Titre original :
Introduction to Environmental Data Science (Hsieh William W. (University of British Columbia Vancouver))
Contenu du livre :
Les méthodes statistiques et d'apprentissage automatique ont de nombreuses applications dans les sciences de l'environnement, notamment la prédiction et l'analyse de données en météorologie, en hydrologie et en océanographie, la reconnaissance de formes pour les images satellites issues de la télédétection, la gestion de l'agriculture et des forêts, l'évaluation du changement climatique, et bien plus encore.
Avec les progrès rapides de l'apprentissage automatique au cours de la dernière décennie, cet ouvrage constitue un guide complet de l'apprentissage automatique et des statistiques, dont le besoin est urgent, pour les étudiants et les chercheurs intéressés par la science des données environnementales. Il comprend des explications intuitives couvrant les mathématiques de base pertinentes, avec des exemples tirés des sciences de l'environnement.
Un large éventail de sujets est couvert, notamment la corrélation, la régression, la classification, le regroupement, les réseaux neuronaux, les forêts aléatoires, le boosting, les méthodes à noyau, les algorithmes évolutionnaires et l'apprentissage profond, ainsi que la fusion récente de l'apprentissage automatique et de la physique. Des exercices en fin de chapitre permettent aux lecteurs de développer leurs compétences en matière de résolution de problèmes, et des ensembles de données en ligne leur permettent de s'entraîner à l'analyse de données réelles.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781107065550 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 500 |
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