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Classificatori di apprendimento automatico e ensemble di classificatori (en Italiano)
Lamyaa Taha
(Autor)
·
Rania Ibrahim
(Autor)
·
Asmaa Mandouh
(Autor)
·
Edizioni Sapienza
· Tapa Blanda
Classificatori di apprendimento automatico e ensemble di classificatori (en Italiano) - Taha, Lamyaa ; Ibrahim, Rania ; Mandouh, Asmaa
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Reseña del libro "Classificatori di apprendimento automatico e ensemble di classificatori (en Italiano)"
Esistono numerosi algoritmi di apprendimento automatico (ML) per classificare la copertura e l'uso del suolo. In questo libro ci concentriamo sui metodi relativamente maturi (sette metodi): macchine a vettore di supporto (SVM), alberi decisionali (DT), reti neurali artificiali, k-nearest neighbours (k-NN), naïve Bayes, Boosting e Random forest (RF).La raccolta accurata e tempestiva di informazioni sull'uso e la copertura del suolo urbano è fondamentale per molti aspetti dello sviluppo urbano e della protezione dell'ambiente.La classificazione accurata delle coperture del suolo rappresenta una sfida. Il miglioramento della classificazione della copertura del suolo è un tema molto sentito. È necessario per molte applicazioni come la mappatura dell'uso del suolo, il monitoraggio ambientale, la gestione delle risorse naturali, la pianificazione urbana, la gestione e il rilevamento dei cambiamenti. Sono stati studiati diversi metodi di ensample per combinare vari classificatori.
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El libro está escrito en Italiano.
La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.
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