Outlier Analysis
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Beschreibung
"Outlier Analysis" von Charu C. Aggarwal ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Identifikation und Analyse von Ausreißern in Daten befasst. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in die Konzepte und Methoden zur Erkennung von Anomalien, die in verschiedenen Datensätzen auftreten können. Es deckt sowohl statistische als auch datengetriebene Ansätze ab und behandelt Themen wie distanzbasierte, dichtebasierte und modellbasierte Methoden zur Ausreißererkennung. Aggarwal diskutiert die Herausforderungen bei der Analyse großer und komplexer Datensätze sowie die Relevanz der Ausreißeranalyse in verschiedenen Anwendungen wie Betrugserkennung, Netzwerküberwachung und medizinischer Diagnostik. Das Buch kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Beispielen und Algorithmen, um dem Leser ein tiefes Verständnis für die Techniken und deren Anwendungsmöglichkeiten zu vermitteln. Es richtet sich sowohl an Forscher als auch an Praktiker im Bereich Data Science, maschinelles Lernen und Statistik.
Produktdetails
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Über den Autor
- hardcover
- 568 Seiten
- Erschienen 2010
- Wiley
- hardcover
- 619 Seiten
- Erschienen 2000
- Springer
- paperback
- 212 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- hardcover
- 634 Seiten
- Erschienen 1985
- Springer
- Kartoniert
- 207 Seiten
- Erschienen 2009
- Springer
- Kartoniert
- 598 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 330 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 590 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- hardcover
- 1096 Seiten
- Erschienen 2010
- The MIT Press
- Kartoniert
- 256 Seiten
- Erschienen 2001
- Springer
- paperback
- 272 Seiten
- Erschienen 2010
- Routledge
- paperback
- 420 Seiten
- Erschienen 2020
- Apress
- Gebunden
- 745 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Kartoniert
- 332 Seiten
- Erschienen 2005
- Springer




