1、简介
One Class Learning 比较经典的算法是One-Class-SVM，这个算法的思路非常简单，就是寻找一个超平面将样本中的正例圈出来，预测就是用这个超平面做决策，在圈内的样本就认为是正样本。（由于核函数计算比较耗时，数据量较大时不太适用）
sklearn提供了一些机器学习方法，可用于奇异（Novelty）点或者异常
（Outlier）点检测，包括One Class SVM，Isolation Forest，Local Outlier Factor（LOF）等，其中One CLass SVM可以用于Novelty Dection，而后两者可用于Outlier Detection。
严格来说，One CLass SVM不是一种outlier detection，而是一种novelty detection方法：它的训练集不应该掺杂异常点，因为模型可能会去匹配这些异常点。但在数据维度很高，或者对相关数据分布没有任何假设的情况下，one class SVM也可以用于outlier detection。One Class SVM也是属于支持向量机大家族的，但是它和传统的基于监督学习的分类回归支持向量机不同，它是无监督学习的方法，也就是说，它不需要我们标记训练集的输出标签。
在one-class classification中，仅仅只有一类的信息是可以用于训练，其他类别的（总称outlier）信息是缺失的，也就是区分两个类别的边界线是通过仅有的一类数据的信息学习得到的。
2、具体算法描述
那么没有类别标签，我们如何寻找划分的超平面以及寻找支持向量机呢？One Class SVM这个问题的解决思路有很多。这里只讲解一种特别的思想SVDD，对于SVDD来说，我们期望所有不是异常的样本都是正类别，同时它采用一个超球体而不是一个超平面来做划分，该算法在特征空间中获得数据周围的球形边界，期望最小化这个超球体的体积，从而最小化异常点数据的影响。
