Séance de cours
Interpolation: Phénomènes et méthodes spatiales
Séances de cours associées (62)
Réseaux neuronaux multicouches: Deep Learning
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond.
Interactions vectorielles-vectorielles
Couvre les interactions entre les couches vectorielles dans le SIG à l'aide d'outils QGIS.
Régression non paramétrique: Techniques de lissage
Explore les techniques de régression non paramétrique, y compris les splines, le compromis entre les variables de biais, les fonctions orthogonales, les ondulations et les estimateurs de modulation.
Régression linéaire
Couvre le concept de régression linéaire, y compris la régression polynomiale et la sélection des hyperparamètres.
Interpolation polynomiale: méthode de lagrange
Couvre la méthode d'interpolation polynôme de Lagrange et l'analyse des erreurs dans l'approximation des fonctions.
Formules de Quadrature Gauss-Legendre
Explore les formules de quadrature Gauss-Legendre en utilisant les polynômes Legendre pour une approximation précise de la fonction.
Modèles d'altitude : Variables dérivées
Couvre les indicateurs de relief globaux, les modèles d'altitude, la pente, l'orientation, la courbure et les indices morphologiques pour la description du terrain.
Régression linéaire probabiliste
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
SIG: Introduction aux systèmes d'information géographique
Couvre les données SIG, les données vectorielles et les données matricielles, l'analyse spatiale et les systèmes de coordination.
Régression polynomiale : vue d'ensemble
Couvre la régression polynomiale, l'impact de flexibilité, et le sous-ajustement contre le surajustement.