Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Applications of Mining Massive Time Series Data.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Mohammad Shokoohi-Yekta and Eamonn Keogh
ISBN: 9783659761584
Год издания: 2015
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 124
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 32741 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 150781
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: The ability to make predictions about future events is at the heart of much of science; so, it is not surprising that prediction has been a topic of great interest in the data mining community for the last decade. We believe the reason why rule discovery in real-valued time series has failed thus far is because most efforts have more or less indiscriminately applied the ideas of symbolic stream rule discovery to real-valued rule discovery. We feel that the lack of progress in this pursuit can be attributed to two related factors: the lack of effective algorithms for rule discovery in one dimensional time series, resulting in poor-quality and random rules; less accurate classifiers built for multi-dimensional time series in order to make accurate predictions. In this book, we strive to solve these problems and we introduce novel algorithms that allow us to quickly discover high quality rules in very large datasets that accurately predict the occurrence of future events.
Ключевые слова: classification, Multi-dimensional, Time Series, Rule Mining, Data Mining Applications, motif, prediction