- ABoVE: L1 S-0 Polarimetric Data from UAVSAR P-band SAR, Alaska and Canada, 2017简介文件修订日期：2021-04-03数据集版本: 1摘要本数据集提供了在美国阿拉斯加和加拿大西部 74 个研究地点采集的 UAVSAR P 波段合成孔径雷达仪器的 1 (L1) 级极坐标雷达后向散射系数（Sigma-0 或 S-0）... ABoVE: L1 S-0 Polarimetric Data from UAVSAR P-band SAR, Alaska and Canada, 2017简介文件修订日期：2021-04-03数据集版本: 1摘要本数据集提供了在美国阿拉斯加和加拿大西部 74 个研究地点采集的 UAVSAR P 波段合成孔径雷达仪器的 1 (L1) 级极坐标雷达后向散射系数（Sigma-0 或 S-0）...
- 在机器学习领域中，层次聚类是一种常用的聚类算法，它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量，而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。 什么是层次聚类？层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法，它通过逐步合并或分割样本点来形成一个簇的层次结构。在层次聚... 在机器学习领域中，层次聚类是一种常用的聚类算法，它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量，而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。 什么是层次聚类？层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法，它通过逐步合并或分割样本点来形成一个簇的层次结构。在层次聚...
- ABoVE: Vegetation Composition across Fire History Gradients on the Y-K Delta, Alaska简介文档修订日期：2020-05-15数据集版本: 1数据集摘要本数据集提供了 2017 年 7 月和 2018 年 7 月期间从阿拉斯加育空-库斯科金（Y-K）三角洲高地苔原火灾历史梯度的 43 个地块收集的生态野外数据... ABoVE: Vegetation Composition across Fire History Gradients on the Y-K Delta, Alaska简介文档修订日期：2020-05-15数据集版本: 1数据集摘要本数据集提供了 2017 年 7 月和 2018 年 7 月期间从阿拉斯加育空-库斯科金（Y-K）三角洲高地苔原火灾历史梯度的 43 个地块收集的生态野外数据...
- Spark增加一列在Spark中，我们经常需要对DataFrame进行操作，其中一项常见的需求是往DataFrame中增加一列。本篇技术博客将介绍如何在Spark中给DataFrame增加一列的方法。1. 使用withColumn方法在Spark中，可以使用withColumn方法来为DataFrame添加新列。该方法需要两个参数：新列的名称和要添加的列的内容。下面是一个示例代码：scala... Spark增加一列在Spark中，我们经常需要对DataFrame进行操作，其中一项常见的需求是往DataFrame中增加一列。本篇技术博客将介绍如何在Spark中给DataFrame增加一列的方法。1. 使用withColumn方法在Spark中，可以使用withColumn方法来为DataFrame添加新列。该方法需要两个参数：新列的名称和要添加的列的内容。下面是一个示例代码：scala...
- 随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法，用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成，每个决策树都是一颗弱学习器，通过投票或平均的方式来提高整体的准确率和稳定性。本文将详细介绍随机森林的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是随机森林？随机森林是一种集成学习方法，它结合了多个决策树来进行分类或回归。每个决策树都是基于对输入特征的随机子集进行训练的。随... 随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法，用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成，每个决策树都是一颗弱学习器，通过投票或平均的方式来提高整体的准确率和稳定性。本文将详细介绍随机森林的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是随机森林？随机森林是一种集成学习方法，它结合了多个决策树来进行分类或回归。每个决策树都是基于对输入特征的随机子集进行训练的。随...
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- K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。 什么是K最近邻算法？K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，其核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即最近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法不需要训练... K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。 什么是K最近邻算法？K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，其核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即最近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法不需要训练...
- 在机器学习领域，CatBoost是一个备受欢迎的梯度提升库，它以其出色的性能和灵活性而闻名。尽管CatBoost提供了许多内置的目标函数和度量指标，但有时候我们可能需要根据特定的问题定制自己的目标函数和度量指标。在本教程中，我们将深入探讨如何在CatBoost中自定义目标函数和度量指标。 1. 导入必要的库首先，我们需要导入CatBoost库以及其他可能需要的Python库。import n... 在机器学习领域，CatBoost是一个备受欢迎的梯度提升库，它以其出色的性能和灵活性而闻名。尽管CatBoost提供了许多内置的目标函数和度量指标，但有时候我们可能需要根据特定的问题定制自己的目标函数和度量指标。在本教程中，我们将深入探讨如何在CatBoost中自定义目标函数和度量指标。 1. 导入必要的库首先，我们需要导入CatBoost库以及其他可能需要的Python库。import n...
