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Anomaly Detection Principles and Algorithms - Couverture rigide

 
9783319675244: Anomaly Detection Principles and Algorithms

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ISBN 10 :  331988445X ISBN 13 :  9783319884455
Editeur : Springer, 2019
Couverture souple

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Mehrota, Kishan G.; Mohan, Chilukuri K.; Huang, Huaming
Edité par Springer, 2018
ISBN 10 : 3319675249 ISBN 13 : 9783319675244
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Mehrotra, Kishan G.; Mohan, Chilukuri K.; Huang, HuaMing
Edité par Springer, 2018
ISBN 10 : 3319675249 ISBN 13 : 9783319675244
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Edité par Springer, 2018
ISBN 10 : 3319675249 ISBN 13 : 9783319675244
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Edité par Springer, 2018
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ISBN 10 : 3319675249 ISBN 13 : 9783319675244
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Kishan G. Mehrotra
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Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne

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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a readable and elegant presentation of the principles of anomaly detection,providing an easy introduction for newcomers to the field. A large numberof algorithms are succinctly described, along with a presentation of theirstrengths and weaknesses.The authors also cover algorithms that addressdifferent kinds of problems of interest with single and multiple time seriesdata and multi-dimensional data. New ensemble anomaly detectionalgorithms are described, utilizing the benefits provided by diversealgorithms, each of which work well on some kinds of data.With advancements in technology and the extensive use of the internet asa medium for communications and commerce, there has been atremendous increase in the threats faced by individuals and organizationsfrom attackers and criminal entities. Variations in the observable behaviorsof individuals (from others and from their own past behaviors) have beenfound to be useful in predicting potential problems of various kinds. Hencecomputer scientists and statisticians have been conducting research on automatically identifying anomalies in large datasets. This book will primarily target practitioners and researchers who are newcomers to the area of modern anomaly detection techniques. Advanced-level students in computer science will also find this book helpful with their studies. 240 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319675244

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Mehrotra, Kishan G.; Mohan, Chilukuri K.; Huang, HuaMing
Edité par Springer, 2018
ISBN 10 : 3319675249 ISBN 13 : 9783319675244
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Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-Unis

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Kishan G. Mehrotra|Chilukuri K. Mohan|HuaMing Huang
ISBN 10 : 3319675249 ISBN 13 : 9783319675244
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagne

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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents new algorithms for static and time series datasetsIntroduces new ensemble methods for improved anomaly detectionCovers rank-based anomaly detection algorithmsDiscusses the pros and cons of various approaches used for anomaly. N° de réf. du vendeur 158491530

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Kishan G. Mehrotra
ISBN 10 : 3319675249 ISBN 13 : 9783319675244
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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne

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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a readable and elegant presentation of the principles of anomaly detection,providing an easy introduction for newcomers to the field. A large numberof algorithms are succinctly described, along with a presentation of theirstrengths and weaknesses.The authors also cover algorithms that addressdifferent kinds of problems of interest with single and multiple time seriesdata and multi-dimensional data. New ensemble anomaly detectionalgorithms are described, utilizing the benefits provided by diversealgorithms, each of which work well on some kinds of data.With advancements in technology and the extensive use of the internet asa medium for communications and commerce, there has been atremendous increase in the threats faced by individuals and organizationsfrom attackers and criminal entities. Variations in the observable behaviorsof individuals (from others and from their own past behaviors) have beenfound to be useful in predicting potential problems of various kinds. Hencecomputer scientists and statisticians have been conducting research on automatically identifying anomalies in large datasets. This book will primarily target practitioners and researchers who are newcomers to the area of modern anomaly detection techniques. Advanced-level students in computer science will also find this book helpful with their studies. N° de réf. du vendeur 9783319675244

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