On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Information Theory - Springer Theses - Fabian Guignard - Grāmatas - Springer Nature Switzerland AG - 9783030952303 - 2022. gada 13. marts
Ja vāks un nosaukums nesakrīt, pareizs ir nosaukums

On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Information Theory - Springer Theses 2022 edition

Cena
€ 152,99

Pasūtīts no attālās noliktavas

Paredzamā piegāde . gada 6. - 14. aug.
Saņemiet paziņojumus par jauniem Fabian Guignard izdevumiem
Pievienot savam iMusic vēlmju sarakstam

Not rated yet

Pieejams arī kā:

Particular attention is also paid to a highly versatile exploratory data analysis tool based on information theory, the Fisher-Shannon analysis, which can be used to assess the complexity of distributional properties of temporal, spatial and spatio-temporal data sets.


158 pages, 43 Illustrations, color; 25 Illustrations, black and white; XVIII, 158 p. 68 illus., 43 i

Mediji Grāmatas     Hardcover Book   (Grāmata ar cieto muguriņu un vāku)
Izlaists 2022. gada 13. marts
ISBN13 9783030952303
Izdevēji Springer Nature Switzerland AG
Lapas 158
Izmēri 242 × 163 × 17 mm   ·   420 g
Valoda Vācu  

Vairāk no tā paša izdevēja