Produktbild 1
60,80 €
inkl. MwSt.
zzgl. Versandkosten

1

lieferbar in 1-3 Werktagen

Erkennung von Anomalien mit dem Fuzzy-C-means-Algorithmus zur Dichtemaximierung: Die Begründung für das System zur Erkennung von Anomalien unter Verwendung des Dichte-Maximierungs-Ansatzes für den Fuzzy-C-Means-Clustering-Algorithmus. Der Arbeitsablauf eines vorgeschlagenen Systems zur Erkennung von Anomalien mit dem FCM-Algorithmus zur Maximierung der Dichte. Der Rahmen der Ensemble-Klassifikator-basierten Anomalie-Erkennung - dieser Ansatz der Anomalie-Erkennung basiert auf der Integration meh ...

Weiterempfehlen:

DETAILS

  • System zur Erkennung von Anomalien im Netzwerkverkehr durch Data Mining
  • Perspektive des maschinellen Lernens
  • Sharma, Ruby, Chaurasia, Sandeep
  • Kartoniert, 136 S.
  • Sprache: Deutsch
  • 220 mm
  • ISBN-13: 9786204243962
  • Titelnr.: 95188001
  • Verlag Unser Wissen (2021)
  • Herstelleradresse

    Verlag Unser Wissen

    Brivibas gatve 197

    1039 - LT Riga

    E-Mail: customerservice@vdm-vsg.de

Bewertungen (0)
Jetzt bewerten

Mehr von Ruby Sharma und Sandeep Chaurasia

Gesamtsummeinkl. MwSt.

Sie haben bisher keine Artikel in deinen Warenkorb gelegt. Bitte verwenden Sie hierfür den Button 'kaufen'.