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

Time Series Data Mining. Monograph on Data Mining

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Venkatesan D. and Karnaboopathy R.
ISBN: 9786202512497
Год издания: 2020
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 104
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 32031 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 569162
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 time series data mining (TSDM) framework is a fundamental contribution to the fields of time series and data mining. Methods based on the time series data mining framework are able to successfully characterize and predict complex, non-parametric, irregular and chaotic time series. The time series data mining methods overcome limitations (including stationarity and linearity requirements) of traditional time series analysis technique by adapting data mining concepts for analyzing time series.
Ключевые слова: Time series Modles, FRAR modle, Data Mining, Time series data mining
Похожие издания
Отрасли знаний: Точные науки -> Математика
Samuel Olorunfemi Adams
Smoothing Spline Technique For Time Series Data with Autocorrelation..
1905 г.,  144 стр.,  мягкий переплет
The study proposes a smoothing method which is the arithmetic weighted value of Generalized Cross-Validation (GCV) and Unbiased Risk (UBR) methods. This study concluded that the PSM method provides the best-fit as a smoothing method, works well at autocorrelation levels (ρ=0.2, 0.5 and 0.8), and does not overfit time-series observations. The...

40228 тг
Бумажная версия
Отрасли знаний: Точные науки -> Математика -> Статистика
Rajarathinam Arunachalam and Vetriselvi R.
Modeling Agricultural Production Time Series Data. Statistical Modeling.
1905 г.,  184 стр.,  мягкий переплет
Agriculture in India has an extensive background which goes back to thousands of years. At present, India holds the second position in the world in agricultural production. It also contributes a major share in the Gross Domestic Product (GDP) of the country. In addition, the sector recruits about 50% of the entire manpower.Regardless of the fact...

46972 тг
Бумажная версия
Отрасли знаний: Точные науки -> Математика -> Статистика
Bhusana Premanode
Prediction of nonlinear nonstationary time series data. A Digital Filter and Support Vector Regression.
2016 г.,  212 стр.,  мягкий переплет
Volatility is a critical parameter when measuring the size of the errors made in modelling returns and other nonlinear nonstationary time series data. The Autoregressive Integrated Moving-Average (ARIMA) model is a linear process in time series; whilst in the nonlinear system, the Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)...

43128 тг
Бумажная версия
Отрасли знаний: Точные науки -> Математика -> Анализ
Mohammad Shokoohi-Yekta and Eamonn Keogh
Applications of Mining Massive Time Series Data. .
2015 г.,  124 стр.,  мягкий переплет
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...

32741 тг
Бумажная версия