Machine Learning Methods in the Environmental Sciences: Neural Networks and Kernels

William W. Hsieh

Verlag: Cambridge University Press, 2010
ISBN 10: 0521181917 / ISBN 13: 9780521181914
Neu / Softcover / Anzahl: > 20
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Beschreibung:

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. Contents Preface 1. Basic notions in classical data analysis 2. Linear multivariate statistical analysis 3. Basic time series analysis 4. Feed-forward neural network models 5. Nonlinear optimization 6. Learning and generalization 7. Kernel methods 8. Nonlinear classification 9. Nonlinear regression 10. Nonlinear principal component analysis 11. Nonlinear canonical correlation analysis 12. Applications in environmental sciences Appendix A. Sources for data and codes Appendix B. Lagrange multipliers Bibliography Index. Printed Pages: 364. Buchnummer des Verkäufers 27815

Bibliografische Details

Titel: Machine Learning Methods in the ...
Verlag: Cambridge University Press
Erscheinungsdatum: 2010
Einband: Softcover
Zustand: New

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