引用与成果¶
引用 PyOD¶
PyOD 论文发表在 JMLR(机器学习开源软件专刊)。如果您在科学出版物中使用 PyOD,请引用以下论文
@article{zhao2019pyod,
author = {Zhao, Yue and Nasrullah, Zain and Li, Zheng},
title = {PyOD: A Python Toolbox for Scalable Outlier Detection},
journal = {Journal of Machine Learning Research},
year = {2019},
volume = {20},
number = {96},
pages = {1-7},
url = {http://jmlr.org/papers/v20/19-011.html}
}
或
Zhao, Y., Nasrullah, Z. and Li, Z., 2019. PyOD: A Python Toolbox for Scalable Outlier Detection. Journal of machine learning research (JMLR), 20(96), pp.1-7.
使用或引用 PyOD 的科学工作¶
我们很高兴 PyOD 在科学工作中得到了越来越多的引用。自发布以来,PyOD 已被用于数百个学术项目。请参阅此处的不完全列表。
精选文章与成果¶
PyOD 已获得机器学习社区的广泛认可,并有一些精选文章和教程。
Analytics Vidhya:《使用 PyOD 库学习 Python 异常检测的绝佳教程》
KDnuggets:《异常检测方法的直观可视化》
KDnuggets:《PyOD 异常检测方法概述》
Towards Data Science:《异常检测傻瓜指南》
Computer Vision News (2019年3月):《用于异常检测的 Python 开源工具箱》
FLOYDHUB:《Python 异常检测简介》
awesome-machine-learning:《通用机器学习》
Hadi Fanaee 博士关于使用 PyOD 进行异常检测的讲座:《异常检测讲座》
使用 PyOD 的研讨会/展示:
检测意外:异常检测方法简介,加州理工学院喷气推进实验室 Kiri Wagstaff 博士在 KISS 技术信号研讨会上发表。 [研讨会视频] [PDF]
GitHub Python 趋势:
2019年:7月8-9日,4月5-6日,2月10-11日,1月23-24日,1月10-14日
2018年:6月15日,12月8-9日
杂项: