Bayesian Machine Learning in Geotechnical Site Characterization (Paperback)

Idioma: inglés

Editorial: Taylor & Francis Ltd, London, 2025

1032314435 / 9781032314433

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Paperback. Bayesian data analysis and modelling linked with machine learning offers a new tool for handling geotechnical data. This book presents recent advancements made by the author in the area of probabilistic geotechnical site characterization.Two types of correlation play central roles in geotechnical site characterization: cross-correlation among soil properties and spatial-correlation in the underground space. The book starts with the introduction of Bayesian notion of probability degree of belief, showing that well-known probability axioms can be obtained by Boolean logic and the definition of plausibility function without the use of the notion relative frequency. It then reviews probability theories and useful probability models for cross-correlation and spatial correlation. Methods for Bayesian parameter estimation and prediction are also presented, and the use of these methods demonstrated with geotechnical site characterization examples.Bayesian Machine Learning in Geotechnical Site Characterization suits consulting engineers and graduate students in the area. This presents recent advancements in probabilistic geotechnical site characterization. It reviews probability theories and models for cross correlation and spatial correlation, and presents methods for Bayesian parameter estimation and prediction. Use of these methods is demonstrated with geotechnical site characterization examples. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.

N° de ref. del artículo 9781032314433

Título
Bayesian Machine Learning in Geotechnical Site Characterization (Paperback)
Autor
Jianye Ching
Editorial
Taylor & Francis Ltd, London
Año de publicación
2025
Estado
new
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1032314435
ISBN 13
9781032314433

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