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Produktbild: GIS and Machine Learning for Small Area Classifications in Developing Countries

GIS and Machine Learning for Small Area Classifications in Developing Countries Developing Countrie

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

30.12.2020

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen, Tabellen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

246

Maße (L/B/H)

24/16.1/1.9 cm

Gewicht

453 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-367-32244-1

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Erscheinungsdatum

30.12.2020

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen, Tabellen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

246

Maße (L/B/H)

24/16.1/1.9 cm

Gewicht

453 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-367-32244-1

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  • Produktbild: GIS and Machine Learning for Small Area Classifications in Developing Countries

  • PART 1: BACKGROUND, CONCEPTS AND DEFINITIONS

    1. Introduction

    2. Origins and Concept of Social Area Classification

    3. Public Policy Prospects of Small Area Classifications for Developing Countries

    4. Reasons for Slow Proliferation of Area Classifications across Developing Countries

    PART 2: UNDERLYING TECHNIQUES AND DEPLOYMENT APPROACHES

    5. Building Blocks: Spatial Data Preparation

    6. Machine Learning Methods for Building Small Area Classifications

    7. Visualizing Small Area Geodemographics Data and Information Products

    PART 3: ILLUSTRATIVE APPLICATIONS AND CONCLUSION

    8. The Grouping of Nigerian Local Government Areas

    9. Combining Continuous and Categorical Data to Segment Philippines Barangays

    10. Modeling Temporal Distribution and Seasonality of Infectious Diseases with Area Classifications

    11. Segmenting Gender Gaps in Levels of Educational Attainment

    12. Conclusion