Bayesian Machine Learning in Geotechnical Site Characterization

Idioma: inglés

Editorial: Taylor and Francis Ltd, GB, 2024

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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.…

N° de ref. del artículo LU-9781032314419

Título
Bayesian Machine Learning in Geotechnical Site Characterization
Autor
Jianye Ching
Editorial
Taylor and Francis Ltd, GB
Año de publicación
2024
Estado
New
Encuadernación
Hardback
Idioma
inglés
ISBN 10
1032314419
ISBN 13
9781032314419
Edición
1st.
Peso del artículo
440 gramos
Dimensiones
16.2 x 1.57 x 23.99 cm

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