機器學(xué)習(xí)原理與概述

了解機器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、計算原理、基本定義，熟悉機器學(xué)習(xí)方法的分類，常用機器學(xué)習(xí)方法，以及模型的評估與選擇；熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程，掌握python程序包的使用；理解機器學(xué)習(xí)在生態(tài)水文中的應(yīng)用，掌握機器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建方法，學(xué)會構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型用于地表參數(shù)的空間模擬與時間預(yù)測，并掌握生態(tài)水文過程分析。

專題一、Python編譯工具組合安裝教程

專題二、掌握Python語法及常見科學(xué)計算方法

包含Python基本語法及常用的科學(xué)計算（Numpy）、數(shù)據(jù)處理（Pandas）和數(shù)據(jù)可視化（Matplotlib）庫函數(shù)的使用。

專題三、機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理是機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)最重要的部分，一個好的學(xué)習(xí)模型離不來準(zhǔn)確、合適的數(shù)據(jù)集。常見的數(shù)據(jù)問題有數(shù)據(jù)重復(fù)、數(shù)據(jù)異常、文本類型、數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)無效等。

專題四、機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)方法

常用的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法原理詳解-機器學(xué)習(xí)以隨機森林為例，深度學(xué)習(xí)以長短期記憶網(wǎng)絡(luò)為例。

4.1 機器學(xué)習(xí)原理-以隨機森林為例

4.2 深度學(xué)習(xí)原理-以長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例

專題五、機器學(xué)習(xí)空間模擬實踐操作

5.1經(jīng)典案例一：土地利用分類

5.2經(jīng)典案例二：站點土壤水分觀測的空間升尺度---從點到面的空間擴展

5.3經(jīng)典案例三：陸地總水儲量的降尺度—提升空間數(shù)據(jù)的空間分辨率

專題六、機器學(xué)習(xí)時間預(yù)測實踐操作

6.1經(jīng)典案例一：河流徑流時間序列預(yù)測

6.2經(jīng)典案例二：地下水位時間序列預(yù)測

6.3經(jīng)典案例三：空氣溫度時間序列預(yù)測

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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