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Data science pour l'agriculture et l'environnement - Méthodes et applications avec R et Python
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Data science pour l'agriculture et l'environnement - Méthodes et applications avec R et Python
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À propos de ce livre
La data science a acquis une grande renommée dans de nombreux domaines mais son utilisation en agriculture et, plus largement dans les sciences environnementales, reste encore limitée. Ce manuel d'initiation vise à démocratiser l'usage de la data science pour des applications en lien avec l'agriculture et l'environnement.
L'ouvrage couvre les principales méthodes couramment utilisées pour la prédiction, la classification et le partitionnement de données. Il comporte à la fois des explications détaillées du fonctionnement de chaque méthode, une description de codes R et Python permettant leur utilisation pratique, et des exemples d'applications concrètes en lien avec les sciences agricoles et environnementales.
Foire aux questions
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Informations
Sous-sujet
AgricultureTable des matières
- Table des matières
- CHAPITRE 1. OBJECTIF DE LA DATA SCIENCE
- CHAPITRE 2. LA RÉGRESSION PÉNALISÉE
- CHAPITRE 3. RÉGRESSION LINÉAIRE AVEC VARIABLES CORRÉLÉES
- CHAPITRE 4. LES SÉPARATEURS À VASTES MARGES (SVM)
- CHAPITRE 5. ARBRES ET FORETS ALÉATOIRES
- CHAPITRE 6. RÉSEAUX DE NEURONES
- CHAPITRE 7. APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ
- CHAPITRE 8. EVALUATION