Advanced Analysis and Learning on Temporal Data
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing Aug 2016, 2016
- Softcover
- Neu
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book constitutes the refereed proceedings of the First ECML PKDD Workshop, AALTD 2015, held in Porto, Portugal, in September 2016. The 11 full papers presented were carefully reviewed and selected from 22 submissions. The first part focuses on learning new representations and embeddings for time series classification, clustering or for dimensionality reduction. The second part presents approaches on classification and clustering with challenging applications on medicine or earth observation data. These works show different ways to consider temporal dependency in clustering or classification processes.The last part of the book is dedicated to metric learning and time series comparison, it addresses the problem of speeding-up the dynamic time warping or dealing with multi-modal and multi-scale metric learning for time series classification and clustering. 184 pp. Englisch.
Bestandsnummer des Verkäufers 9783319444116
- Titel
- Advanced Analysis and Learning on Temporal Data
- Autor
- Ahlame Douzal-Chouakria
- Verlag
- Springer International Publishing Aug 2016
- Erscheinungsjahr
- 2016
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3319444115
- ISBN-13
- 9783319444116
- Artikelgewicht
- 289 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x11 mm
This book constitutes the refereed proceedings of the First ECML PKDD Workshop, AALTD 2015, held in Porto, Portugal, in September 2016.
The 11 full papers presented were carefully reviewed and selected from 22 submissions. The first part focuses on learning new representations and embeddings for time series classification, clustering or for dimensionality reduction. The second part presents approaches on classification and clustering with challenging applications on medicine or earth observation data. These works show different ways to consider temporal dependency in clustering or classification processes. The last part of the book is dedicated to metric learning and time series comparison, it addresses the problem of speeding-up the dynamic time warping or dealing with multi-modal and multi-scale metric learning for time series classification and clustering.
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