异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。本文总结了四种机器学习中异常检测的算法：Isolation Forest、Local Outlier Factor、Principal Component Analysis、DAGMM，每一种算法都从其基本概念开始详细的介绍，后给出了该算法应用在实际中需要注意的要点。

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