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Synopsis
Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security, Second Edition provides a classroom-tested introduction to a wide variety of machine learning and deep learning algorithms and techniques, reinforced via realistic applications.
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Mark Stamp is a Professor at San Jose State University, and the author of two textbooks, Information Security: Principles and Practice and Applied Cryptanalysis: Breaking Ciphers in the Real World. He previously worked at the National Security Agency (NSA) for seven years, which was followed by two years at a small Silicon Valley startup company.
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Introduction to Machine Learning With Applications in Information Security
Edité par
Chapman and Hall/CRC, 2022
ISBN 10 : 1032204923
ISBN 13 : 9781032204925
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Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security
Edité par
Taylor & Francis Ltd, 2022
ISBN 10 : 1032204923
ISBN 13 : 9781032204925
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Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security
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Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Edité par
Chapman and Hall/CRC, 2022
ISBN 10 : 1032204923
ISBN 13 : 9781032204925
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Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
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Chapman and Hall/CRC, 2022
ISBN 10 : 1032204923
ISBN 13 : 9781032204925
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Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
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Chapman and Hall/CRC, 2022
ISBN 10 : 1032204923
ISBN 13 : 9781032204925
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Introduction to Machine Learning With Applications in Information Security
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Chapman and Hall/CRC, 2022
ISBN 10 : 1032204923
ISBN 13 : 9781032204925
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Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security
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Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Edité par
Chapman and Hall/CRC, 2022
ISBN 10 : 1032204923
ISBN 13 : 9781032204925
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