Python语言中机器学习的瑞士军刀——scikit-learn

lishasha

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-- NumPy和Scipy

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Pandas和pycdo处理）

4.        掌握Python在地学-水文-气象数据的可视化- numpy、matplotlib和basemap  

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地学水文气象应用群：530243885（邀请人：李莎）

爱吃橘子的小迪

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lidonglin

学习了。

zhewin

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