nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - L'avantage des mod�les statistiques de type entr�e-sortie est qu'ils peuvent �tre relativement facilement construits et appliqu�s, mais d'un autre c�t�, l'inconv�nient de ces mod�les est qu'ils ne r�v�lent pas la nature profonde du ph�nom�ne observ�. Les mod�les conceptuels, qui ont l'avantage de fonctionner de mani�re transparente, mais dont il est parfois difficile de prouver l'exactitude. L'intelligence artificielle propose des m�thodes d'apprentissage automatique � partir d'exemples, qui �liminent les inconv�nients des approches statistiques et conceptuelles et en int�grent les avantages. Cet ouvrage pr�sente une exp�rience compl�te de mod�lisation � partir de donn�es, bas�e sur des arbres de r�gression. Les arbres de r�gression ont �t� utilis�s pour r�soudre le probl�me pratique de la construction d'un mod�le bas� sur les donn�es pour la pr�diction du ruissellement � partir du ruissellement actuel et pass� connu des jauges de niveau d'eau et des pr�cipitations des pluviom�tres dans le bassin versant. Les r�sultats bas�s sur l'approximation et la pr�cision de pr�diction obtenus � partir des arbres de r�gression sont ensuite compar�s � d'autres techniques DDM, � savoir les r�seaux neuronaux artificiels, les processus gaussiens, les r�gressions vectorielles de soutien et les r�gressions lin�aires multiples. Ce livre est une lecture indispensable pour les chercheurs travaillant dans le domaine de la mod�lisation pilot�e par les donn�es.

N� de ref. del art�culo 9786207607709

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Mod�lisation bas�e sur les donn�es : �tude des mod�les de pr�vision des inondations bas�s sur les donn�es
Editor: Editions Notre Savoir
Fecha de publicaci�n: 2024
Idioma: Franc�s
ISBN 10: 6207607708
ISBN 13: 9786207607709
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 220�mil�metros de ancho por 150 de alto por 5 de largo
Peso: 119 gramos

Acerca de

Sinopsis

L'avantage des mod�les statistiques de type entr�e-sortie est qu'ils peuvent �tre relativement facilement construits et appliqu�s, mais d'un autre c�t�, l'inconv�nient de ces mod�les est qu'ils ne r�v�lent pas la nature profonde du ph�nom�ne observ�. Les mod�les conceptuels, qui ont l'avantage de fonctionner de mani�re transparente, mais dont il est parfois difficile de prouver l'exactitude. L'intelligence artificielle propose des m�thodes d'apprentissage automatique � partir d'exemples, qui �liminent les inconv�nients des approches statistiques et conceptuelles et en int�grent les avantages. Cet ouvrage pr�sente une exp�rience compl�te de mod�lisation � partir de donn�es, bas�e sur des arbres de r�gression. Les arbres de r�gression ont �t� utilis�s pour r�soudre le probl�me pratique de la construction d'un mod�le bas� sur les donn�es pour la pr�diction du ruissellement � partir du ruissellement actuel et pass� connu des jauges de niveau d'eau et des pr�cipitations des pluviom�tres dans le bassin versant. Les r�sultats bas�s sur l'approximation et la pr�cision de pr�diction obtenus � partir des arbres de r�gression sont ensuite compar�s � d'autres techniques DDM, � savoir les r�seaux neuronaux artificiels, les processus gaussiens, les r�gressions vectorielles de soutien et les r�gressions lin�aires multiples. Ce livre est une lecture indispensable pour les chercheurs travaillant dans le domaine de la mod�lisation pilot�e par les donn�es.

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