Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Machine Learning for Archaeological Applications in R

(Instituto Nacional de Antropologķa e Historia), (Philipps-Universität Marburg, Germany), (Escuela Nacional de Antropologķa e Historia), (Instituto Nacional de Antropologķa e Historia)
Kitos knygos pagal šią temą:
Machine Learning for Archaeological Applications in RDidesnis paveikslėlis
Kitos knygos pagal šią temą:

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
    Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos  čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).

    Reikalinga programinė įranga
    Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba „Mac“ kompiuteryje, Jums reikalinga  Adobe Digital Editions “ (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas „Adobe Reader“, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)

    Negalite skaityti šios el. knygos naudodami „Amazon Kindle“.

This Element highlights the employment within archaeology of classification methods developed in the field of chemometrics, artificial intelligence, and Bayesian statistics. It also provides a detailed explanation of how to process data in R as well as the respective code.

This Element highlights the employment within archaeology of classification methods developed in the field of chemometrics, artificial intelligence, and Bayesian statistics. These run in both high- and low-dimensional environments and often have better results than traditional methods. Instead of a theoretical approach, it provides examples of how to apply these methods to real data using lithic and ceramic archaeological materials as case studies. A detailed explanation of how to process data in R (The R Project for Statistical Computing), as well as the respective code, are also provided.

Daugiau informacijos

This Element highlights the employment within archaeology of classification methods in chemometrics, AI, and Bayesian statistics.
1. Introduction;
2. Processing spectral data;
3. Processing
compositional data;
4. Processing a combination of spectral and compositional
data;
5. Final comments; Abbreviations; References.
Daugiau apie elektronines knygas Daugiau apie elektronines knygas
Pastovi nuoroda: https://www.kriso.lt/db/97810095066016e.html