Introduction to Environmental Data Science (Hsieh William W. (University of British Columbia Vancouver))
Metodele statistice și de învățare automată au numeroase aplicații în științele mediului, inclusiv predicția și analiza datelor în meteorologie, hidrologie și oceanografie; recunoașterea modelelor pentru imaginile satelitare din teledetecție; gestionarea agriculturii și a pădurilor; evaluarea schimbărilor climatice și multe altele.
Având în vedere progresele rapide înregistrate în învățarea automată în ultimul deceniu, această carte oferă un ghid cuprinzător de învățare automată și statistică, extrem de necesar, pentru studenții și cercetătorii interesați de știința datelor de mediu. Ea include explicații intuitive care acoperă matematica de bază relevantă, cu exemple extrase din științele mediului.
Este acoperită o gamă largă de subiecte, inclusiv corelația, regresia, clasificarea, gruparea, rețelele neuronale, pădurile aleatorii, boosting, metodele kernel, algoritmii evolutivi și învățarea profundă, precum și fuziunea recentă dintre învățarea automată și fizică. Exercițiile de la sfârșitul capitolelor permit cititorilor să își dezvolte abilitățile de rezolvare a problemelor, iar seturile de date online permit cititorilor să exerseze analiza datelor reale.
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)