On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Information Theory (Springer Theses)

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On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Information Theory (Springer Theses)

Guignard, Fabian

ウェブストア価格 ¥38,294（本体¥34,813）
Springer Nature Switzerland AG（2023/03発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 158 p.
商品コード 9783030952334

Full Description

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.