在数据分析和机器学习领域中，异常检测（Anomaly Detection）是一项关键技术。它旨在从数据中发现那些偏离常规或预期的模式的数据点，这些异常点可能是错误记录、欺诈行为或其他不寻常的情况。异常检测的应用范围非常广泛，包括金融交易中的欺诈监测、医疗诊断中的疾病预测以及网络安全中的入侵检测等。

异常检测的核心是识别出与正常数据显著不同的数据点。传统的异常检测方法通常依赖于统计学中的假设检验，比如使用z-score或者chi-square test来判断某个观测值是否偏离了总体分布。然而，随着大数据时代的到来，更多的非参数方法和机器学习模型被用于异常检测，例如聚类分析、孤立森林（Isolation Forest）算法和高斯混合模型（GMM）等。

对于机器学习模型来说，异常检测可以分为两大类： supervised learning 和 unsupervised learning。Supervised learning 需要在训练过程中提供标签信息，即明确告诉模型哪些样本是正常的，哪些是异常的。而unsupervised learning则无需此类标签信息，直接对未标记的数据进行分析以找出潜在的异常点。

Unsupervised learning 在异常检测中有几个核心思想： 1. One-class SVM：这种方法基于支持向量机（SVM），但只用到了一类数据的样本来构建模型。一旦模型建立好，就可以用来拒绝新来的数据点，如果它们看起来不像之前见过的“正常”数据。 2. Density Estimation: 这种方法的核心理念是异常点往往出现在密度较低的区域。因此，可以通过估计数据的高密度区域来推断低密度区域的异常点。常用的密度的度量方法有Parzen window, kernel density estimation (KDE) 等。 3. Nearest Neighbor Methods: 最近邻算法也可以用来发现异常点。一般来说，正常数据点的邻居应该比较接近，但是异常点可能离大多数其他点都很远。 4. Autoencoders: 自编码器是一种神经网络结构，它可以尝试重构输入数据。异常点由于与其他数据不同，可能会导致重建误差增加。通过这种方式，我们可以将异常点与正常数据区分开。

在实际应用中，选择合适的异常检测算法取决于具体的问题场景和数据特征。例如，在实时监控的场景下，速度可能比准确性更重要；而在风险评估的场景下，准确性和解释性可能更为重要。此外，结合多种异常检测技术的集成策略也越来越受到关注。