Recent Advances in Time-Series Classification-Methodology and Applications
Idioma: inglés
Editorial: Springer Apr 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book examines the impact of such constraints on elastic time-series similarity measures and provides guidance on selecting suitable measures. Time-series classification frequently relies on selecting an appropriate similarity or distance measure to compare time series effectively, often using dynamic programming techniques for more robust results. However, these techniques can be computationally demanding, which results in the usage of global constraints to reduce the search area in the dynamic programming matrix. While these constraints cut computation time significantly (by up to three orders of magnitude), they may also affect classification accuracy.Additionally, the importance of the nearest neighbor classifier (1NN) is emphasized for its strong performance in time-series classification, alongside the kNN classifier which offers stable results. This book further explores the weighted kNN classifier, which gives closer neighbors more influence, showing how it merges accuracy and stability for improved classification outcomes. 344 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783031775291
- Título
- Recent Advances in Time-Series Classification-Methodology and Applications
- Autor
- Zoltán Gellér
- Editorial
- Springer Apr 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031775295
- ISBN 13
- 9783031775291
- Peso del artículo
- 522 gramos
- Dimensiones
- 235x155x19 mm
This book examines the impact of such constraints on elastic time-series similarity measures and provides guidance on selecting suitable measures. Time-series classification frequently relies on selecting an appropriate similarity or distance measure to compare time series effectively, often using dynamic programming techniques for more robust results. However, these techniques can be computationally demanding, which results in the usage of global constraints to reduce the search area in the dynamic programming matrix. While these constraints cut computation time significantly (by up to three orders of magnitude), they may also affect classification accuracy.
Additionally, the importance of the nearest neighbor classifier (1NN) is emphasized for its strong performance in time-series classification, alongside the kNN classifier which offers stable results. This book further explores the weighted kNN classifier, which gives closer neighbors more influence, showing how it merges accuracy and stability for improved classification outcomes.
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De la contraportada
This book examines the impact of such constraints on elastic time-series similarity measures and provides guidance on selecting suitable measures. Time-series classification frequently relies on selecting an appropriate similarity or distance measure to compare time series effectively, often using dynamic programming techniques for more robust results. However, these techniques can be computationally demanding, which results in the usage of global constraints to reduce the search area in the dynamic programming matrix. While these constraints cut computation time significantly (by up to three orders of magnitude), they may also affect classification accuracy.
Additionally, the importance of the nearest neighbor classifier (1NN) is emphasized for its strong performance in time-series classification, alongside the kNN classifier which offers stable results. This book further explores the weighted kNN classifier, which gives closer neighbors more influence, showing how it merges accuracy and stability for improved classification outcomes.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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