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Machine Learning Methods in the Environmental Sciences

Name: Machine Learning Methods in the Environmental Sciences
Brand: Cambridge University Press
SKU: 02043451
Price: 115.99 EUR
Availability: InStock
Author: William W. Hsieh
ISBN: 9780521791922

Neural Networks and Kernels

William W. Hsieh

Sprache

Englisch

Buch Hardcover

Libristo-Code: 02043451

Verlag Cambridge University Press, Juli 2009

Machine learning methods originated from artificial intelligence and are now used in various fields... Vollständige Beschreibung

Libristo-Code: 02043451

284 b

115.99 € inkl. MwSt.

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Machine learning methods originated from artificial intelligence and are now used in various fields in environmental sciences today. This is the first single-authored textbook providing a unified treatment of machine learning methods and their applications in the environmental sciences. Due to their powerful nonlinear modelling capability, machine learning methods today are used in satellite data processing, general circulation models(GCM), weather and climate prediction, air quality forecasting, analysis and modelling of environmental data, oceanographic and hydrological forecasting, ecological modelling, and monitoring of snow, ice and forests. The book includes end-of-chapter review questions and an appendix listing web sites for downloading computer code and data sources. A resources website containing datasets for exercises, and password-protected solutions are available. The book is suitable for first-year graduate students and advanced undergraduates. It is also valuable for researchers and practitioners in environmental sciences interested in applying these new methods to their own work.

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Machine Learning Methods in the Environmental Sciences

Autor William W. Hsieh

Sprache

Englisch

Einband Buch - Hardcover

Datum der Veröffentlichung 2009

Anzahl der Seiten 364

EAN 9780521791922

ISBN 0521791928

Libristo-Code 02043451

Verlag Cambridge University Press

Gewicht 866

Abmessungen 182 x 256 x 25

Kategorie

Technologie, Ingenieurswissenschaft, Landwirtschaft, Industrieprozesse > Umweltwissenschaften, Umwelttechnik

EDV und Informationstechnologie > Informatik

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