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地球科學大數據挖掘與機器學習

作者：周永章//張良均//張奧多//王俊
出版社：中山大學
ISBN：9787306064097

出版日期：2018/09/01
裝幀：平裝
頁數：269

人民幣：RMB 49.8 元售價：元

內容大鋼

周永章，張良均，張奧多，王俊著的《地球科學大數據挖掘與機器學習》系統地介紹了地球科學大數據挖掘與機器學習的基本框架與原理，重點分析高維數據降維、分類與預測、大圖形社區結構識別、無限流數據處理、機器學習及人工智慧地質學的建模過程，對必要的應用場景使用Python語言給出案例。本書是中山大學研究生試用研究型教材，對運用大數據挖掘技術與機器學習演算法解決地球科學問題大有裨益。適合地球科學領域研究生和高年級本科生做教材，也可供科研人員做研究時參考。

作者介紹

周永章//張良均//張奧多//王俊

第1章  緒論
  1.1  科學研究第四範式
  1.2  地球科學數據
  1.3  大數據挖掘的基本任務
  1.4  大數據挖掘建模過程
  1.5  常用數據挖掘建模工具
第2章  數據清洗與預處理
  2.1  數據清洗
  2.2  數據集成與融合
  2.3  數據變換
  2.4  數據規約
  2.5  離群點檢測
  2.6  Python主要數據預處理函數
第3章  高維數據的降維
  3.1  相關分析
  3.2  典型相關分析
  3.3  哈希演算法
  3.4  主成分分析
  3.5  因子分析
  3.6  Python演算法實現
  3.7  應用案例
第4章  分類與預測
  4.1  回歸分析
  4.2  聚類分析
  4.3  判別分析
  4.4  關聯規則演算法
  4.5  推薦系統演算法
  4.6  Python演算法的實現
第5章  圖形數據處理
  5.1  電腦圖形基礎
  5.2  數字圖像處理
  5.3  圖像模式識別
  5.4  大圖形的社區結構識別
  5.5  基於圖的拓撲結構相似度的地質文獻與信息檢索
  5.6  實現圖形數據處理的演算法
第6章  無限流數據與時間序列
  6.1  無限流數據與時序模式
  6.2  無限流數據特徵提取
  6.3  時間序列演算法
  6.4  Python演算法的實現
第7章  機器學習與深度學習
  7.1  機器學習的發展史
  7.2  機器學習分類
  7.3  SVM
  7.4  決策樹
  7.5  人工神經網路
  7.6  深度學習
  7.7  遷移學習
  7.8  Python演算法的實現
第8章  貝葉斯原理與人工智慧地質學

  8.1  貝葉斯原理
  8.2  人工智慧
  8.3  智能礦床成礦與找礦模型
  8.4  基於大數據智能鑒定礦物岩石實驗
附錄Ⅰ  Python入門
  1.1  搭建Python開發平台
  1.2  Python使用入門
  1.3  Python數據分析工具
附錄Ⅱ  TipDM-PB數據挖掘建模平台
  2.1  新建工程入門
  2.2  使用模板入門
參考文獻

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