《岩石物理机器学习》是一套融合地质科学与人工智能技术的实战型课程，通过7大模块系统讲解机器学习在岩石物理领域的核心应用。课程以Python为工具，涵盖K均值聚类算法、孤立森林异常检测等基础算法教学，并重点突破岩石物理工作流整合、岩性与测井参数预测等专业场景。基于随机森林算法，学员可掌握岩性分类建模及孔隙度、渗透率等关键参数预测方法；针对裂隙岩石的流动传输问题，课程提供专属的机器学习建模解决方案。整套内容采用理论+代码实践模式，适合地质工程师、能源领域数据分析师及机器学习研究者，助力实现从算法原理到岩石物理工程落地的能力跨越。如需本教程视频及字幕，联系微信PetroleumPaper获取！
