<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Статистичні методи для виявлення аномалій у даних із застосуванням мови програмування Python

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Автори

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Анотація

The paper examines the development of a software implementation of statistical methods for anomaly detection in data using the Python programming language. It explores approaches to data processing, analysis of statistical deviations, and the construction of algorithms for automated anomaly detection.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Бібліографічний опис

Вараниця М. С. Статистичні методи для виявлення аномалій у даних із застосуванням мови програмування Python // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/24516

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (5)

  1. Aggarwal C. C. Outlier Analysis / C. C. Aggarwal. – 2nd ed. – Cham: Springer, 2017. – 492 p.
  2. Chandola V. Anomaly Detection: A Survey / V. Chandola, A. Banerjee, V. Kumar // ACM Computing Surveys. – 2009. – Vol. 41, No. 3. – P. 1–58.
  3. Raschka S. Python Machine Learning / S. Raschka, V. Mirjalili. – 3rd ed. – Birmingham: Packt Publishing, 2019. – 770 p.
  4. Pedregosa F. Scikit-learn: Machine Learning in Python / F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, et al. // Journal of Machine Learning Research. – 2011. – Vol. 12. – P. 2825–2830.
  5. Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning / C. M. Bishop. – New York: Springer, 2006. – 738 p.