
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
- Gebunden
- 327 Seiten
- Erschienen 2021
- The MIT Press
- paperback
- 148 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- hardcover
- 192 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley
- paperback
- 272 Seiten
- Erschienen 2010
- Routledge
- hardcover
- 90 Seiten
- Erschienen 1976
- John Wiley & Sons Inc
- hardcover
- 344 Seiten
- Erschienen 2012
- Wiley
- Hardcover -
- Erschienen 2015
- Springer
- Kartoniert
- 656 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Kartoniert
- 358 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly