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kdd17离群值检测所使用的xgboost回归代码:matlab-kdd17-outlier-detection
资源介绍
xgboost代码回归matlab
具有度量学习的上下文空间离群值检测
该代码由宾夕法尼亚州立大学的Guanguan
Zheng（）编写。
该代码正在实施kdd
2017论文：
郑冠杰，苏珊·L·布randint利，托马斯·劳沃和李振辉。
“通过度量学习进行上下文空间离群值检测。”
在第23届ACM
SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议论文集中，第2161-2170页。
ACM，2017年。
（我们的代码将称为度量学习部分。该部分（在MLKR1.0文件夹中）由Kilian
Q.Weinberger在
温伯格，基利安·Q。和杰拉尔德·特索罗。
“用于内核回归的度量学习。”
AISTATS。
2007年。
我们对其进行了修改，以方便我们的输入和输出。
我们还将在此程序中添加强大的度量学习。）
一些注意事项
以下是有关代码的一些发行说明：
该代码是在linux下编写的。
我们正在努力使其与Windows和Mac
OS兼容。
这应该尽快更新。
该代码是用Python
3编写的。
为了运行代码，我们建议安装anaconda3。
该代码还需要Matlab和几个python包（xgboost，引擎