Anomaly Detection Principles and Algorithms

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Details

Presents new algorithms for static and time series datasets

Introduces new ensemble methods for improved anomaly detection

Covers rank-based anomaly detection algorithms

Discusses the pros and cons of various approaches used for anomaly detection


Presents new algorithms for static and time series datasets Introduces new ensemble methods for improved anomaly detection Covers rank-based anomaly detection algorithms Discusses the pros and cons of various approaches used for anomaly detection

Inhalt
1 Introduction.- 2 Anomaly Detection.- 3 Distance-based Anomaly Detection Approaches.- 4 Clustering-based Anomaly Detection Approaches.- 5 Model-based Anomaly Detection Approaches.- 6 Distance and Density Based Approaches.- 7 Rank Based Approaches.- 8 Ensemble Methods.- 9 Algorithms for Time Series Data.- Datasets for Evaluation.- Datasets for Time Series Experiments.

Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • GTIN 09783319675244
    • Genre Information Technology
    • Auflage 1st edition 2017
    • Lesemotiv Verstehen
    • Anzahl Seiten 240
    • Größe H241mm x B160mm x T19mm
    • Jahr 2018
    • EAN 9783319675244
    • Format Fester Einband
    • ISBN 3319675249
    • Veröffentlichung 25.01.2018
    • Titel Anomaly Detection Principles and Algorithms
    • Autor Kishan G. Mehrotra , Huaming Huang , Chilukuri K. Mohan
    • Untertitel Terrorism, Security, and Computation
    • Gewicht 530g
    • Herausgeber Springer International Publishing
    • Sprache Englisch

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