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题名/责任者:

行星科学的机器学习/(德) 乔恩·赫尔伯特(Joern Helbert)[等]著 安源[等]译

出版发行项:

北京:中国宇航出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-5159-2308-6 精装/CNY88.00

载体形态项:

XIV, 161页, [8] 页图版:图 (部分彩图);27cm

并列正题名:

Machine learning for planetary science

个人责任者:

赫尔伯特 (Helbert, Joern) 著

个人责任者:

达莫尔 (D'Amore, Mario) 著

个人责任者:

埃 (Aye, Michael) 著

个人次要责任者:

安源 译

个人次要责任者:

杨开忠 译

个人次要责任者:

姜宇 译

学科主题:

机器学习-应用-行星物理学

中图法分类号:

P185

中图法分类号:

P185-39

一般附注:

航天科技图书出版基金资助出版

题名责任附注:

题名页题其余责任者：(德) 马里奥·达莫尔(Mario D'Amore), (美) 迈克尔·埃(Michael Aye), (美) 汉娜·克纳(Hannah Kerner); 题名页题其余责任者还有：杨开忠, 姜宇, 陈爽

出版发行附注:

本版由Elsevier Inc.授权中国宇航出版社在中国大陆地区 (不包括香港、澳门以及台湾地区) 出版发行

书目附注:

有书目 (第157-161页)

提要文摘附注:

本书主要介绍了多年来对机器学习理论用于行星科学探测的理解，通过深入浅出的理论阐述，利用索取行星公开数据的工具，对行星探测、着陆车等方面的典型实例进行详细分析，较为全面地介绍了机器学习方法在行星科学中的理论分析、工具应用与实例分析过程。

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