Machine learning models for geospatial data

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ID Serval
serval:BIB_D8BE81C727EF
Type
Partie de livre
Sous-type
Chapitre: chapitre ou section
Collection
Publications
Institution
UNIL/CHUV
Titre
Machine learning models for geospatial data
Titre du livre
Handbook of Theoretical and Quantitative Geography
Auteur⸱e⸱s
Kanevski Mikhail, Foresti Loris, Kaiser Christian, Pozdnoukhov Alexei, Timonin Vadim, Tuia Devis
Editeur
University, Faculty of geosciences and environment
Lieu d'édition
Lausanne
Statut éditorial
Publié
Date de publication
2009
Editeur⸱rice scientifique
Bavaud François, Mager Christophe
Série
Workshop series
Pages
175-227
Langue
anglais
Mots-clé
Machine learning, Quantitative Geography
OAI-PMH
oai:serval.unil.ch:BIB_D8BE81C727EF
Création de la notice
01/08/2010 12:34
Dernière modification de la notice
20/08/2019 16:58
Données d'usage