MARC details
| 000 -CABECERA |
| campo de control de longitud fija |
03084nam a22003855i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
103470 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
DE-He213 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
| campo de control |
20230102113131.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
150214s2015 si | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9789812874115 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
| Número estándar o código |
10.1007/978-981-287-411-5 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
| Número de clasificación |
Q325.5 |
| Número de documento/Ítem |
2015 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
De Silva, Anthony Mihirana. |
| Término indicativo de función/relación |
autor. |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
| Título |
Grammar-Based Feature Generation for Time-Series Prediction |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Anthony Mihirana De Silva, Philip H. W. Leong. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Singapore |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2015 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
| Extensión |
1 recurso en línea (XI, 99 páginas 28 ilustraciones) |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
Texto (visual) |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
| Mención de serie |
SpringerBriefs in Computational Intelligence, |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
2625-3704 |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
| Mención de serie |
Engineering (Springer-11647) |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
| Nota de contenido con formato |
Introduction -- Feature Selection -- Grammatical Evolution -- Grammar Based Feature Generation -- Application of Grammar Framework to Time-series Prediction -- Case Studies -- Conclusion. |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
| Sumario, etc. |
This book proposes a novel approach for time-series prediction using machine learning techniques with automatic feature generation. Application of machine learning techniques to predict time-series continues to attract considerable attention due to the difficulty of the prediction problems compounded by the non-linear and non-stationary nature of the real world time-series. The performance of machine learning techniques, among other things, depends on suitable engineering of features. This book proposes a systematic way for generating suitable features using context-free grammar. A number of feature selection criteria are investigated and a hybrid feature generation and selection algorithm using grammatical evolution is proposed. The book contains graphical illustrations to explain the feature generation process. The proposed approaches are demonstrated by predicting the closing price of major stock market indices, peak electricity load and net hourly foreign exchange client trade volume. The proposed method can be applied to a wide range of machine learning architectures and applications to represent complex feature dependencies explicitly when machine learning cannot achieve this by itself. Industrial applications can use the proposed technique to improve their predictions. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
| Nota local 598 (boletines) |
EBSPRINGER_2018 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Aprendizaje automático |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
166090 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
Leong, Philip H. W. |
| Término indicativo de función/relación |
autor. |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| Enlace |
<a href="http://viaf.org/viaf/209706199/">http://viaf.org/viaf/209706199/</a> |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Edición impresa: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9789812874122 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Edición impresa: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9789812874108 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-287-411-5 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
| -- |
1 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
| Fecha de catalogación |
03/2019 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Irene González |
| Catalogado |
Sí |