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Universal Time-Series Forecasting with Mixture Predictors
Daniil Ryabko
PDF
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Springer International Publishing 
Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik
Beschreibung
The author considers the problem of sequential probability forecasting in the most general setting, where the observed data may exhibit an arbitrary form of stochastic dependence. All the results presented are theoretical, but they concern the foundations of some problems in such applied areas as machine learning, information theory and data compression.
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Schlagwörter
Bayesian Predictors, Forecasting, Information Theory, Machine Learning Theory, Time Series, Nonparametric Statistics, Statistics