Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: tit all "Support Vector Machines"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1202714161 |
| Titel | Modeling Pan Evaporation Using Gaussian Process Regression K-Nearest Neighbors Random Forest and Support Vector Machines; Comparative Analysis / Sevda Shabani, Saeed Samadianfard, Mohammad Taghi Sattari, Amir Mosavi, Shahaboddin Shamshirband, Tibor Kmet, Annamária R. Várkonyi-Kóczy |
| Person(en) |
Shabani, Sevda (Verfasser) Samadianfard, Saeed (Verfasser) Sattari, Mohammad Taghi (Verfasser) Mosavi, Amir (Verfasser) Shamshirband, Shahaboddin (Verfasser) Kmet, Tibor (Verfasser) Várkonyi-Kóczy, Annamária R. (Verfasser) |
| Verlag | Weimar : Bauhaus-Universität Weimar |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2020 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:gbv:wim2-20200110-40561 |
| URL |
https://www.mdpi.com/2073-4433/11/1/66 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) https://e-pub.uni-weimar.de/opus4/frontdoor/index/index/docId/4056 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen | In: Atmosphere, 2020, Volume 11, Issue 1, 66, 17 S. |
| Schlagwörter | Maschinelles Lernen |
| DDC-Notation | 550 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 550 Geowissenschaften |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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