• Medientyp: E-Book; Video
  • Titel: Spatiotemporal machine learning in Python (Part 2)
  • Beteiligte: Parente, Leandro [Verfasser:in]; Diemen, Chris van [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]
  • Erschienen: [Erscheinungsort nicht ermittelbar]: OpenGeoHub Foundation, 2021
  • Erschienen in: Open Data Science Europe Workshop 2021 ; (Jan. 2021)
  • Umfang: 1 Online-Ressource (0 MB, 01:31:26:16)
  • Sprache: Englisch
  • DOI: 10.5446/55235
  • Identifikator:
  • Schlagwörter: Machine learning ; Spatiotemporal data ; OpenDataScience ; Open Data ; Python
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Audiovisuelles Material
  • Beschreibung: Software requirements: opengeohub/py-geo docker image (gdal, rasterio, eumap, scikit-learn) This tutorial covers the theoretical background for Ensemble ML and python implementations, exploring the general concepts and main advantages of spatiotemporal machine learning. Why use LandMapper? The tutorial also shows how to prepare the training sample via spacetime overlay, how to evaluate the EML model performance via spacetime cross-validation, how to tune the EML model via hyperparameter optimization, to finally fit the final EML model
  • Zugangsstatus: Freier Zugang
  • Rechte-/Nutzungshinweise: Namensnennung - Nicht kommerziell (CC BY-NC)