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Beschreibung
This book provides comprehensive coverage of the field of outlier analysis from a computer science point of view. It integrates methods from data mining, machine learning, and statistics within the computational framework and therefore appeals to multiple communities. The chapters of this book can be organized into three categories:Basic algorithms: Chapters 1 through 7 discuss the fundamental algorithms for outlier analysis, including probabilistic and statistical methods, linear methods, proximity-based methods, high-dimensional (subspace) methods, ensemble methods, and supervised methods.Domain-specific methods: Chapters 8 through 12 discuss outlier detection algorithms for various domains of data, such as text, categorical data, time-series data, discrete sequence data, spatial data, and network data.Applications: Chapter 13 is devoted to various applications of outlier analysis. Some guidance is also provided for the practitioner.The second edition of this book is more detailed and is written to appeal to both researchers and practitioners. Significant new material has been added on topics such as kernel methods, one-class support-vector machines, matrix factorization, neural networks, outlier ensembles, time-series methods, and subspace methods. It is written as a textbook and can be used for classroom teaching.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
04.05.2018
Sprache
Englisch
EAN
9783319837727
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Charu C. Aggarwal
Seitenanzahl
466
Auflage
Softcover reprint of the original 2nd edition 2017
Einbandart
Taschenbuch
Autorenporträt
Charu C. Aggarwal is a Distinguished Research Staff Member (DRSM) at the IBM T. J. Watson Research Center in Yorktown Heights, New York. He completed his undergraduate degree in Computer Science from the Indian Institute of Technology at Kanpur in 1993 and his Ph.D. in Operations Research from the Massachusetts Institute of Technology in 1996. He has published more than 300 papers in refereed conferences and journals, and has applied for or been granted more than 80 patents. He is author or editor of 15 books, including textbooks on data mining, recommender systems, and outlier analysis. Because of the commercial value of his patents, he has thrice been designated a Master Inventor at IBM. He has received several internal and external awards, including the EDBT Test-of-Time Award (2014) and the IEEE ICDM Research Contributions Award (2015). He has also served as program or general chair of many major conferences in data mining. He is a fellow of the SIAM, ACM, and the IEEE, for “contributions to knowledge discovery and data mining algorithms.”
Schlagwörter
Outlier Analysis, Anomaly detection, Outlier detection, Novelty detection, Outlier ensembles, Temporal outlier detection, Temporal anomaly detection, Network outlier detection, Spatial outliers, Streaming outlier detection, Text outliers, Artificial intelligence, Data mining, Machine learning, Matrix factorization
Thema-Inhalt
UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik UFM - Mathematische und statistische Software UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
254 mm
Breite
17.8 cm

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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