Analisi degli outlier

Recensioni dei lettori

Il libro riceve recensioni contrastanti: viene elogiato per la copertura completa del rilevamento e dell'analisi degli outlier, con un discreto equilibrio tra teoria e applicazione. Tuttavia, alcuni lettori lo trovano noioso da leggere e in alcune copie è stata segnalata la scarsa qualità della carta. Sebbene sia apprezzato da chi ha una solida formazione statistica, potrebbe non essere adatto ai principianti.

⬤ Una risorsa completa e aggiornata sul rilevamento degli outlier
⬤ scritto in modo chiaro con un buon equilibrio tra teoria, applicazione e concetti
⬤ adatto a statistici e data scientist
⬤ ben organizzato
⬤ fornisce un quadro coerente
⬤ copre gli sviluppi recenti.

⬤ Pesante dal punto di vista matematico e non adatto ai principianti
⬤ può essere stancante e ripetitivo da leggere
⬤ scarsa qualità della carta in alcune copie
⬤ manca di esempi di codice
⬤ le spiegazioni possono essere inutilmente complicate
⬤ alcuni concetti possono essere eccessivamente prolissi.

(basato su 12 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Outlier Analysis

Contenuto del libro:

Fornisce tutti gli algoritmi fondamentali per l'analisi dei valori anomali in modo molto dettagliato, compresi quelli per i tipi di dati avanzati, con approfondimenti specifici su quando e perché determinati algoritmi funzionano in modo efficace Discute le idee più recenti nel campo, come gli ensemble di valori anomali, la fattorizzazione delle matrici, i metodi kernel e le reti neurali Copre gli aspetti teorici e pratici dell'analisi dei valori anomali, compresi i dettagli pratici specifici per un'implementazione accurata Offre numerose illustrazioni ed esercizi per l'insegnamento in classe, compreso un manuale di soluzioni.