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  Using support vector machines for time series prediction

Müller, K.-R., Smola, A., Rätsch, G., Schölkopf, B., Kohlmorgen, J., & Vapnik, V. (1999). Using support vector machines for time series prediction. In B. Schölkopf, C. Burges, & A. Smola (Eds.), Advances in kernel methods: support vector learning (pp. 243-253). Cambridge, MA, USA: MIT Press.

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Basisdaten

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Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://dl.acm.org/doi/10.5555/299094.299107 (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Müller, K-R, Autor           
Smola, AJ, Autor           
Rätsch, G1, Autor           
Schölkopf, B2, 3, Autor           
Kohlmorgen, J, Autor
Vapnik, V, Autor           
Affiliations:
1Friedrich Miescher Laboratory, Max Planck Society, ou_2575692              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              
3Department Human Perception, Cognition and Action, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497797              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 1999-02
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.5555/299094.299107
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Eleventh Annual Conference on Neural Information Processing (NIPS 1997)
Veranstaltungsort: Breckenridge, CO, USA
Start-/Enddatum: 1997-12-01 - 1997-12-06

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in kernel methods: support vector learning
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Schölkopf, B1, Herausgeber           
Burges, CJC, Herausgeber
Smola, AJ, Herausgeber           
Affiliations:
1 Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794            
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: 376 Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 243 - 253 Identifikator: ISBN: 978-0-262-19416-7