Progetto per il contest del corso di Multivariate analysis and Statistical Learning per l'anno 2019. Il progetto prevede lo sviluppo di un Autoencoder sparso e Denoising Autoecoder in Keras e Tensorflow2 per eseguire l'anomaly detection attraverso riduzione dimensionale su 2 dataset, uno artificiale che simula l'attratore di Lorenz e uno reale preso da Kaggle, il credit card.
I risultati ottenuti con gli Autoencoder sono stati confrontatati con gli algoritmi PCA e Kernel PCA.
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
Progetto per il contest del corso di Multivariate analysis and Statistical Learning per l'anno 2019. Il progetto prevede lo sviluppo di un Autoencoder sparso e Denoising Autoecoder in Keras e Tensorflow2 per eseguire l'anomaly detection attraverso riduzione dimensionale su 2 dataset, uno artificiale che simula l'attratore di Lorenz e uno reale p…
MattBlue92/MASL_project_2019
Folders and files
| Name | Name | Last commit message | Last commit date | |
|---|---|---|---|---|
Repository files navigation
About
Progetto per il contest del corso di Multivariate analysis and Statistical Learning per l'anno 2019. Il progetto prevede lo sviluppo di un Autoencoder sparso e Denoising Autoecoder in Keras e Tensorflow2 per eseguire l'anomaly detection attraverso riduzione dimensionale su 2 dataset, uno artificiale che simula l'attratore di Lorenz e uno reale p…
Resources
Stars
Watchers
Forks
Releases
No releases published
Packages 0
No packages published