写这篇小结的时候，Ng的课程已经结束了（期待SoA哈哈哈），回顾整个课程内容，虽然Ng有意的屏蔽了大部分的数学内容，但是提纲挈领的为我们展现了常见机器学习算法的基本容貌和应用技巧，令人受益良多。从视频、课后问答到编程作业，都完美的示范了一门在线课程应该是什么样子的，不能感谢更多。
回到正题，异常检测，也称为离群点检测，是用来发现一些特征不同于预期的样本，在应用中具有极高的价值。异常检测有多种方法，Ng课程中讲的是基于统计学方法（高斯模型）的异常检测。
写这篇小结的时候，Ng的课程已经结束了（期待SoA哈哈哈），回顾整个课程内容，虽然Ng有意的屏蔽了大部分的数学内容，但是提纲挈领的为我们展现了常见机器学习算法的基本容貌和应用技巧，令人受益良多。从视频、课后问答到编程作业，都完美的示范了一门在线课程应该是什么样子的，不能感谢更多。
回到正题，异常检测，也称为离群点检测，是用来发现一些特征不同于预期的样本，在应用中具有极高的价值。异常检测有多种方法，Ng课程中讲的是基于统计学方法（高斯模型）的异常检测。