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Vendeur : Bibliomadness, Worthington, MA, Etats-Unis
Edition originale
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Ajouter au panierHardcover. Etat : Good. No Jacket. 1st Edition. Book is in very good condition with the exception of a bump/indent to the top edge of the front and rear cover. Bottom cover corners bumped. This is why I listed it as good condition. Otherwise minor edgewear. Inside pages are clean and tight. No writing or marking.
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Vendeur : WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Royaume-Uni
EUR 31,37
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Ajouter au panierPaperback. Etat : Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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Edité par Independently published, 2019
ISBN 10 : 1709584335 ISBN 13 : 9781709584336
Langue: anglais
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
EUR 30,74
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Ajouter au panierPaperback. Etat : Brand New. 194 pages. 9.00x6.00x0.44 inches. In Stock.
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Vendeur : StainesBook, Weybridge, SURRE, Royaume-Uni
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Vendeur : Mispah books, Redhill, SURRE, Royaume-Uni
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
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Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-Unis
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Vendeur : Open Books, Chicago, IL, Etats-Unis
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Edité par CreateSpace Independent Publishing Platform, 2018
ISBN 10 : 1723484725 ISBN 13 : 9781723484728
Langue: anglais
Vendeur : Aragon Books Canada, OTTAWA, ON, Canada
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Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-Unis
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EUR 20,74
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ISBN 10 : 7111617029 ISBN 13 : 9787111617020
Vendeur : liu xing, Nanjing, JS, Chine
EUR 86,64
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Ajouter au panierpaperback. Etat : New. Language:Chinese.Paperback. Pub Date: 2019-01-01 Pages: 156 Publisher: Mechanical Industry Press This book introduces the broad base of advanced data analysis concepts. as well as * near database revolutions such as Neo4j. Elastic Search and MongoDB. This book discusses how to implement ETL technology including local crawling. and applies it to high-frequency algorithmic trading and goal-oriented dialogue.
Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2023
ISBN 10 : 6206180662 ISBN 13 : 9786206180661
Langue: anglais
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
EUR 80,86
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine learning and deep learning (DL) techniques have shown promising results in detecting fraudulent activities. In this thesis, we propose approaches for credit card fraud detection that combine supervised and unsupervised learning techniques. We apply feature engineering techniques to extract relevant features from the credit card transaction dataset, followed by anomaly detection models that combine supervised ML, semi-supervised ML, and DL techniques. We analyze the dataset using various parameters and methods. Our study on various ML and DL methods in detecting fraudulent transactions are Artificial Neural Networks (ANN), Convolutional Neural Networks (CNN), Support Vector Classifier (SVC) with Autoencoder, Linear Regression with Autoencoder, K-Nearest Neighbors (KNN), XGBoost, CatBoost, Adaboost, Gradient Boosting, Random Forest, Decision Tree, K-Means Clustering, LightBGM, Logistic Regression, logistic regression with undersampled data, Naive Bayes achieves, SVC achieves, Isolation Forest, and Local Outlier Factor. We evaluate our approach on a real-world credit card transaction dataset named Creditcard.csv from the Kaggle dataset.