Klassifikatoren des maschinellen Lernens &Klassifikator-Beispiele [German]

By Lamyaa Taha, Rania Ibrahim, Asmaa Mandouh

Es gibt eine Reihe von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) zur Klassifizierung von Bodenbedeckung und Bodennutzung. In diesem Buch konzentrieren wir uns auf die relativ ausgereiften Methoden (sieben Methoden) Support-Vector-Maschinen (SVM), Entscheidungsb ume (DTs), k nstliche neuronale Netze, k-nearest neighbours (k-NN), naive Bayes, Boosting und Random Forest (RF).Die genaue und zeitnahe Erfassung von Informationen zur Fl chennutzung und Bodenbedeckung in St dten ist f r viele Aspekte der Stadtentwicklung und des Umweltschutzes von entscheidender Bedeutung.Die genaue Klassifizierung der Bodenbedeckung ist eine Herausforderung. Die Verbesserung der Bodenbedeckungsklassifizierung ist ein aktuelles Thema. Sie wird f r viele Anwendungen ben tigt, z. B. f r die Kartierung der Bodennutzung und -bedeckung, die Umwelt berwachung, die Bewirtschaftung nat rlicher Ressourcen, die Stadtplanung und -verwaltung sowie die Erkennung von Ver nderungen. Anschlie end wurde eine Reihe von Methoden untersucht, um verschiedene Klassifikatoren zu kombinieren.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6206998436
• ISBN13: 9786206998433
• Release Date: December 2023
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 60 Pages
• Weight: 0.22 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"