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地球科学大数据挖掘与机器学习/周永章 版权信息
- ISBN：9787306064097
- 条形码：9787306064097 ; 978-7-306-06409-7
- 装帧：一般轻型纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
地球科学大数据挖掘与机器学习/周永章 本书特色
本书是中山大学重点学科建设成果，获中国矿物岩石地球化学协会大数据与数学地球科学专业委员会推荐，是我国*部地质科学大数据与机器学习教材。本书获国家重点研发计划重点专项“深部矿产资源评价理论与方法”项目（2016YFC0600506）、中国地质调查局（12120113067600）、国家自然科学基金（41273040）及广东省地质过程与矿产资源探查实验室开放基金联合资助，获国际数学地球科学协会（IAMG）Felix Chayes奖7000美元奖金支持。本书是中山大学研究生试用研究型教材，对运用大数据挖掘与机器学习算法解决地球科学问题大有裨益。适合地质科学领域研究生和高年级本科生做教材，也可供科研人员研究时参考。
地球科学大数据挖掘与机器学习/周永章 内容简介
本书是我国靠前部地质科学大数据与机器学习教材。它系统介绍地球科学大数据挖掘与机器学习的基本框架与原理，重点分析高维数据的降维、分类与预测、大图形社区结构识别、无限流数据处理、机器学习及人工智能地质学的建模过程，对必要的应用场景，使用Python语言给出案例。本书是中山大学研究生试用的研究型教材基础上完善而成，对运用大数据挖掘与机器学习算法解决具体的地球科学问题大有裨益。
地球科学大数据挖掘与机器学习/周永章 目录
第1章绪论1.1科学研究第四范式1.2地球科学数据1.3大数据挖掘的基本任务1.4大数据挖掘建模过程1.5常用数据挖掘建模工具第2章数据清洗与预处理2.1数据清洗2.2数据集成与融合2.3数据变换2.4数据规约2.5离群点检测2.6Python主要数据预处理函数第3章高维数据的降维3.1相关分析3.2典型相关分析3.3哈希算法3.4主成分分析3.5因子分析3.6Python算法实现3.7应用案例第4章分类与预测4.1回归分析4.2聚类分析4.3判别分析4.4关联规则算法4.5推荐系统算法4.6Python算法的实现第5章图形数据处理5.1计算机图形基础5.2数字图像处理5.3图像模式识别5.4大图形的社区结构识别5.5基于图的拓扑结构相似度的地质文献与信息检索5.6实现图形数据处理的算法第6章无限流数据与时间序列6.1无限流数据与时序模式6.2无限流数据特征提取6.3时间序列算法6.4Python算法的实现第7章机器学习与深度学习7.1机器学习的发展史7.2机器学习分类7.3SVM7.4决策树7.5人工神经网络7.6深度学习7.7迁移学习7.8Python算法的实现第8章贝叶斯原理与人工智能地质学8.1贝叶斯原理8.2人工智能8.3智能矿床成矿与找矿模型8.4基于大数据智能鉴定矿物岩石实验附录ⅠPython入门1.1搭建Python开发平台1.2Python使用入门1.3Python数据分析工具附录ⅡTipDM-PB数据挖掘建模平台2.1新建工程入门2.2使用模板入门参考文献
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地球科学大数据挖掘与机器学习/周永章 作者简介
周永章，1963年生，广西博白人。教授、博士生导师，中山大学地球环境与地球资源研究中心主任，广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室主任，中金岭南股份有限公司(证券000060.SZ)第七届董事局独立董事，广东省政府决策咨询顾问委员会委员，广东省政协常委。
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