關於什麼時候用異常檢測和監督學習，以及多元高斯模型的使用
當有很多負樣本，少量正樣本的時候，用異常檢測。
假如特徵不符合高斯分佈，則應該對原始特徵做一個變換，比如log(x)或者X^2等等讓其符合高斯分佈
多元高斯混合模型公式：
其中裡面有兩個引數一個是u特徵均值，一個是協方差矩陣
混合高斯模型使用條件 m（訓練樣本數量）>n（特徵數量），否則協方差矩陣不可逆，無法求解。吳老師的建議是m>=10n。
還有一種情況是樣本特徵中出現了冗餘特徵，既有x1=x2或者是x1 = x2+x3線性組合，在這樣的情況下使用高斯混合模型也會出錯。
下面是傳統模型和混合高斯的使用對比：
當然使用原模型可能對於單個特徵x1和x2來說，並沒有發現異常，只有當把x1,x2組合在一起的時候才會形成異常。故我們需要手動建立一個新的特徵X3=x1/x2這樣，讓兩者關聯起來，
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