Machine Learning Methods in the Environmental Sciences (Paperback)

William W. Hsieh

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Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, Cambridge, 2018

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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.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9781108456906

Titel
Machine Learning Methods in the Environmental Sciences (Paperback)
Autor
William W. Hsieh
Verlag
Cambridge University Press, Cambridge
Erscheinungsjahr
2018
Zustand
new
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
1108456901
ISBN-13
9781108456906

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