基于统计的异常检测方法类似于数理统计中的假设检验环节，通常假定观测变量满足特定分布
当有新的观察值出现，通过计算该观测值在基于历史数据得到的分布中的概率，进而判断是否为异常值、李宏毅《机器学习》中一维以及多维高斯分布的例子讲的很清楚。
以及常用的3-sigma准则，如下图。
ＨＢＯＳ其实是给每个维度做个直方图做密度估计，主要优势在于计算速度较快，适用于大数据集以及实时要求较高的场景。
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