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Handbook of Hydroinformatics: Advanced Machine Learning Techniques (2)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Advanced Hydroinformatics: Machine Learning and Optimization for Water Resources (Special Publications)
Sprache: Englisch
Verlag: American Geophysical Union, 2023
ISBN 10: 111963931X ISBN 13: 9781119639312
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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Handbook of HydroInformatics: Volume II: Advanced Machine Learning Techniques
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Advanced Hydroinformatics: Machine Learning and O ptimization for Water Resources
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 400 pages. 9.10x6.20x1.20 inches. In Stock.
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Handbook of HydroInformatics : Volume II: Advanced Machine Learning Techniques
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, Elsevier Dez 2022, 2022
ISBN 10: 0128219610 ISBN 13: 9780128219614
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Advanced Machine Learning Techniques includes the theoretical foundations of modern machine learning, as well as advanced methods and frameworks used in modern machine learning. Handbook of HydroInformatics, Volume II: Advanced Machine Learning Techniques presents both the art of designing good learning algorithms, as well as the science of analyzing an algorithm's computational and statistical properties and performance guarantees. The global contributors cover theoretical foundational topics such as computational and statistical convergence rates, minimax estimation, and concentration of measure as well as advanced machine learning methods, such as nonparametric density estimation, nonparametric regression, and Bayesian estimation; additionally, advanced frameworks such as privacy, causality, and stochastic learning algorithms are also included. Lastly, the volume presents Cloud and Cluster Computing, Data Fusion Techniques, Empirical Orthogonal Functions and Teleconnection, Internet of Things, Kernel-Based Modeling, Large Eddy Simulation, Patter Recognition, Uncertainty-Based Resiliency Evaluation, and Volume-Based Inverse Mode. This is an interdisciplinary book, and the audience includes postgraduates and early-career researchers interested in: Computer Science, Mathematical Science, Applied Science, Earth and Geoscience, Geography, Civil Engineering, Engineering, Water Science, Atmospheric Science, Social Science, Environment Science, Natural Resources, Chemical Engineering.
