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2018 | OriginalPaper | Chapter

8. Predictive Modeling with Notion of Time

Authors : Mark Hoogendoorn, Burkhardt Funk

Published in: Machine Learning for the Quantified Self

Publisher: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter focuses on supervised learning approaches that do take time into account explicitly. Times series approaches are explained as well as recurrent neural networks (including echo state networks). In addition, parameter optimization techniques that can be used to fine-tune more knowledge driven predictive temporal models (dynamical systems models) are discussed.

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Footnotes
1
It should be noted that it is not the time series itself that is stationary, but an underlying probabilistic model that is assumed to generate the time series. Nevertheless, in practice the term stationarity is often tagged to a time series. See Sect. 8.2.3.
 
Metadata
Title
Predictive Modeling with Notion of Time
Authors
Mark Hoogendoorn
Burkhardt Funk
Copyright Year
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-66308-1_8

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