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Neural Networks for Conditional Probability Estimation: Forecasting Beyond Point

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1.1 Conventional forecasting and Takens' embedding theorem. - 1.3 Implications of dynamic noise. - 1.4 Example. - 1.5 Conclusion. - 1.6 Objective of this book. A Universal Approximator Network for Predicting Conditional Probability Densities.

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