Practical Machine Learning - A New Look at Anomaly Detection

Ted Dunning, Ellen Friedman

46 valoraciones de Goodreads

Idioma: inglés

Editorial: O'Reilly Media, US, 2014

1491911603 / 9781491911600

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Anomaly detection is the detective work of machine learning: finding the unusual, catching the fraud, discovering strange activity in large and complex datasets. But, unlike Sherlock Holmes, you may not know what the puzzle is, much less what "suspects" you're looking for. This O'Reilly report uses practical examples to explain how the underlying concepts of anomaly detection work. From banking security to natural sciences, medicine, and marketing, anomaly detection has many useful applications in this age of big data. And the search for anomalies will intensify once the Internet of Things spawns even more new types of data. The concepts described in this report will help you tackle anomaly detection in your own project.Use probabilistic models to predict what's normal and contrast that to what you observe Set an adaptive threshold to determine which data falls outside of the normal range, using the t-digest algorithm Establish normal fluctuations in complex systems and signals (such as an EKG) with a more adaptive probablistic model Use historical data to discover anomalies in sporadic event streams, such as web traffic Learn how to use deviations in expected behavior to trigger fraud alerts.…

N° de ref. del artículo LU-9781491911600

Título
Practical Machine Learning - A New Look at Anomaly Detection
Autor
Ted Dunning, Ellen Friedman
Editorial
O'Reilly Media, US
Año de publicación
2014
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1491911603
ISBN 13
9781491911600
Peso del artículo
112 gramos

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