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Universal Time-Series Forecasting with Mixture Predictors

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Éditeur :

Springer


Collection :

SpringerBriefs in Computer Science

Paru le : 2020-09-26

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Description
The author considers the problem of sequential probability forecasting in the most general setting, where the observed data may exhibit an arbitrary form of stochastic dependence. All the results presented are theoretical, but they concern the foundations of some problems in such applied areas as machine learning, information theory and data compression.
Pages
85 pages
Collection
SpringerBriefs in Computer Science
Parution
2020-09-26
Marque
Springer
EAN papier
9783030543037
EAN PDF
9783030543044
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
8
Taille du fichier
1444 Ko
Prix
52,74 €
EAN EPUB
9783030543044
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
8
Taille du fichier
3686 Ko
Prix
52,74 €

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