Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Advanced Analytics and Learning on Temporal Data

Name: Advanced Analytics and Learning on Temporal Data
Brand: Springer, Berlin
SKU: 25352052
Price: 54.34 EUR
Availability: InStock
Author: Vincent Lemaire
ISBN: 9783030390976

4th ECML PKDD Workshop, AALTD 2019, Würzburg, Germany, September 20, 2019, Revised Selected Papers

Език

Английски език

Книга С меки корици

Код Либристо: 25352052

Издателство Springer, Berlin, януари 2020

This book constitutes the refereed proceedings of the 4th ECML PKDD Workshop on Advanced Analytics a... Цялото описание

Код Либристо: 25352052

132 b

54.34 €

106.28 лв

Външен склад Изпращаме след 5-8 дни

До 30 дни за връщане на стоки

Клиентите са закупили също

Le Blocus de Metz En 1870, Publication Du Conseil Municipal de Metz, Quatrieme Edition Suivi METZ. CONSEIL MUNICI

С меки корици

29.13 € 56.97 лв

magische Feder - Band 2 Anna Matheis

С меки корици

9.65 € 18.88 лв

Joaquín Sorolla Akte Cristina Berna

С твърди корици

96.80 € 189.33 лв

This book constitutes the refereed proceedings of the 4th ECML PKDD Workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, AALTD 2019, held in Würzburg, Germany, in September 2019. The 7 full papers presented together with 9 poster papers were carefully reviewed and selected from 31 submissions. The papers cover 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, on temporal data.