Name: Classificatori di apprendimento automatico e ensemble di classificatori (en Italiano)
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Availability: InStock
Author: Taha, Lamyaa ; Ibrahim, Rania ; Mandouh, Asmaa
ISBN: 9786206998464

portada Classificatori di apprendimento automatico e ensemble di classificatori (en Italiano)

Classificatori di apprendimento automatico e ensemble di classificatori (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Autor

Editorial

Idioma

Italiano

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x0.3 cm

Peso

0.10 kg.

ISBN13

9786206998464

Categorías

Ciencias de la tierra/geociencias

Classificatori di apprendimento automatico e ensemble di classificatori (en Italiano)

Lamyaa Taha (Autor) · Rania Ibrahim (Autor) · Asmaa Mandouh (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Classificatori di apprendimento automatico e ensemble di classificatori (en Italiano)"

Esistono numerosi algoritmi di apprendimento automatico (ML) per classificare la copertura e l'uso del suolo. In questo libro ci concentriamo sui metodi relativamente maturi (sette metodi): macchine a vettore di supporto (SVM), alberi decisionali (DT), reti neurali artificiali, k-nearest neighbours (k-NN), naïve Bayes, Boosting e Random forest (RF).La raccolta accurata e tempestiva di informazioni sull'uso e la copertura del suolo urbano è fondamentale per molti aspetti dello sviluppo urbano e della protezione dell'ambiente.La classificazione accurata delle coperture del suolo rappresenta una sfida. Il miglioramento della classificazione della copertura del suolo è un tema molto sentito. È necessario per molte applicazioni come la mappatura dell'uso del suolo, il monitoraggio ambientale, la gestione delle risorse naturali, la pianificazione urbana, la gestione e il rilevamento dei cambiamenti. Sono stati studiati diversi metodi di ensample per combinare vari classificatori.

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