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Introduction to Environmental Data Science (eBook)

William W. Hsieh (Autor)

eBook Download: PDF

2023
Cambridge University Press (Verlag)
978-1-009-30180-0 (ISBN)

Statistical and machine learning methods have many applications in the environmental sciences, including prediction and data analysis in meteorology, hydrology and oceanography; pattern recognition for satellite images from remote sensing; management of agriculture and forests; assessment of climate change; and much more. With rapid advances in machine learning in the last decade, this book provides an urgently needed, comprehensive guide to machine learning and statistics for students and researchers interested in environmental data science. It includes intuitive explanations covering the relevant background mathematics, with examples drawn from the environmental sciences. A broad range of topics is covered, including correlation, regression, classification, clustering, neural networks, random forests, boosting, kernel methods, evolutionary algorithms and deep learning, as well as the recent merging of machine learning and physics. End of chapter exercises allow readers to develop their problem-solving skills, and online datasets allow readers to practise analysis of real data.

Erscheint lt. Verlag	23.3.2023
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Computerprogramme / Computeralgebra
	Naturwissenschaften ► Biologie ► Ökologie / Naturschutz
	Naturwissenschaften ► Geowissenschaften ► Geografie / Kartografie
	Naturwissenschaften ► Geowissenschaften ► Meteorologie / Klimatologie
	Technik ► Umwelttechnik / Biotechnologie
ISBN-10	1-009-30180-2 / 1009301802
ISBN-13	978-1-009-30180-0 / 9781009301800

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