基于距离的离群点检测包
PyDBOD的Python项目详细描述
。
Welcome to Pydbod's documentation
本地外观概率（LOOP），使用一个物体与邻里的相对距离来测量从其分散的邻里区中消失的物体数量。
（DL）
Welcome to Pydbod's documentation
![，"SRC="https://warehouse-camo.cmh1.psfhosted.org/a497bef8dc0bc8e8a3a55e3a9e4ff5eb49c3273/2377656c636f6f6d652d746f2d707964626f64626f64D24d646f646f6f656f656f746e746e>6f696f696e>>>>
（西班牙语）
【中文解释】：介绍。
<H1>导言<A HREF=================================================
欢迎来到Pydbod，Python图书馆，使用基于距离的算法探测异常。在这本图书中，你有一个广泛的算法选择，我们将把它记录下来，所有的使用都归结为创建一个相应的类别对象和使用方法<strong>fit</strong>
用于安装包或获得分配，使用位于Github或Pypi的处置库：<P>
<P>
<P>
（西班牙语）
<Div id="Lof">。
<H1>Lof<a href=================================================
<p>Local Outlier Factor (LOF), o en español factor de valor atı́pico local, es una cuantificación del valor atı́pico de un punto perteneciente al conjunto de datos. 这种量化可以调整当地密度的变化。<P>
（DL）
<DT id=======================================================
（dd）
用于创建Lof类对象的建设者<P>
（DL）
<DT>参数<DT>
（dd）
如果您发现有错误，请尽管发表评论！
<DD>
返回值的类型＜DT＞
（dd）
最喜爱的格言
<DD>
<DL>
<DD>
<DL>
（DL）
<dt id="fit u predict">fit="span class="sig-parent">（<span========"sig-parent"=）<span=============================================
（dd）
<P>对数据矩阵适用Lof算法的方法<P>
（DL）
<DT>参数<DT>
（dd）
数据，数据基，数据基，数据基，<p>
<DD>
返回值的类型＜DT＞
（dd）
不正常分数（p）的数值。
<DD>
<DL>
<DD>
<DL>
（西班牙语）
"Loop"！
<H1>loop<a href=================================================
这一技术结合了若干概念，其中包括当地外力概率。首先，地点的概念，以密度为基础的算法，如Lof。Por otro lado, LOCI con conceptos probabilı́sticos.</p>
（DL）
<t dt id="loop">loop<span class="sig-parl">（<Span===========================================================
（dd）
为创建Loop类的对象而建造的建筑商。
（DL）
<DT>参数<DT>
（dd）
他是耶稣。
李，李
如果您发现有错误，请尽管发表评论！
（李）
李，李
拉姆达，用于规范标准化的第二个圆点，<P>Strong>int/strong>
（李）
<UL>
<DD>
返回值的类型＜DT＞
（dd）
【单词】：Loop类对象【单词】
<DD>
<DL>
<DD>
<DL>
（DL）
<t>fit>
（dd）
<P>将Loop算法用于数据矩阵的方法<P>
（DL）
<DT>参数<DT>
（dd）
数据，数据基，数据基，数据基，<p>
<DD>
返回值的类型＜DT＞
（dd）
<P>numpy.array概率异常[0-1]<P>
<DD>
<DL>
<DD>
<DL>
（西班牙语）
我的天啊！
<H1>LDOF<A HREF=]( "continued with this title")
本地外观概率（LOOP），使用一个物体与邻里的相对距离来测量从其分散的邻里区中消失的物体数量。
（DL）
参数
（dd）
如果您发现有错误，请尽管发表评论！
返回值的类型＜DT＞
（dd）
【单词】：Loop类对象【单词】
（DL）
fit>
（dd）
将LDF算法用于数据矩阵的方法
（DL）
-
参数
-
（dd）
数据，数据基，数据基，数据基，
-
返回值的类型＜DT＞
（dd）
不正常分数（p）的数值。
（西班牙语）
。
pinn-lof
KDDist算法是最大的距离到他们最近的K-邻，以便命令顶点并选择那些偏离最大的。
（DL）
-
kdist
（
参数
-
（dd）
他是耶稣。
李，李
如果您发现有错误，请尽管发表评论！
（李）
李，李
为扩大或降低门槛而作的参数（
strong>int
（李）
-
返回值的类型＜DT＞
（dd）
【中文解释】：KDDist类物品
（DL）
fit>
（dd）
对数据矩阵适用KDDist算法的方法
（DL）
-
参数
-
（dd）
数据，数据基，数据基，数据基，
-
返回值的类型＜DT＞
（dd）
numpy.array decision 1-0
（DL）
他是耶稣。
李，李
（李）
李，李
（李）
李，李
（李）
（西班牙语）
（西班牙语）
（西班牙语）
（西班牙语）
迪夫，迪夫
迪夫，迪夫
【中文解释】：导航
迪夫，迪夫
与此相关的主题＜H3＞
他是耶稣。
<李>
（西班牙语）
.
快速搜索（H3）
迪夫，迪夫
T.<；form class="search"action="search.html"method="get">；<；input type="text"name="q">；<；input type="submit"value="ir a">；<；/Form
（西班牙语）
（西班牙语）
字幕类型="text/javascript">；$2''35；搜索框'）。显示（0）；<；/script>；
-
（DL）
- 参数
- （dd） 数据，数据基，数据基，数据基，
- 返回值的类型＜DT＞ （dd） 不正常分数（p）的数值。
-
（西班牙语）
-
kdist
（
-
（dd）
他是耶稣。
李，李
如果您发现有错误，请尽管发表评论！
（李）
李，李
为扩大或降低门槛而作的参数（
strong>int （李）
- 返回值的类型＜DT＞ （dd） 【中文解释】：KDDist类物品
-
（DL）
- 参数
- （dd） 数据，数据基，数据基，数据基，
-
返回值的类型＜DT＞
（dd）
numpy.array decision 1-0
-
（DL）
他是耶稣。 李，李 （李） 李，李
（李） 李，李
（李）
-
（西班牙语）
（西班牙语）
（西班牙语）
（西班牙语）
迪夫，迪夫
迪夫，迪夫
【中文解释】：导航
迪夫，迪夫 与此相关的主题＜H3＞ 他是耶稣。 <李>
-
（西班牙语）
. 快速搜索（H3） 迪夫，迪夫 T.<；form class="search"action="search.html"method="get">；<；input type="text"name="q">；<；input type="submit"value="ir a">；<；/Form （西班牙语） （西班牙语） 字幕类型="text/javascript">；$2''35；搜索框'）。显示（0）；<；/script>；
fit> （dd） 对数据矩阵适用KDDist算法的方法
（DL）
。pinn-lof KDDist算法是最大的距离到他们最近的K-邻，以便命令顶点并选择那些偏离最大的。 （DL）
-
kdist
（
fit> （dd） 将LDF算法用于数据矩阵的方法
（DL）
欢迎加入QQ群-->： 979659372
