Papers with Code 아카이브

Outlier Detection

태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.

하위 태스크
4
평가표
11
보존된 평가 기록
13

Outlier Detection is a task of identifying a subset of a given data set which are considered anomalous in that they are unusual from other instances. It is one of the core data mining tasks and is central to many applications. In the security field, it can be used to identify potentially threatening users, in the manufacturing field it can be used to identify parts that are likely to fail.

Source: Coverage-based Outlier Explanation

평가 결과

데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.

ECG5000

원본 태스크: Outlier Detection

평가 기록 3건

Fashion-MNIST

원본 태스크: Outlier Detection

평가 기록 1건

Heart-C

원본 태스크: Outlier Detection

평가 기록 1건

Hepatitis

원본 태스크: Outlier Detection

평가 기록 1건

Internet Ad

원본 태스크: Outlier Detection

평가 기록 1건

SKAB

원본 태스크: Outlier Detection

평가 기록 1건

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.