空間環境データのための機械学習：理論・応用・ソフトウェア - 環境科学 | ペーパーバック | 392ページ

環境データに適用される機械学習の最前線を網羅した包括的なガイドです。本書では、空間的に分布する環境情報を分類・マッピングするための高度なアルゴリズムと、その実践的な実装について深く掘り下げます。

主な特徴:

• 人工ニューラルネットワークやサポートベクターマシンを含む最先端の機械学習アルゴリズム。
• 空間的に分布する環境データの分類およびマッピングへのアルゴリズムの適用。
• 基本的な地球統計学アルゴリズムの提示。
• 機械学習の新しいトレンドと空間データへの応用の探求。
• 環境および汚染データに基づく実際のケーススタディ。
• 実践練習用の「Machine Learning Office」ソフトウェアを収録したCD-ROMが付属。

内容物:

• 書籍：Machine Learning for Spatial Environmental Data: Theory, Applications and Software (Environmental Sciences)
• Machine Learning Officeソフトウェアおよびサンプルデータセットを収録したCD-ROM

仕様:

• 著者: Mikhail Kanevski, Alexei Pozdnoukhov, Vadim Timonin
• 出版社: Presses Polytechniques et Universitaires Romandes
• 出版日: 2026年9月10日
• 言語: 英語
• ページ数: 392ページ
• 製本: ペーパーバック
• サイズ: 159 x 28 x 241 mm (6.26 x 1.1 x 9.49 インチ)
• 重量: 454g (1 ポンド)
• ISBN-10: 294022224X
• ISBN-13: 978-2940222247
• シリーズ: Environmental Sciences
• EAN: 9782940222247
• 発売日: 2026/09/10

本書は、高度な機械学習技術を環境課題に応用しようとする学生や研究者にとって、極めて貴重なリソースとなります。