Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Machine Learning for Archaeological Applications in R

(Instituto Nacional de Antropologķa e Historia), (Philipps-Universität Marburg, Germany), (Escuela Nacional de Antropologķa e Historia), (Instituto Nacional de Antropologķa e Historia)
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 20,23 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This Element highlights the employment within archaeology of classification methods developed in the field of chemometrics, artificial intelligence, and Bayesian statistics. It also provides a detailed explanation of how to process data in R as well as the respective code.

This Element highlights the employment within archaeology of classification methods developed in the field of chemometrics, artificial intelligence, and Bayesian statistics. These run in both high- and low-dimensional environments and often have better results than traditional methods. Instead of a theoretical approach, it provides examples of how to apply these methods to real data using lithic and ceramic archaeological materials as case studies. A detailed explanation of how to process data in R (The R Project for Statistical Computing), as well as the respective code, are also provided.

Papildus informācija

This Element highlights the employment within archaeology of classification methods in chemometrics, AI, and Bayesian statistics.
1. Introduction;
2. Processing spectral data;
3. Processing
compositional data;
4. Processing a combination of spectral and compositional
data;
5. Final comments; Abbreviations; References.