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大数据生态学研究方法 版权信息
- ISBN:9787312051722
- 条形码:9787312051722 ; 978-7-312-05172-2
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
大数据生态学研究方法 内容简介
本书以生态学常见的时空数据、生态网络数据为例, 按照数据科学范式的知识发现逻辑顺序, 系统地介绍了生态学研究的数据检索与存储、探索性数据分析、机器学习建模和科学工作流构建的方法和工具, 同时给出R语言代码。
大数据生态学研究方法 目录
序
前言
第1章 生态学研究及其范式
1.1 生态学之问
1.2 生态学研究范式
第2章 R语言与数据挖掘
2.1 R语言及程序包
2.2 大数据与机器学习
2.3 数据挖掘初步
第3章 多源异构数据获取与管理
3.1 问题与数据
3.2 数据组织与整理
3.3 数据存储与共享
第4章 探索性数据分析
4.1 数据表与转换
4.2 多元分析
4.3 ade4包
第5章 空间数据与云计算
5.1 空间数据与表达
5.2 区域特征构建
5.3 RFsp与云计算
第6章 时间序列探索与建模
6.1 时序数据及表达
6.2 时序预测建模
6.3 时序相似性度量
第7章 生态网络与图挖掘
7.1 网络数据表达
7.2 网络构建与特征
7.3 网络扰动与预测
第8章 科学工作流
8.1 工作流及构建平台
8.2 构建和发布工作流
8.3 一个简单工作流构建举例
展开全部
大数据生态学研究方法 作者简介
刘方邻,中国科学院合肥物质科学研究院研究员,中国科学技术大学兼职教授。研究工作聚焦种内、种间关系与调控,主要涉及昆虫-机器混合社群与生态信息学。主要承担项目有国家自然科学基金、国家科技支撑计划、中科院重点部署等,发表论文20余篇,获授权5项。
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