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Python语言中机器学习的瑞士军刀——scikit-learn

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发表于 2019-9-9 16:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
A数据清洗
1缺失数据的处理(树模型方法)
2异常值的检测
3随机采样
4数据的离散化和分箱
B分类问题(非监督与监督学习)
1精细化农业区划
2、在1980~2015年多期遥感影像农田面积如何变化
3、泥石流灾害是在什么样的地形地貌和气候条件下发生?
C、回归问题
1、城市AQI环境指数的预测
2土壤湿度的预测
3典型植物物候开花期预测
本节通过多个案例讲述如何使用Python语言在地球科学解决预测和分类问题
Python在地学、水文、气象、遥感等领域中的编程与机器学习实践技术应用
1.        掌握Python基础、Python常用模块   
2.        掌握科学计算-- NumPyScipy
3.        掌握强大高效的数据分析环境 (地学-水文-气象数据的处理学习Pandaspycdo处理)
4.        掌握Python在地学-水文-气象数据的可视化- numpymatplotlibbasemap  
5.        掌握Python的数据挖掘 –scikit-learn   
6.        掌握python机器学习在地学-气象-水文中的应用
7.        通过手把手的实操指导,掌握Python语言数据处理方法与编程技术
联系人:李莎:15833332534(微同)QQ咨询:422573623 Python地学水文气象应用530243885(邀请人:李莎

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发表于 2021-3-17 17:34 | 显示全部楼层
:zt:zt学习学习
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发表于 2022-1-4 15:25 | 显示全部楼层
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发表于 2022-12-28 16:41 | 显示全部楼层
学习了。
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发表于 2023-1-10 11:43 | 显示全部楼层
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