Machine Learning Algorithms
Fuwei Li
Verkauft von buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
AbeBooks-Verkäufer seit 23. Januar 2017
Neu - Softcover
Zustand: Neu
Versand von Deutschland nach USA
Anzahl: 1 verfügbar
In den Warenkorb legenVerkauft von buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
AbeBooks-Verkäufer seit 23. Januar 2017
Zustand: Neu
Anzahl: 1 verfügbar
In den Warenkorb legenThis item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book demonstrates the optimal adversarial attacks against several important signal processing algorithms. Through presenting the optimal attacks in wireless sensor networks, array signal processing, principal component analysis, etc, the authors reveal the robustness of the signal processing algorithms against adversarial attacks. Since data quality is crucial in signal processing, the adversary that can poison the data will be a significant threat to signal processing. Therefore, it is necessary and urgent to investigate the behavior of machine learning algorithms in signal processing under adversarial attacks.The authors in this book mainly examine the adversarial robustness of three commonly used machine learning algorithms in signal processing respectively: linear regression, LASSO-based feature selection, and principal component analysis (PCA). As to linear regression, the authors derive the optimal poisoning data sample and the optimal feature modifications, and also demonstrate the effectiveness of the attack against a wireless distributed learning system. The authors further extend the linear regression to LASSO-based feature selection and study the best strategy to mislead the learning system to select the wrong features. The authors find the optimal attack strategy by solving a bi-level optimization problem and also illustrate how this attack influences array signal processing and weather data analysis. In the end, the authors consider the adversarial robustness of the subspace learning problem. The authors examine the optimal modification strategy under the energy constraints to delude the PCA-based subspace learning algorithm.This book targets researchers working in machine learning, electronic information, and information theory as well as advanced-level students studying these subjects. R&D engineers who are working in machine learning, adversarial machine learning, robust machine learning, and technical consultants working on the security and robustness of machine learning are likely to purchase this book as a reference guide.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 116 pp. Englisch.
Bestandsnummer des Verkäufers 9783031163777
This book demonstrates the optimal adversarial attacks against several important signal processing algorithms. Through presenting the optimal attacks in wireless sensor networks, array signal processing, principal component analysis, etc, the authors reveal the robustness of the signal processing algorithms against adversarial attacks. Since data quality is crucial in signal processing, the adversary that can poison the data will be a significant threat to signal processing. Therefore, it is necessary and urgent to investigate the behavior of machine learning algorithms in signal processing under adversarial attacks.
The authors in this book mainly examine the adversarial robustness of three commonly used machine learning algorithms in signal processing respectively: linear regression, LASSO-based feature selection, and principal component analysis (PCA). As to linear regression, the authors derive the optimal poisoning data sample and the optimal feature modifications, and also demonstrate the effectiveness of the attack against a wireless distributed learning system. The authors further extend the linear regression to LASSO-based feature selection and study the best strategy to mislead the learning system to select the wrong features. The authors find the optimal attack strategy by solving a bi-level optimization problem and also illustrate how this attack influences array signal processing and weather data analysis. In the end, the authors consider the adversarial robustness of the subspace learning problem. The authors examine the optimal modification strategy under the energy constraints to delude the PCA-based subspace learning algorithm.
This book targets researchers working in machine learning, electronic information, and information theory as well as advanced-level students studying these subjects. R&D engineers who are working in machine learning, adversarial machine learning, robust machine learning, and technical consultants working on the security and robustness of machine learning are likely to purchase this book as a reference guide.
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Widerrufsbelehrung/ Muster-Widerrufsformular/
Allgemeine Geschäftsbedingungen und Kundeninformationen/ Datenschutzerklärung
Widerrufsrecht für Verbraucher
(Verbraucher ist jede natürliche Person, die ein Rechtsgeschäft zu Zwecken abschließt, die überwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbstständigen beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.)
Widerrufsbelehrung
Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, binnen 14 Tagen ohne Angabe von Gründen diesen Vertrag zu widerrufen.
Die Widerrufsfr...
Wenn Sie Verbraucher sind, können Sie gemäß den folgenden Bestimmungen vom Vertrag zurücktreten. Verbraucher ist jede natürliche Person, die zu Zwecken handelt, die nicht ihrer kaufmännischen, gewerblichen, künstlerischen oder beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
Informationen zum Widerrufsrecht
Gesetzliches Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, den Vertrag innerhalb von 14 Tagen ohne Angabe von Gründen zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.
Um das Widerrufsrecht auszuüben, füllen Sie auf unserer Website unter „Meine Einkäufe" in „Mein Nutzerkonto" eine eindeutige Erklärung elektronisch aus und senden Sie sie ab. Wir werden Ihnen unverzüglich eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs auf einem dauerhaften Datenträger (z. B. per E-Mail) übermitteln.
Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Auswirkungen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, erstatten wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die entstehen, wenn Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene günstigste Standardlieferung gewählt haben).
Wir können einen Abzug von der Rückerstattung für den Wertverlust der gelieferten Waren vornehmen, wenn der Verlust auf eine unnötige Behandlung durch Sie zurückzuführen ist.
Wir werden die Rückerstattung unverzüglich und nicht später als 14 Tage nach dem Tag vornehmen, an dem wir über Ihre Entscheidung, diesen Vertrag zu widerrufen, informiert wurden.
Für die Rückerstattung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie für die ursprüngliche Transaktion verwendet haben, es sei denn, Sie haben ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen aufgrund einer solchen Rückerstattung Gebühren berechnet.
Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.
Sie müssen die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, zurücksenden oder übergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zurücksenden. Sie müssen die direkten Kosten der Rücksendung der Waren tragen. Sie haften nur für einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zurückzuführen ist, die nicht zur Prüfung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht gilt nicht für:
Soweit in der Artikelbeschreibung keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Werktagen nach Vertragsschluss, bei Vorauszahlung erst nach Eingang des vollständigen Kaufpreises und der Versandkosten. Alle Preise inkl. MwSt.
| Bestellmenge | 60 bis 60 Werktage | 60 bis 60 Werktage |
|---|---|---|
| Erster Artikel | EUR 60.00 | EUR 75.00 |
Die Versandzeiten werden von den Verkäuferinnen und Verkäufern festgelegt. Sie variieren je nach Versanddienstleister und Standort. Sendungen, die den Zoll passieren, können Verzögerungen unterliegen. Eventuell anfallende Abgaben oder Gebühren sind von der Käuferin bzw. dem Käufer zu tragen. Die Verkäuferin bzw. der Verkäufer kann Sie bezüglich zusätzlicher Versandkosten kontaktieren, um einen möglichen Anstieg der Versandkosten für Ihre Artikel auszugleichen.