- 简介ABoVE/ASCENDS: Active Sensing of CO2, CH4, and Water Vapor, Alaska and Canada, 2017《过载/提升：对二氧化碳、甲烷和水蒸汽的主动感应》，阿拉斯加和加拿大，2017年本数据集提供了 2017-07-20 至 2017-08-08 期间阿拉斯加以及加拿大育空地区和西北地区上空大气二氧化碳 (CO2)、甲烷 ... 简介ABoVE/ASCENDS: Active Sensing of CO2, CH4, and Water Vapor, Alaska and Canada, 2017《过载/提升：对二氧化碳、甲烷和水蒸汽的主动感应》，阿拉斯加和加拿大，2017年本数据集提供了 2017-07-20 至 2017-08-08 期间阿拉斯加以及加拿大育空地区和西北地区上空大气二氧化碳 (CO2)、甲烷 ...
- 印度河流和流域地表水的时间趋势该数据集量化了 1991 年至 2020 年 30 年间印度河流和流域地表水面积（SWA）的年度变化范围和速度。该数据集按季节（根据印度的季节划分的年度干水、湿水和常年水）和两种空间尺度进行量化：流域尺度（来自水文地理信息系统的 1516 个 7 级流域）和更细的河段尺度（68,367 个河段）。该数据集来自 JRC 全球地表水探索者（Global Surf... 印度河流和流域地表水的时间趋势该数据集量化了 1991 年至 2020 年 30 年间印度河流和流域地表水面积（SWA）的年度变化范围和速度。该数据集按季节（根据印度的季节划分的年度干水、湿水和常年水）和两种空间尺度进行量化：流域尺度（来自水文地理信息系统的 1516 个 7 级流域）和更细的河段尺度（68,367 个河段）。该数据集来自 JRC 全球地表水探索者（Global Surf...
- 导言CatBoost是一种高效的梯度提升算法，可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中，处理大规模数据集时，分布式训练可以大大加快模型训练的速度，并提高训练效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理，并提供相应的代码示例。 安装依赖首先，我们需要安装CatBoost和其他必要的依赖库。您可以使用以下命令来安装：pip instal... 导言CatBoost是一种高效的梯度提升算法，可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中，处理大规模数据集时，分布式训练可以大大加快模型训练的速度，并提高训练效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理，并提供相应的代码示例。 安装依赖首先，我们需要安装CatBoost和其他必要的依赖库。您可以使用以下命令来安装：pip instal...
- 简介ABoVE: Landsat-derived Burn Scar dNBR across Alaska and Canada, 1985-20151985-2015 年阿拉斯加和加拿大各地由大地遥感卫星得出的烧痕 dNBR本数据集包含以 30 米分辨率计算的差分归一化烧损率 (dNBR)，这些烧损率是对 1985-2015 年期间发生在阿拉斯加和加拿大北极寒带和脆弱性实验 (ABoV... 简介ABoVE: Landsat-derived Burn Scar dNBR across Alaska and Canada, 1985-20151985-2015 年阿拉斯加和加拿大各地由大地遥感卫星得出的烧痕 dNBR本数据集包含以 30 米分辨率计算的差分归一化烧损率 (dNBR)，这些烧损率是对 1985-2015 年期间发生在阿拉斯加和加拿大北极寒带和脆弱性实验 (ABoV...
- 导言在机器学习中，选择合适的模型和调优合适的超参数是提高模型性能的关键步骤。CatBoost作为一种强大的梯度提升算法，具有许多可调节的超参数，通过合理选择和调优这些超参数可以提高模型的性能。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行超参数调优与模型选择，并提供相应的代码示例。 数据准备首先，我们需要加载数据并准备用于模型训练。以下是一个简单的示例：import pand... 导言在机器学习中，选择合适的模型和调优合适的超参数是提高模型性能的关键步骤。CatBoost作为一种强大的梯度提升算法，具有许多可调节的超参数，通过合理选择和调优这些超参数可以提高模型的性能。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行超参数调优与模型选择，并提供相应的代码示例。 数据准备首先，我们需要加载数据并准备用于模型训练。以下是一个简单的示例：import pand...
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