文章目录
- 包含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。
- 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。
- 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。 4.1 机器学习原理-以随机森林为例 4.2 深度学习原理-以长短期记忆神经网络为例
- 5.1经典案例一：土地利用分类 5.2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 5.3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
- 6.1经典案例一：河流径流时间序列预测 6.2经典案例二：地下水位时间序列预测 6.3经典案例三：空气温度时间序列预测
目录
- 机器学习原理与概述
- 专题一、Python编译工具组合安装教程
- 专题二、掌握Python语法及常见科学计算方法
- 专题三、机器学习数据清洗
- 专题四、机器学习与深度学习方法
- 专题五、机器学习空间模拟实践操作
- 专题六、机器学习时间预测实践操作
- 总结
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。
包含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。
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。
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。
4.1 机器学习原理-以随机森林为例
4.2 深度学习原理-以长短期记忆神经网络为例
5.1经典案例一：土地利用分类
5.2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
5.3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
6.1经典案例一：河流径流时间序列预测
6.2经典案例二：地下水位时间序列预测
6.3经典案例三：空气温度时间序列预测
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持风君子博客。
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