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

Statistical methods for anomaly detection in data using the Python programming language

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

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.
У роботі розглядається розробка програмної реалізації статистичних методів для виявлення аномалій у даних із використанням мови програмування Python. Досліджуються підходи до обробки даних, аналізу статистичних відхилень і побудови алгоритмів для автоматизованого виявлення аномалій.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

978-617-8132-48-8

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Varanytsia M. Statistical methods for anomaly detection in data using the Python programming language // 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-fbtegp/all-fbtegp-2025/paper/view/24040

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (5)

  1. Aggarwal, C. C. (2017). Outlier Analysis. Springer.
  2. Chandola, V., Banerjee, A., & Kumar, V. (2009). Anomaly Detection: A Survey. ACM Computing Surveys.
  3. Raschka, S., & Mirjalili, V. (2019). Python Machine Learning. Packt Publishing.
  4. Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., et al. (2011). Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research.
  5. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.