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Content analyses of the international federation of red cross and red crescent societies (ifrc) based on machine learning techniques through twitter 期刊论文
Natural Hazards, 2021, 卷号: 106, 期号: 3
作者:  Dereli T.;  Eligüzel N.;  Çetinkaya C.
收藏  |  浏览/下载：19/0  |  提交时间：2021/09/01
Content analyses  IFRC  LDA  Machine learning  Topic labeling  Twitter  
Flood-prone area mapping using machine learning techniques: a case study of Quang Binh province, Vietnam 期刊论文
Natural Hazards, 2021, 卷号: 108, 期号: 3
作者:  Luu C.;  Bui Q.D.;  Costache R.;  Nguyen L.T.;  Nguyen T.T.;  Van Phong T.;  Van Le H.;  Pham B.T.
收藏  |  浏览/下载：25/0  |  提交时间：2021/09/01
Alternating decision tree  Flood susceptibility map  J48  Logistic model tree  Naïve Bayes tree  Reduced-error pruning tree  
An exploratory Bayesian network for estimating the magnitudes and uncertainties of selected water-quality parameters at streamgage 03374100 White River at Hazleton, Indiana, from partially observed data 科技报告
报告编号: 70198422, 页数: 42, 2018
作者:  Holtschlag, David J. dholtschlag@usgs.gov
Adobe PDF(8247Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2019/11/06