Classificateurs d'apprentissage automatique &Ensemble de classificateurs

Classificateurs d'apprentissage automatique &Ensemble de classificateurs

amélioration de la classification de l'occupation des sols

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Il existe un nombre croissant d'algorithmes d'apprentissage automatique pour classer la couverture et l'utilisation des sols. Dans cet ouvrage, nous nous concentrons sur les méthodes relativement matures (sept méthodes) : machines à vecteurs de support (SVM), arbres de décision (DT), réseaux neuronaux artificiels, k-voisins les plus proches (k-NN), naïve Bayes, Boosting et Random forest (RF).La collecte précise et opportune d'informations sur l'utilisation et l'occupation des sols urbains est cruciale pour de nombreux aspects du développement urbain et de la protection de l'environneme...