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| 編輯推薦： |
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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。
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| 內容簡介： |
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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。它系统地介绍了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。
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| 關於作者： |
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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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