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异常检测（anomaly/ outlier detection）领域还有那些值得研究的问题？ 基于图像的异常检测，比如工业上用的表面瑕疵检测（surface defect detection）发展到了哪一步？ 还有无进一步研究. 通常来说我们会定义 观测量 (measurement) = 真实数据 (true data) + 噪声 (noise); （最近恰好读了一点相关资料，斗胆答一下，希望能抛砖引玉。如有错漏之处，欢迎指出。） 和一般回归分析方法相比， 鲁棒回归 （robust regression）不容易受 离群值 （outlier）的影响. 数据挖掘，机器学习相关！就是 noise 和 outlier 是吧. 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业.

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通常来说我们会定义 观测量 (measurement) = 真实数据 (true data) + 噪声 (noise); （最近恰好读了一点相关资料，斗胆答一下，希望能抛砖引玉。如有错漏之处，欢迎指出。） 和一般回归分析方法相比， 鲁棒回归 （robust regression）不容易受 离群值 （outlier）的影响. 异常检测（anomaly/ outlier detection）领域还有那些值得研究的问题？ 基于图像的异常检测，比如工业上用的表面瑕疵检测（surface defect detection）发展到了哪一步？ 还有无进一步研究. 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业. 数据挖掘，机器学习相关！就是 noise 和 outlier 是吧.

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