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Synopsis
Machine Learning Approaches to Concrete Strength Prediction combines traditional engineering with modern data science, reshaping how we predict concrete strength. Focusing on concrete mixes that use sand, manufactured sand (M-sand), and laterite soil as fine aggregates, this book provides a practical guide to machine learning techniques like Linear Regression, Decision Trees, Random Forest, Support Vector Regression, and Gradient Boosting. With clear explanations and a real-world case study, it equips readers with the knowledge to apply data-driven approaches in construction.
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Machine Learning Applications in Concrete Strength Prediction
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Machine Learning Approaches to Concrete Strength Prediction combines traditional engineering with modern data science, reshaping how we predict concrete strength. Focusing on concrete mixes that use sand, manufactured sand (M-sand), and laterite soil as fine aggregates, this book provides a practical guide to machine learning techniques like Linear Regression, Decision Trees, Random Forest, Support Vector Regression, and Gradient Boosting. With clear explanations and a real-world case study, it equips readers with the knowledge to apply data-driven approaches in construction.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659949319
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine Learning Approaches to Concrete Strength Prediction combines traditional engineering with modern data science, reshaping how we predict concrete strength. Focusing on concrete mixes that use sand, manufactured sand (M-sand), and laterite soil as fine aggregates, this book provides a practical guide to machine learning techniques like Linear Regression, Decision Trees, Random Forest, Support Vector Regression, and Gradient Boosting. With clear explanations and a real-world case study, it equips readers with the knowledge to apply data-driven approaches in construction. N° de réf. du vendeur 9783659949319
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