Modeling in Life Sciences and Ecology by Ren, Jingli; Tao, Yiwen;

Machine Learning and Dynamical Systems

Sorozatcím: Springer Asia Pacific Mathematics Series; 4;

12% KEDVEZMÉNY?
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.

Kiadói listaár EUR 181.89
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

75 438 Ft (71 846 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 12% (cc. 9 053 Ft off)
Kedvezményes ár 66 386 Ft (63 224 Ft + 5% áfa)

75 438 Ft

Beszerezhetőség

Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.

A termék adatai:

Kiadó Springer Nature Singapore
Megjelenés dátuma 2026. április 8.
Kötetek száma 1 pieces, Book

ISBN 9789819510375
Kötéstípus Keménykötés
Terjedelem312 oldal
Méret 235x155 mm
Nyelv angol
Illusztrációk X, 312 p. 1 illus. Illustrations, black & white

Kategóriák

Analízis Valószínűségelmélet és matematikai statisztika Alkalmazott matematika Matematika a mérnöki- és természettudományok területén A biológia általános kérdései Taxonómia, rendszertan Adatkezelés a számítógépes rendszerekben Operációs rendszerek és grafikus felhasználói felületek Adatbázis kezelő szoftverek Mesterséges intelligencia További könyvek a számítástechnika területén

Hosszú leírás:

"

This book begins by exploring the fundamental concepts of dynamical systems and machine learning modeling, elucidating the workflow of these two modeling approaches. While primarily tailored as an introductory textbook for both undergraduate and graduate students, its broader aim is to captivate the interest of seasoned ecologists and life scientists, beckoning them to explore the realm of modeling. The introduction and development of each section adhere to a practical problem-driven approach, aiming to address real-world issues. The focus is on addressing how to establish and evolve appropriate models based on practical problems or data.

Throughout the book, the authors deliver rich content and diverse models. A detailed overview of the workflow for both machine learning and dynamical system modeling is provided, covering topics such as stability and bifurcation theory, fundamentals of machine learning algorithms, data processing, and visualization methods. Regarding dynamical systems, the authors encompass various types of models, including delay, diffusion, continuous, and discrete models. For machine learning, both black-box and interpretable models are covered in this book, including neural network model, ensemble learning model, SHAP, LIME, and more.

Ecologists, life scientists, and applied mathematicians might find this book helpful. It can be also used as a textbook for both undergraduate and graduate students.

This book is related to SDG 15: Life on Land

"

Több

Tartalomjegyzék:

1. Introduction to Dynamical Systems.- 2. Introduce of Machine Learning.- 3. Ecological Modeling with Nonlocal Delay.- 4. Physiological Modeling with Dynamic Systems.- 5. Machine Learning in Clinical Medicine.- 6. Machine Learning in Drug discovery.- 7. Machine Learning in Ecology.-8. Spatiotemporal Environmental Health Modelling.