Name: Klassifikatoren des maschinellen Lernens &Klassifikator-Beispiele (in German)
Price: 1687.00 TWD
Availability: InStock
Author: Taha, Lamyaa ; Ibrahim, Rania ; Mandouh, Asmaa
ISBN: 9786206998433

portada Klassifikatoren des maschinellen Lernens &Klassifikator-Beispiele (in German)

Klassifikatoren des maschinellen Lernens &Klassifikator-Beispiele (in German)

Type

Physical Book

Author

Publisher

Language

German

Pages

Format

Paperback

Dimensions

22.9 x 15.2 x 0.4 cm

Weight

0.10 kg.

ISBN13

9786206998433

Synopsis "Klassifikatoren des maschinellen Lernens &Klassifikator-Beispiele (in German)"

Es gibt eine Reihe von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) zur Klassifizierung von Bodenbedeckung und Bodennutzung. In diesem Buch konzentrieren wir uns auf die relativ ausgereiften Methoden (sieben Methoden) Support-Vector-Maschinen (SVM), Entscheidungsbäume (DTs), künstliche neuronale Netze, k-nearest neighbours (k-NN), naive Bayes, Boosting und Random Forest (RF).Die genaue und zeitnahe Erfassung von Informationen zur Flächennutzung und Bodenbedeckung in Städten ist für viele Aspekte der Stadtentwicklung und des Umweltschutzes von entscheidender Bedeutung.Die genaue Klassifizierung der Bodenbedeckung ist eine Herausforderung. Die Verbesserung der Bodenbedeckungsklassifizierung ist ein aktuelles Thema. Sie wird für viele Anwendungen benötigt, z. B. für die Kartierung der Bodennutzung und -bedeckung, die Umweltüberwachung, die Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen, die Stadtplanung und -verwaltung sowie die Erkennung von Veränderungen. Anschlie end wurde eine Reihe von Methoden untersucht, um verschiedene Klassifikatoren zu kombinieren.

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