Time Series Data Mining: Monograph on Data Mining - Tapa blanda

D., Venkatesan; R., Karnaboopathy

9786202512497: Time Series Data Mining: Monograph on Data Mining

Tapa blanda

ISBN 10: 6202512490 ISBN 13: 9786202512497

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2020

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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.

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EditorialLAP LAMBERT Academic Publishing
A�o de publicaci�n2020
ISBN 10 6202512490
ISBN 13 9786202512497
Encuadernaci�nTapa blanda
IdiomaIngl�s
N�mero de p�ginas104
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Taschenbuch. Condici�n: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 104 pp. Englisch. N� de ref. del art�culo: 9786202512497

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Taschenbuch. Condici�n: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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. N� de ref. del art�culo: 9786202512497

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