异常检测:从基础到应用
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更新于2024-07-20
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"Outlier Analysis" 一书深入探讨了计算机科学视角下的异常检测领域,融合了数据挖掘、机器学习和统计学的方法,并且适用于多个社区。书中内容分为三大部分:基础算法、特定领域的异常检测方法以及应用实例。
在基础算法部分(第1章至第7章),作者讨论了用于异常分析的基本算法,包括概率和统计方法、线性方法、基于距离的方法、高维(子空间)方法、集成方法和监督方法。这些方法提供了对数据集中的异常行为进行识别和理解的基础工具。
特定领域的异常检测方法(第8章至第12章)专注于特定类型的数据,如文本数据、分类数据、时间序列数据、离散序列数据、空间数据和网络数据。这部分内容展示了如何针对不同数据特性调整和优化异常检测算法,以提高其在特定应用中的效果。
应用部分(第13章)详细介绍了异常分析在各种实际场景中的应用,并为实践者提供了指导。这有助于读者理解如何将理论知识应用于实际工作,解决真实世界的问题。
第二版增加了大量新内容,涵盖了如核方法、单类支持向量机、矩阵分解、神经网络、异常集合、时间序列方法和子空间方法等主题。本书被设计为教材,适合课堂教学,旨在同时吸引研究人员和实践者的兴趣。
此外,该书遵循严格的版权规定,允许在一定范围内进行评论、学术分析或为特定目的输入到计算机系统中执行。然而,未经许可,禁止任何形式的复制或传播,除非是为评论或学术研究提供简短摘录。
“Outlier Analysis”是一本全面介绍异常检测的书籍,不仅涵盖了基础理论,还包含最新的研究进展和技术,对于理解和应用异常检测技术的读者来说,是一份宝贵的资源。
2019-01-26 上传
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zqqnancy
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