自适应机器学习异常检测是一种利用机器学习技术来检测数据中异常模式的方法。这种方法与传统的异常检测方法相比具有更好的适应性，能够自动适应数据分布的变化和新的异常模式。以下是一些常见的自适应机器学习异常检测方法：
基于密度估计的方法：这种方法利用机器学习算法对数据的密度分布进行建模，然后识别那些低密度区域中的样本作为异常值。自适应方法会随着数据分布的变化而更新密度模型，以适应新的异常模式。
基于聚类的方法：通过对数据进行聚类分析，可以发现异常点与正常数据点的差异。自适应聚类方法可以动态地调整聚类结果，以反映数据分布的变化，从而更准确地识别异常点。
基于深度学习的方法：深度学习技术在异常检测领域也得到了广泛的应用，特别是对于非线性、高维数据的异常检测。自适应深度学习方法可以通过神经网络自动学习数据的特征表示，并动态地调整网络结构以适应数据的变化。
增量学习方法：增量学习技术允许模型在接收新数据时进行动态更新，从而保持对数据分布的准确建模。这种方法适用于需要实时监测和检测异常的场景。
半监督学习方法：使用少量带标记的数据和大量未标记的数据进行异常检测。自适应半监督学习方法可以根据新的未标记数据来更新异常检测模型，以适应新的异常模式。
