Universal Time-Series Forecasting with Mixture Predictors
Produktnummer:
186e5d1e1a0009423c9d748946ffe01745
Autor: | Ryabko, Daniil |
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Themengebiete: | Bayesian Predictors Forecasting Information Theory Machine Learning Theory Nonparametric Statistics Statistics Time Series |
Veröffentlichungsdatum: | 27.09.2020 |
EAN: | 9783030543037 |
Sprache: | Englisch |
Seitenzahl: | 85 |
Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
Verlag: | Springer International Publishing |
Produktinformationen "Universal Time-Series Forecasting with Mixture Predictors"
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.

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