一文掌握python机器学习方法解决生态、水文、气象等领域的空间模拟与时间预测问题

如何利用 python 机器学习解决空间模拟与时间预测问题

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

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。

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

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