Produktbild: Kanevski, M: Machine Learning for Spatial Environmental Data

Kanevski, M: Machine Learning for Spatial Environmental Data Theory, Applications, and Software

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

09.06.2009

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

400

Maße (L/B/H)

24.6/17.2/2.9 cm

Gewicht

846 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-8493-8237-6

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Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

09.06.2009

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

400

Maße (L/B/H)

24.6/17.2/2.9 cm

Gewicht

846 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-8493-8237-6

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  • PREFACE LEARNING FROM GEOSPATIAL DATA Problems and important concepts of machine learning Machine learning algorithms for geospatial data Contents of the book Software description Short review of the literature EXPLORATORY SPATIAL DATA ANALYSIS PRESENTATION OF DATA AND CASE STUDIES Exploratory spatial data analysis Data pre-processing Spatial correlations: Variography Presentation of data k-Nearest neighbours algorithm: a benchmark model for regression and classification Conclusions to chapter GEOSTATISTICS Spatial predictions Geostatistical conditional simulations Spatial classification Software Conclusions ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Introduction Radial basis function neural networks General regression neural networks Probabilistic neural networks Self-organising maps Gaussian mixture models and mixture density network Conclusions SUPPORT VECTOR MACHINES AND KERNEL METHODS Introduction to statistical learning theory Support vector classification Spatial data classification with SVM Support vector regression Advanced topics in kernel methods REFERENCES INDEX