时间序列异常检测 该存储库包含Sanket Mishra，Varad Kshirsagar，Rohit Dwivedula和Chittaranjan Hota题为“基于注意力的Bi-LSTM用于时间序列数据异常检测”的论文的开源代码。 型号图 * 提议的模型与现有和先前的最新模型的比较 根据平均F分数： 数据集 我们的模型 深度防盗 工作组 AdVec 天际线 NumentaTM 努门塔 KNN CAD HTM Java 人工无异常 0 0 0 0 0 0 0 0 0 人工的异常 0.402 0.156 0.013 0.017 0.043 0.017 0.012 0.003 0.017 realAdExchange 0.214 0.132 0.026 0.018 0.005 0.035 0.040 0.024 0.034

Curve：时序数据异常标记工具。Curve是由百度和清华大学联合推出的一款开源工具，用于帮助开发者标记时序数据中的异常。标签数据（也就是真实有效值）对于评估时序数据异常检测方法非常有必要。否则，我们无法轻松选择好检测方法，或者确定模型A好于模型B。Curve能让开发者在上面使用强大的自定义函数，高效标记数据。

纽约地区从2014年7月1日到2015年1月31日的出租车需求