Machine Learning for Archaeological Applications in R (Elements in Current Archaeological Tools and Techniques) - Hardcover
Inhaltsangabe
This Element highlights the employment within archaeology of classification methods in chemometrics, AI, and Bayesian statistics.
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Machine Learning for Archaeological Applications in R (Elements in Current Archaeological Tools and Techniques)
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Buch. Zustand: Neu. Machine Learning for Archaeological Applications in R | Denisse L. Argote (u. a.) | Buch | Englisch | 2024 | Cambridge University Press | EAN 9781009506595 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 129353326
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - This Element highlights the employment within archaeology of classification methods developed in the field of chemometrics, artificial intelligence, and Bayesian statistics. These run in both high- and low-dimensional environments and often have better results than traditional methods. Instead of a theoretical approach, it provides examples of how to apply these methods to real data using lithic and ceramic archaeological materials as case studies. A detailed explanation of how to process data in R (The R Project for Statistical Computing), as well as the respective code, are also provided in this Element. Artikel-Nr. 9781009506595
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Buch. Zustand: Neu. Neuware -This Element highlights the employment within archaeology of classification methods developed in the field of chemometrics, artificial intelligence, and Bayesian statistics. These run in both high- and low-dimensional environments and often have better results than traditional methods. Instead of a theoretical approach, it provides examples of how to apply these methods to real data using lithic and ceramic archaeological materials as case studies. A detailed explanation of how to process data in R (The R Project for Statistical Computing), as well as the respective code, are also provided in this Element. 98 pp. Englisch. Artikel-Nr. 9781009506595
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