

確定哪些例子是異常的一種方法是通過一組交叉驗證集，選擇一個好的閾值 ε 。

在這部分的練習中,您將實現一個算法使用交叉驗證集的F1分數來選擇合理的閾值 ε

tp means true positives：是異常值，并且我們的模型預測成異常值了，即真的異常值。
fp means false positives：是正常值，但模型把它預測成異常值，即假的異常值。
fn means false negatives：是異常值，但是模型把它預測成正常值，即假的正常值。

precision 表示你預測為positive的樣本中有多少是真的positive的樣本。
recall 表示實際有多少positive的樣本，而你成功預測出多少positive的樣本。

def select_threshold(yval, pval):def computeF1(yval, pval):m = len(yval)tp = float(len([i for i in range(m) if pval[i] and yval[i]]))fp = float(len([i for i in range(m) if pval[i] and not yval[i]]))fn = float(len([i for i in range(m) if not pval[i] and yval[i]]))prec = tp / (tp + fp) if (tp + fp) else 0rec = tp / (tp + fn) if (tp + fn) else 0F1 = 2 * prec * rec / (prec + rec) if (prec + rec) else 0return F1epsilons = np.linspace(min(pval), max(pval), 1000)bestF1, bestEpsilon = 0, 0for e in epsilons:pval_ = pval < ethisF1 = computeF1(yval, pval_)if thisF1 > bestF1:bestF1 = thisF1bestEpsilon = ereturn bestF1, bestEpsilon mu, sigma2 = get_gaussian_params(X, useMultivariate=False) pval = gaussian(Xval, mu, sigma2) bestF1, bestEpsilon = select_threshold(yval, pval) # (0.8750000000000001, 8.999852631901397e-05)y = gaussian(X, mu, sigma2) # X的概率 xx = np.array([X[i] for i in range(len(y)) if y[i] < bestEpsilon]) xx # 離群點plot_data() plot_contours(mu, sigma2) plt.scatter(xx[:, 0], xx[:, 1], s=80, facecolors='none', edgecolors='r') # High dimensional dataset mat = loadmat('ex8data2.mat') X2 = mat['X'] Xval2, yval2 = mat['Xval'], mat['yval'] X2.shape # (1000, 11)mu, sigma2 = get_gaussian_params(X2, useMultivariate=False) ypred = gaussian(X2, mu, sigma2)yval2pred = gaussian(Xval2, mu, sigma2)# You should see a value epsilon of about 1.38e-18, and 117 anomalies found. bestF1, bestEps = select_threshold(yval2, yval2pred) anoms = [X2[i] for i in range(X2.shape[0]) if ypred[i] < bestEps] bestEps, len(anoms)

Recommender Systems

Movie ratings dataset

mat = loadmat('ex8_movies.mat') print(mat.keys()) Y, R = mat['Y'], mat['R'] nm, nu = Y.shape # Y中0代表用戶沒有評分 nf = 100 Y.shape, R.shape # ((1682, 943), (1682, 943))Y[0].sum() / R[0].sum() # 分子代表第一個電影的總分數，分母代表這部電影有多少評分數據# "Visualize the ratings matrix" fig = plt.figure(figsize=(8,8*(1682./943.))) plt.imshow(Y, cmap='rainbow') plt.colorbar() plt.ylabel('Movies (%d) ' % nm, fontsize=20) mat = loadmat('ex8_movieParams.mat') X = mat['X'] Theta = mat['Theta'] nu = int(mat['num_users']) nm = int(mat['num_movies']) nf = int(mat['num_features']) # For now, reduce the data set size so that this runs faster nu = 4 nm = 5 nf = 3 X = X[:nm, :nf] Theta = Theta[:nu, :nf] Y = Y[:nm, :nu] R = R[:nm, :nu]

Collaborative filtering learning algorithm

# 展開參數 def serialize(X, Theta):return np.r_[X.flatten(),Theta.flatten()]# 提取參數 def deserialize(seq, nm, nu, nf):return seq[:nm*nf].reshape(nm, nf), seq[nm*nf:].reshape(nu, nf)

Collaborative filtering cost function

def co_fi_cost_func(params, Y, R, nm, nu, nf, l=0):"""params : 拉成一維之后的參數向量(X, Theta)Y : 評分矩陣 (nm, nu)R ：0-1矩陣，表示用戶對某一電影有無評分nu : 用戶數量nm : 電影數量nf : 自定義的特征的維度l : lambda for regularization"""X, Theta = deserialize(params, nm, nu, nf)# (X@Theta)*R含義如下： 因為X@Theta是我們用自定義參數算的評分，但是有些電影本來是沒有人# 評分的，存儲在R中，0-1表示。將這兩個相乘，得到的值就是我們要的已經被評分過的電影的預測分數。error = 0.5 * np.square((X @ Theta.T - Y) * R).sum()reg1 = .5 * l * np.square(Theta).sum()reg2 = .5 * l * np.square(X).sum()return error + reg1 + reg2co_fi_cost_func(serialize(X,Theta),Y,R,nm,nu,nf),co_fi_cost_func(serialize(X,Theta),Y,R,nm,nu,nf,1.5)

