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Anomaly Detection Principles and Algorithms (Terrorism, Security, and Computation)
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XOF 84321
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Anomaly detection principles and algorithms provide a readable and elegant presentation of the principles of anomaly detection, making it an easy introduction for newcomers to the field.
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- This book provides a readable and elegant presentation of the principles of anomaly detection,providing an easy introduction for newcomers to the field. A large number of algorithms are succinctly described, along with a presentation of their strengths and weaknesses.The authors also cover algorithms that address different kinds of problems of interest with single and multiple time series data and multi-dimensional data. New ensemble anomaly detection algorithms are described, utilizing the benefits provided by diverse algorithms, each of which work well on some kinds of data. With advancements in technology and the extensive use of the internet as a medium for communications and commerce, there has been a tremendous increase in the threats faced by individuals and organizations from attackers and criminal entities. Variations in the observable behaviors of individuals (from others and from their own past behaviors) have been found to be useful in predicting potential problems of various kinds. Hence computer scientists and statisticians have been conducting research on automatically identifying anomalies in large datasets. This book will primarily target practitioners and researchers who are newcomers to the area of modern anomaly detection techniques. Advanced-level students in computer science will also find this book helpful with their studies.
| Publisher | Springer |
| Publication date | January 25, 2018 |
| Edition | 2017th |
| Language | English |
| Print length | 239 pages |
| ISBN-10 | 3319675249 |
| ISBN-13 | 978-3319675244 |
| Item Weight | 1.35 pounds (610 grams) |
| Dimensions | 6.25 x 0.75 x 9.25 inches (15.9 x 1.9 x 23.5 cm) |
| Part of series | Terrorism, Security, and Computation |
Quem Deverá Comprar?
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Security Analysts
Security analysts will benefit from practical insights on detecting threats using advanced anomaly detection techniques.
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Data Scientists
Data scientists involved in security research can utilize algorithms detailed in the book for anomaly detection applications.
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Academic Researchers
Academic researchers focusing on security and computation can leverage the comprehensive theoretical frameworks discussed.
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General Readers
Individuals without a technical background may find the content overly complex and difficult to understand.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Perguntas e respostas do cliente
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Pergunta:
Como comprar Anomaly Detection Principles and Algorithms online na Ubuy?
Resposta: É fácil comprar Anomaly Detection Principles and Algorithms online na Ubuy.. Você só precisa procurar o produto, escolher a forma de envio na hora de finalizar a compra e receber no seu endereço. -
Pergunta:
Anomaly Detection Principles and Algorithms está disponível para compras online em Guinea-Bissau?
Resposta: Sim, na Ubuy Guinea-Bissau este produto está disponível para você comprar a um preço razoável.. O Anomaly Detection Principles and Algorithms não está disponível localmente, mas você pode confiar em nós com nossos serviços de remessa expressa. -
Pergunta:
Quanto tempo leva para receber o produto após fazer o pedido?
Resposta: O tempo de entrega do seu produto encomendado varia de acordo com o que você pediu e o método de envio que você escolheu.. O tempo estimado de entrega é mencionado durante o processo de checkout, portanto, fique despreocupado ao fazer compras.
Computer Vision & Pattern Recognition Editorial Review
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Recursos e benefícios
- The book offers a readable and elegant presentation of anomaly detection principles.
- It provides an easy introduction for newcomers to the field of anomaly detection.
- A large number of algorithms are succinctly described, along with a presentation of their strengths and weaknesses.
- The book covers algorithms that address different kinds of problems of interest with single and multiple time series data and multi-dimensional data.
- New ensemble anomaly detection algorithms are described, utilizing the benefits provided by diverse algorithms, each of which work well on some kinds of data.
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