如何利用python机器学习解决空间模拟与时间预测问题及经典案例分析实践
前言
教学特色
培训费用
课程详情
专题一 机器学习原理与概述
了解机器学习的发展历史、计算原理、基本定义,熟悉机器学习方法的分类,常用机器学习方法,以及模型的评估与选择;熟悉数据预处理的流程,掌握python程序包的使用;理解机器学习在生态水文中的应用,掌握机器学习模型构建方法,学会构建机器学习模型用于地表参数的空间模拟与时间预测,并掌握生态水文过程分析。

专题二 Python编译工具组合安装教程

专题三 掌握Python语法及常见科学计算方法
含Python基本语法及常用的科学计算(Numpy)、数据处理(Pandas)和数据可视化(Matplotlib)库函数的使用。

专题四 机器学习数据清洗
数据清洗与预处理是机器学习和深度学习最重要的部分,一个好的学习模型离不来准确、合适的数据集。常见的数据问题有数据重复、数据异常、文本类型、数据缺失、数据无效等。


专题五 机器学习与深度学习方法
常用的机器学习和深度学习算法原理详解-机器学习以随机森林为例,深度学习以长短期记忆网络为例。
5.1 机器学习原理-以随机森林为例

5.2 深度学习原理-以长短期记忆神经网络为例

专题六 机器学习空间模拟实践操作
6.1 经典案例一:土地利用分类

6.2 经典案例二:站点土壤水分观测的空间升尺度---从点到面的空间扩展

6.3 经典案例三:陆地总水储量的降尺度—提升空间数据的空间分辨率

专题七 机器学习时间预测实践操作
7.1 经典案例一:河流径流时间序列预测

7.2 经典案例二:地下水位时间序列预测

7.3 经典案例三:空气温度时间序列预测

发票及证书

报名方式
详细报名流程,请联系课程负责人王艳183-4893-7383(微电)


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Ai尚研修-王艳
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