Spatial Correlation and Poverty Prediction Index (PPI) Generation Using Artificial Intelligence
Lingua: inglese
Editore: SHARK NAIL, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Spatial Correlation and Poverty Prediction Index (PPI) Generation Using Artificial Intelligence examines computational approaches for analyzing spatial relationships and generating poverty prediction indicators through artificial intelligence. The book introduces spatial correlation, socioeconomic data analysis, predictive modeling, machine learning, and geographic data analysis. It considers how spatial patterns and related variables can be examined to identify relationships associated with poverty conditions and support prediction. Attention is given to data preparation, feature representation, spatial analysis, model development, prediction, and evaluation. The discussion connects artificial intelligence with poverty measurement and analytics, providing a foundation for socioeconomic assessment. The book is intended for students, researchers, data scientists, economists, and scientists interested in artificial intelligence, machine learning, spatial analysis, socioeconomic modeling.…
Codice articolo 9781962116459
- Titolo
- Spatial Correlation and Poverty Prediction Index (PPI) Generation Using Artificial Intelligence
- Autore
- Jenifer Lowan
- Editore
- SHARK NAIL
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 196211645X
- ISBN 13
- 9781962116459
- Peso dell'articolo
- 223 grammi
- Dimensioni
- 229x152x8 mm
Spatial Correlation and Poverty Prediction Index (PPI) Generation Using Artificial Intelligence examines computational approaches for analyzing spatial relationships and generating poverty prediction indicators through artificial intelligence. The book introduces spatial correlation, socioeconomic data analysis, predictive modeling, machine learning, and geographic data analysis. It considers how spatial patterns and related variables can be examined to identify relationships associated with poverty conditions and support prediction. Attention is given to data preparation, feature representation, spatial analysis, model development, prediction, and evaluation. The discussion connects artificial intelligence with poverty measurement and analytics, providing a foundation for socioeconomic assessment. The book is intended for students, researchers, data scientists, economists, and scientists interested in artificial intelligence, machine learning, spatial analysis, socioeconomic modeling.
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Einbeck, Germania
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