Machine Learning Methods in the Environmental Sciences (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, Cambridge, 2018
- Brossura
- Nuovo

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Paperback. Machine learning methods originated from artificial intelligence and are now used in various fields in environmental sciences today. This is the first single-authored textbook providing a unified treatment of machine learning methods and their applications in the environmental sciences. Due to their powerful nonlinear modelling capability, machine learning methods today are used in satellite data processing, general circulation models(GCM), weather and climate prediction, air quality forecasting, analysis and modelling of environmental data, oceanographic and hydrological forecasting, ecological modelling, and monitoring of snow, ice and forests. The book includes end-of-chapter review questions and an appendix listing websites for downloading computer code and data sources. A resources website contains datasets for exercises, and password-protected solutions are available. The book is suitable for first-year graduate students and advanced undergraduates. It is also valuable for researchers and practitioners in environmental sciences interested in applying these new methods to their own work. Machine learning methods are used in various fields in environmental sciences today. This is the first single-authored textbook providing a unified treatment of these methods and their applications, and is a valuable resource for advanced undergraduates, graduates, and researchers and practitioners interested in applying such methods to their own work. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Codice articolo 9781108456906
- Titolo
- Machine Learning Methods in the Environmental Sciences (Paperback)
- Autore
- William W. Hsieh
- Editore
- Cambridge University Press, Cambridge
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1108456901
- ISBN 13
- 9781108456906
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