ما هي anomaly-detector؟
اكتشاف الحالات الشاذة في البيانات باستخدام الأساليب الإحصائية وتعلم الآلة. Z-score، وIQR، وغابة العزلة، وشذوذ السلاسل الزمنية. المصدر: majesticlabs-dev/majestic-marketplace.
اكتشاف الحالات الشاذة في البيانات باستخدام الأساليب الإحصائية وتعلم الآلة. Z-score، وIQR، وغابة العزلة، وشذوذ السلاسل الزمنية.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي anomaly-detector بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: majesticlabs-dev/majestic-marketplace.
Goal: Provide production-ready anomaly detection functions for various data types.
| Z-Score | Normal distributions | Sensitive to outliers | | IQR | Skewed distributions | Less sensitive overall | | Modified Z-Score | Robust detection | Slower computation | | Isolation Forest | High-dimensional data | Requires tuning | | LOF | Local density anomalies | Computationally expensive |
| Rolling | Time-series with trends | Window size sensitive | | STL | Seasonal time-series | Requires known period |
اكتشاف الحالات الشاذة في البيانات باستخدام الأساليب الإحصائية وتعلم الآلة. Z-score، وIQR، وغابة العزلة، وشذوذ السلاسل الزمنية. المصدر: majesticlabs-dev/majestic-marketplace.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill anomaly-detectorBrowse more skills from majesticlabs-dev/majestic-marketplace
اكتشاف الحالات الشاذة في البيانات باستخدام الأساليب الإحصائية وتعلم الآلة. Z-score، وIQR، وغابة العزلة، وشذوذ السلاسل الزمنية. المصدر: majesticlabs-dev/majestic-marketplace.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill anomaly-detector بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/majesticlabs-dev/majestic-marketplace