什么是 anomaly-detector?
使用统计和机器学习方法检测数据中的异常情况。 Z 分数、IQR、孤立森林和时间序列异常。 来源:majesticlabs-dev/majestic-marketplace。
使用统计和机器学习方法检测数据中的异常情况。 Z 分数、IQR、孤立森林和时间序列异常。
通过命令行快速安装 anomaly-detector AI 技能到你的开发环境
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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 |
使用统计和机器学习方法检测数据中的异常情况。 Z 分数、IQR、孤立森林和时间序列异常。 来源:majesticlabs-dev/majestic-marketplace。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill anomaly-detectorBrowse more skills from majesticlabs-dev/majestic-marketplace
使用统计和机器学习方法检测数据中的异常情况。 Z 分数、IQR、孤立森林和时间序列异常。 来源:majesticlabs-dev/majestic-marketplace。
打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill anomaly-detector 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
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