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Kernels for Large Margin Time-Series Classification

机译:大保证金时间序列分类的核

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摘要

In this paper we propose a novel family of kernels for multivariate time-series classification problems. Each time-series is approximated by a linear combination of piecewise polynomial functions in a reproducing kernel Hilbert space by a novel kernel int
机译:在本文中,我们提出了一个用于多变量时间序列分类问题的新型内核。每个时间序列通过新颖的内核int在再现内核希尔伯特空间中通过分段多项式函数的线性组合来近似

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