Advanced Analytics and Learning on Temporal Data (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2020
- Prima edizione
- Brossura
- Nuovo
Da: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
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Paperback. This book constitutes the refereed proceedings of the 4th ECML PKDD Workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, AALTD 2019, held in Ghent, Belgium, in September 2020.The 15 full papers presented in this book were carefully reviewed and selected from 29 submissions. The selected papers are devoted to topics such as Temporal Data Clustering; Classification of Univariate and Multivariate Time Series; Early Classification of Temporal Data; Deep Learning and Learning Representations for Temporal Data; Modeling Temporal Dependencies; Advanced Forecasting and Prediction Models; Space-Temporal Statistical Analysis; Functional Data Analysis Methods; Temporal Data Streams; Interpretable Time-Series Analysis Methods; Dimensionality Reduction, Sparsity, Algorithmic Complexity and Big Data Challenge; and Bio-Informatics, Medical, Energy Consumption, Temporal Data. This book constitutes the refereed proceedings of the 4th ECML PKDD Workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, AALTD 2019, held in Ghent, Belgium, in September 2020.The 15 full papers presented in this book were carefully reviewed and selected from 29 submissions. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…
Codice articolo 9783030657413
- Titolo
- Advanced Analytics and Learning on Temporal Data (Paperback)
- Autore
- Vincent Lemaire
- Editore
- Springer Nature Switzerland AG, Cham
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030657418
- ISBN 13
- 9783030657413
- Edizione
- prima edizione
- Serie
- Libro 245 di 300: Lecture Notes in Computer Science
This book constitutes the refereed proceedings of the 4th ECML PKDD Workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, AALTD 2019, held in Ghent, Belgium, in September 2020.
The 15 full papers presented in this book were carefully reviewed and selected from 29 submissions. The selected papers are devoted to topics such as Temporal Data Clustering; Classification of Univariate and Multivariate Time Series; Early Classification of Temporal Data; Deep Learning and Learning Representations for Temporal Data; Modeling Temporal Dependencies; Advanced Forecasting and Prediction Models; Space-Temporal Statistical Analysis; Functional Data Analysis Methods; Temporal Data Streams; Interpretable Time-Series Analysis Methods; Dimensionality Reduction, Sparsity, Algorithmic Complexity and Big Data Challenge; and Bio-Informatics, Medical, Energy Consumption, Temporal Data.
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