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Machine Learning: The Ultimate Guide to Machine Learning, Neural Networks and Deep Learning for Beginners Who Want to Understand Applications, Artificial Intelligence, Data Mining, Big Data and More
Editore: CreateSpace Independent Publishing Platform, 2018
ISBN 10: 1727831969 ISBN 13: 9781727831962
Lingua: Inglese
Da: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Regno Unito
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Machine Learning for Beginners 2019: The Ultimate Guide to Artificial Intelligence, Neural Networks, and Predictive Modelling (Data Mining Algorithms & Applications for Finance, Business & Marketing)
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Machine Learning for Beginners 2019: The Ultimate Guide to Artificial Intelligence, Neural Networks, and Predictive Modelling (Data Mining Algorithms
Editore: Independently Published
ISBN 10: 1092801561 ISBN 13: 9781092801560
Da: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, U.S.A.
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Machine Learning: The Ultimate Guide to Machine Learning, Neural Networks and Deep Learning for Beginners Who Want to Understand Applications, Artificial Intelligence, Data Mining, Big Data and More
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Machine Learning for Beginners 2019: The Ultimate Guide to Artificial Intelligence, Neural Networks, and Predictive Modelling (Data Mining Algorithms & Applications for Finance, Business & Marketing)
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Smart Engineering System Design: Neural Networks, Fuzzy Logic, Evolutionary Programming, Data Mining and Complex Systems.; (Volume 11 of the ASME Press series on Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks)
Da: J. HOOD, BOOKSELLERS, ABAA/ILAB, Baldwin City, KS, U.S.A.
Membro dell'associazione: ABAA ILAB
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 17,74
Convertire valutaEUR 37,89 per la spedizione da U.S.A. a ItaliaQuantità: 3 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. 1052pp. As new, still in publisher's shrinkwrap.
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Convertire valutaEUR 25,83 per la spedizione da U.S.A. a ItaliaQuantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: New. US SELLER SHIPS FAST FROM USA.
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Smart Engineering System Design: Neural Networks, Fuzzy Logic, Evolutionary Programming, Data Mining, and Complex Systems. Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks. Volume 10
Da: Librería Antonio Azorín, San Lorenzo de El Escorial, M, Spagna
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 80,00
Convertire valutaEUR 12,50 per la spedizione da Spagna a ItaliaQuantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTapa dura. Condizione: Nuevo. Ejemplar nuevo. New. 10TH Anniversary Edition.
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Estimation of Gross Primary Production using Data mining approach : The application in Northeast Thailand using an Artificial Neural Networks method
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2015
ISBN 10: 365942112X ISBN 13: 9783659421129
Lingua: Inglese
EUR 35,90
Convertire valutaEUR 14,99 per la spedizione da Germania a ItaliaQuantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The purpose of this book is to improve our understanding of the role of terrestrial vegetation in carbon cycle and its variation under climate variability. A combination between meteorological and remote sensing data using various techniques and software were employed to identify and forecast change in Gross Primary Production (GPP). The vegetation greenness and GPP were obtained from remote sensing data because of the advantages in terms of continuous monitoring and cover the various land cover types. The method used for this research included spatial interpolation, digital image processing, correlation analysis and Artificial Neural Networks (ANNs) for data preparation, analysis and forecasting. This book revealed the advantages of using GPP obtained from the satellite data for continuous monitoring carbon fixing by vegetation. The integration of meteorological and satellite data with the ANNs technique can be used as an alternative method to estimate GPP where the carbon fluxes data from the towers at specific sites is limited.
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Data mining for performance of vegetative filter strips : A comparison between prediction models : artificial neural networks (back propagation & radial basis function) vs. GRAPH
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013
ISBN 10: 365950615X ISBN 13: 9783659506154
Lingua: Inglese
EUR 76,90
Convertire valutaEUR 14,99 per la spedizione da Germania a ItaliaQuantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The vegetative filter strips (VFS) are a best management practice. For quantifying the movement & amount of sediments & nutrients, the performance of VFS has to be modeled. Data available from the literature & recent experiments were used. Artificial runoff was created. Flow samples were analysed for concentrations for total suspended solids, total phosphorus & soluble phosphorus, & particle size distribution. Input-output data sets were used to train & test a multi-layered perceptron using back propagation (BP) algorithm & a radial basis function neural network using fuzzy c-means clustering algorithm. Sensitivity tests were done for finding optimum architectures of neural networks. The statistical analysis & comparisons between predicted & observed values for the three models showed that a BP network with 15 hidden units can model the performance of VFS efficiently, including the trapping of soluble P. They could predict the outputs, even without the particle size distribution. ANN'S have to be trained before being used to predict the outputs. GRAPH is mobile & could be successfully used for verification, since it takes into account the physical processes going on.
