Muutke küpsiste eelistusi

E-raamat: Machine Learning for Archaeological Applications in R

(Instituto Nacional de Antropología e Historia), (Philipps-Universität Marburg, Germany), (Escuela Nacional de Antropología e Historia), (Instituto Nacional de Antropología e Historia)
Teised raamatud teemal:
  • Formaat - EPUB+DRM
  • Hind: 21,00 €*
  • * hind on lõplik, st. muud allahindlused enam ei rakendu
  • Lisa ostukorvi
  • Lisa soovinimekirja
  • See e-raamat on mõeldud ainult isiklikuks kasutamiseks. E-raamatuid ei saa tagastada.
Machine Learning for Archaeological Applications in RSuurem pilt
Teised raamatud teemal:

DRM piirangud

  • Kopeerimine (copy/paste):

    ei ole lubatud

  • Printimine:

    ei ole lubatud

  • Kasutamine:

    Digitaalõiguste kaitse (DRM)
    Kirjastus on väljastanud selle e-raamatu krüpteeritud kujul, mis tähendab, et selle lugemiseks peate installeerima spetsiaalse tarkvara. Samuti peate looma endale  Adobe ID Rohkem infot siin. E-raamatut saab lugeda 1 kasutaja ning alla laadida kuni 6'de seadmesse (kõik autoriseeritud sama Adobe ID-ga).

    Vajalik tarkvara
    Mobiilsetes seadmetes (telefon või tahvelarvuti) lugemiseks peate installeerima selle tasuta rakenduse: PocketBook Reader (iOS / Android)

    PC või Mac seadmes lugemiseks peate installima Adobe Digital Editionsi (Seeon tasuta rakendus spetsiaalselt e-raamatute lugemiseks. Seda ei tohi segamini ajada Adober Reader'iga, mis tõenäoliselt on juba teie arvutisse installeeritud )

    Seda e-raamatut ei saa lugeda Amazon Kindle's. 

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.

Muu info

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.
Lisainfo e-raamatute kohta Lisainfo e-raamatute kohta
Püsilink: https://www.kriso.ee/db/97810095066016e.html