Handbook of HydroInformatics / Nejlevnější knihy
Handbook of HydroInformatics

Kód: 38827180

Handbook of HydroInformatics

Autor Saeid Eslamian, Faezeh Eslamian

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 Ma ... celý popis

4662

Dostupnost:

50 % šanceMáme informaci, že by titul mohl být dostupný. Na základě vaší objednávky se ho pokusíme do 6 týdnů zajistit.
Prohledáme celý svět

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Darujte tuto knihu ještě dnes
  1. Objednejte knihu a zvolte Zaslat jako dárek.
  2. Obratem obdržíte darovací poukaz na knihu, který můžete ihned předat obdarovanému.
  3. Knihu zašleme na adresu obdarovaného, o nic se nestaráte.

Více informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Handbook of HydroInformatics

Nákupem získáte 466 bodů

Anotace knihy

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 foundation topics such as computational and statistical convergence rates, minimax estimation, and concentration of measure. Advanced machine learning methods such as nonparametric density estimation, nonparametric regression, and Bayesian estimation, as well as advanced frameworks such as privacy, causality, and stochastic learning algorithms are also included. Many other methods such as 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, Volume-Based Inverse Mode are included.This volume is a true interdisciplinary work and the audiences include post graduates and above 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, and Chemical Engineering. Contributions from 34 contributors from the fields of data management research, climate change and resilience, insufficient data problem, etc. Presents applied examples and case studies in each chapter, providing the reader with real world scenarios for comparison Defines both the designing of good learning algorithms, as well as the science of analyzing an algorithm's computational and statistical properties and performance guarantees

Parametry knihy

Zařazení knihy Knihy v angličtině Technology, engineering, agriculture Environmental science, engineering & technology Sanitary & municipal engineering

4662



Osobní odběr Praha, Brno a 12903 dalších

Copyright ©2008-24 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Zásilkovně
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: