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Outlier Analysis
Charu C. Aggarwal (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
With the increasing advances in hardware technology for data collection, and advances in software technology (databases) for data organization, computer scientists have increasingly participated in the latest advancements of the outlier analysis field. Computer scientists, specifically, approach this field based on their practical experiences in managing large amounts of data, and with far fewer… assumptions– the data can be of any type, structured or unstructured, and may be extremely large.
Outlier Analysis
is a comprehensive exposition, as understood by data mining experts, statisticians and computer scientists. The book has been organized carefully, and emphasis was placed on simplifying the content, so that students and practitioners can also benefit. Chapters will typically cover one of three areas: methods and techniques commonly used in outlier analysis, such as linear methods, proximity-based methods, subspace methods, and supervised methods; data domains, such as, text, categorical, mixed-attribute, time-series, streaming, discrete sequence, spatial and network data; and key applications of these methods as applied to diverse domains such as credit card fraud detection, intrusion detection, medical diagnosis, earth science, web log analytics, and social network analysis are covered. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
11.01.2013
Sprache
Englisch
EAN
9781461463955
Herausgeber
Springer US
Sonderedition
Nein
Autor
Charu C. Aggarwal
Seitenanzahl
446
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Data Analytics, Data Mining, Machine Learning, Outlier Analysis
Thema-Inhalt
UNF - Data Mining
UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
UYQ - Künstliche Intelligenz
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
UFM - Mathematische und statistische Software
UR - Computersicherheit
UTN - Netzwerksicherheit
UN - Datenbanken
UNH - Informationsrückgewinnung, Information Retrieval
UND - Data Warehousing
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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