Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lära Challenge: Rule-based Approach | Statistical Methods in Anomaly Detection
Data Anomaly Detection
course content

Kursinnehåll

Data Anomaly Detection

Data Anomaly Detection

1. What is Anomaly Detection?
2. Statistical Methods in Anomaly Detection
3. Machine Learning Techniques

book
Challenge: Rule-based Approach

Uppgift

Swipe to start coding

Your task is to create a function that identifies outliers based on the Euclidean distance between each data point and the mean value of the dataset:

  1. Calculate the Euclidean distance for each data point in the dataset.
  2. If the calculated distance of a data point falls outside a predefined range, classify it as an outlier.
  3. Create a list to store the identified outliers and print the list.

Once you've completed this task, click the button below the code to check your solution.

Lösning

Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 2. Kapitel 2
toggle bottom row

book
Challenge: Rule-based Approach

Uppgift

Swipe to start coding

Your task is to create a function that identifies outliers based on the Euclidean distance between each data point and the mean value of the dataset:

  1. Calculate the Euclidean distance for each data point in the dataset.
  2. If the calculated distance of a data point falls outside a predefined range, classify it as an outlier.
  3. Create a list to store the identified outliers and print the list.

Once you've completed this task, click the button below the code to check your solution.

Lösning

Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 2. Kapitel 2
Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Vi beklagar att något gick fel. Vad hände?
some-alt