On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Information Theory - Springer Theses - Fabian Guignard - 書籍 - Springer Nature Switzerland AG - 9783030952303 - 2022年3月13日
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Fabian Guignard
On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Information Theory - Springer Theses 2022 edition

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Particular attention is also paid to a highly versatile exploratory data analysis tool based on information theory, the Fisher-Shannon analysis, which can be used to assess the complexity of distributional properties of temporal, spatial and spatio-temporal data sets.

158 pages, 43 Illustrations, color; 25 Illustrations, black and white; XVIII, 158 p. 68 illus., 43 i

メディア 書籍     Hardcover Book   (ハードカバー付きの本)
リリース済み 2022年3月13日
ISBN13 9783030952303
出版社 Springer Nature Switzerland AG
ページ数 158
寸法 242 × 163 × 17 mm   ·   420 g
言語 ドイツ語  

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