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portada Klassifikatoren des maschinellen Lernens &Klassifikator-Beispiele (in German)
Type
Physical Book
Author
Publisher
Language
German
Pages
60
Format
Paperback
Dimensions
22.9 x 15.2 x 0.4 cm
Weight
0.10 kg.
ISBN13
9786206998433
Categories

Klassifikatoren des maschinellen Lernens &Klassifikator-Beispiele (in German)

Lamyaa Taha (Author) · Rania Ibrahim (Author) · Asmaa Mandouh (Author) · Verlag Unser Wissen · Paperback

Klassifikatoren des maschinellen Lernens &Klassifikator-Beispiele (in German) - Taha, Lamyaa ; Ibrahim, Rania ; Mandouh, Asmaa

Physical Book

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Synopsis "Klassifikatoren des maschinellen Lernens &Klassifikator-Beispiele (in German)"

Es gibt eine Reihe von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) zur Klassifizierung von Bodenbedeckung und Bodennutzung. In diesem Buch konzentrieren wir uns auf die relativ ausgereiften Methoden (sieben Methoden) Support-Vector-Maschinen (SVM), Entscheidungsbäume (DTs), künstliche neuronale Netze, k-nearest neighbours (k-NN), naive Bayes, Boosting und Random Forest (RF).Die genaue und zeitnahe Erfassung von Informationen zur Flächennutzung und Bodenbedeckung in Städten ist für viele Aspekte der Stadtentwicklung und des Umweltschutzes von entscheidender Bedeutung.Die genaue Klassifizierung der Bodenbedeckung ist eine Herausforderung. Die Verbesserung der Bodenbedeckungsklassifizierung ist ein aktuelles Thema. Sie wird für viele Anwendungen benötigt, z. B. für die Kartierung der Bodennutzung und -bedeckung, die Umweltüberwachung, die Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen, die Stadtplanung und -verwaltung sowie die Erkennung von Veränderungen. Anschlie end wurde eine Reihe von Methoden untersucht, um verschiedene Klassifikatoren zu kombinieren.

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