On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Information Theory - Springer Theses - Fabian Guignard - Grāmatas - Springer Nature Switzerland AG - 9783030952334 - 2023. gada 13. marts
Ja vāks un nosaukums nesakrīt, pareizs ir nosaukums

Fabian Guignard
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 29. jūl. - . gada 6. aug.
Saņemiet paziņojumus par jauniem Fabian Guignard izdevumiem

Mūsu klienti saka:

14 dienu atgriešanas politika saskaņā ar Eiropas patērētāju tiesību aizsardzības likumu
Top vieta Trustpilot
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     Paperback Book   (Grāmata ar mīksto vāku un līmēto muguru)
Izlaists 2023. gada 13. marts
ISBN13 9783030952334
Izdevēji Springer Nature Switzerland AG
Lapas 158
Izmēri 150 × 220 × 10 mm   ·   279 g
Valoda Vācu  

Vairāk no tā paša izdevēja

Skatīt visus Fabian Guignard ( piem., Hardcover Book un Paperback Book )