机器学习解决地质问题

《Machine Learning for Earth Sciences Using Python to Solve Geological Problems》由Maurizio Petrelli撰写，为地球科学领域的学生、学者和专业人士提供一个从零开始的机器学习入门指南。书中使用Python语言，并通过实例来解决地质问题。以下是书籍的核心内容概述：

1. **机器学习基础**：

   - 定义、术语和基本概念，包括学习范式类型。

   - 设置Python环境进行机器学习应用。

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   - 机器学习工作流程，包括数据获取、预处理、模型训练、验证和部署。

2. **无监督学习**：

   - 无监督算法，包括聚类和降维。

   - 特定算法如主成分分析（PCA）、流形学习、层次聚类、密度峰值空间聚类（DBSCAN）、均值漂移、K均值和谱聚类。

3. **有监督学习**：

   - 有监督算法，包括回归和分类任务。

   - 算法如朴素贝叶斯、二次和线性判别分析、线性和非线性模型、支持向量机、最近邻方法和基于树的方法。

4. **模型扩展**：

   - 处理大数据集或复杂模型时的扩展问题。

   - 使用Dask进行并行计算和模型扩展。

5. **深度学习**：

   - 深度学习的基本概念，包括PyTorch库的使用。

   - 构建前馈网络和训练方法，包括损失函数、反向传播和优化。

6. **实际应用案例**：

   - 地球科学中的聚类和降维。

   - 多光谱数据的聚类。

   - 使用机器学习进行岩石物理数据的分类。

   - 火山岩浆存储深度和温度的机器学习回归分析。

7. **云计算和模型扩展**：

   - 在云环境中扩展计算资源。

   - 使用Saturn Cloud等平台简化云扩展过程。

8. **工具和库**：

   - Python中的科学计算库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、PyTorch和TensorFlow。

   - 使用Anaconda进行环境管理。

   - 在远程Linux机器上设置Python环境。

   - 使用Jupyter Notebook进行数据分析和模型开发。

9. **数据预处理和特征工程**：

   - 数据清洗、标准化、编码分类特征、数据增强、缩放和转换。

   - 处理成分数据（CoDA）的特殊考虑。

10. **模型验证和测试**：

    - 通过分割数据集进行模型验证。

    - 交叉验证和留一法交叉验证。

    - 模型过拟合和欠拟合的识别。

本书通过实际案例和代码示例，使读者能够理解并应用机器学习技术解决地球科学中的实际问题。