在Javascript中，异常值检测常用于处理数据集中可能存在的异常点。为了预测数据中的这些异常值，可以使用多元正态分布模型，该模型假设数据遵循高斯分布。为检测异常值，需要选择一个适当的阈值，用于截断分布的尾部，考虑到异常值的两个极端（即高值和低值）。阈值的选择可以通过在测试数据集上执行交叉验证来估计。
这个模型的实现依赖于syvester.js库，并且包中的HTML文件展示了其在实际中的应用。关于多元高斯分布模型及其应用的更多信息，您可以访问以下资源：
在Javascript中，异常值检测常用于处理数据集中可能存在的异常点。为了预测数据中的这些异常值，可以使用多元正态分布模型，该模型假设数据遵循高斯分布。为检测异常值，需要选择一个适当的阈值，用于截断分布的尾部，考虑到异常值的两个极端（即高值和低值）。阈值的选择可以通过在测试数据集上执行交叉验证来估计。
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