Advanced Analytics and Learning on Temporal Data : 4th ECML PKDD Workshop, AALTD 2019, Würzburg, Germany, September 20, 2019, Revised Selected Papers
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
Bestandsnummer des Verkäufers 9783030390976
- Titel
- Advanced Analytics and Learning on Temporal Data : 4th ECML PKDD Workshop, AALTD 2019, Würzburg, Germany, September 20, 2019, Revised Selected Papers
- Autor
- Romain Tavenard
- Verlag
- Springer
- Erscheinungsjahr
- 2020
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3030390977
- ISBN-13
- 9783030390976
- Artikelgewicht
- 371 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x14 mm
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.
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