Collaborative filtering gradient

def check_gradient(params, Y, myR, nm, nu, nf, l=0.):"""Let's check my gradient computation real quick"""print('Numerical Gradient \t cofiGrad \t\t Difference')# 分析出來的梯度grad = co_fi_gradient(params, Y, myR, nm, nu, nf, l)# 用 微小的e 來計算數值梯度。e = 0.0001nparams = len(params)e_vec = np.zeros(nparams)# Choose 10 random elements of param vector and compute the numerical gradient# 每次只能改變e_vec中的一個值，并在計算完數值梯度后要還原。for i in range(10):idx = np.random.randint(0, nparams)e_vec[idx] = eloss1 = co_fi_cost_func(params - e_vec, Y, myR, nm, nu, nf, l)loss2 = co_fi_cost_func(params + e_vec, Y, myR, nm, nu, nf, l)numgrad = (loss2 - loss1) / (2 * e)e_vec[idx] = 0diff = np.linalg.norm(numgrad - grad[idx]) / np.linalg.norm(numgrad + grad[idx])print('%0.15f \t %0.15f \t %0.15f' % (numgrad, grad[idx], diff))print("Checking gradient with lambda = 0...") check_gradient(serialize(X, Theta), Y, R, nm, nu, nf) print("\nChecking gradient with lambda = 1.5...") check_gradient(serialize(X, Theta), Y, R, nm, nu, nf, l=1.5)

Learning movie recommendations

movies = [] # 包含所有電影的列表 with open('data/movie_ids.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:for line in f: # movies.append(' '.join(line.strip().split(' ')[1:]))movies.append(' '.join(line.strip().split(' ')[1:]))my_ratings = np.zeros((1682, 1))my_ratings[0] = 4 my_ratings[97] = 2 my_ratings[6] = 3 my_ratings[11] = 5 my_ratings[53] = 4 my_ratings[63] = 5 my_ratings[65] = 3 my_ratings[68] = 5 my_ratings[182] = 4 my_ratings[225] = 5 my_ratings[354] = 5for i in range(len(my_ratings)):if my_ratings[i] > 0:print(my_ratings[i], movies[i])mat = loadmat('data/ex8_movies.mat') Y, R = mat['Y'], mat['R'] Y.shape, R.shapeY = np.c_[Y, my_ratings] # (1682, 944) R = np.c_[R, my_ratings!=0] # (1682, 944) nm, nu = Y.shape nf = 10 # 我們使用10維的特征向量def normalizeRatings(Y, R):"""The mean is only counting movies that were rated"""Ymean = (Y.sum(axis=1) / R.sum(axis=1)).reshape(-1,1) # Ynorm = (Y - Ymean)*R # 這里也要注意不要歸一化未評分的數據Ynorm = (Y - Ymean)*R # 這里也要注意不要歸一化未評分的數據return Ynorm, YmeanYnorm, Ymean = normalizeRatings(Y, R) Ynorm.shape, Ymean.shape # ((1682, 944), (1682, 1))X = np.random.random((nm, nf)) Theta = np.random.random((nu, nf)) params = serialize(X, Theta) l = 10

Recommendations

import scipy.optimize as opt res = opt.minimize(fun=co_fi_cost_func(),x0=params,args=(Y, R, nm, nu, nf, l),method='TNC',jac=co_fi_gradient(),options={'maxiter': 100})ret = res.xfit_X, fit_Theta = deserialize(ret, nm, nu, nf)# Recommendations # 所有用戶的劇場分數矩陣 pred_mat = fit_X @ fit_Theta.T# 最后一個用戶的預測分數， 也就是我們剛才添加的用戶 pred = pred_mat[:,-1] + Ymean.flatten()pred_sorted_idx = np.argsort(pred)[::-1] # 排序并翻轉，使之從大到小排列print("Top recommendations for you:") for i in range(10):print('Predicting rating %0.1f for movie %s.' \% (pred[pred_sorted_idx[i]], movies[pred_sorted_idx[i]]))print("\nOriginal ratings provided:") for i in range(len(my_ratings)):if my_ratings[i] > 0:print('Rated %d for movie %s.' % (my_ratings[i], movies[i]))

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习实践七----异常检测和推荐系统的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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