环境科学中的机器学习方法神经网络与核方法.docx

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1、环境科学中的机器学习方法神经网络与核方法WilliamW.HiehUniverityofBritihColumbia,CanadaMachineLearningMethodintheEnvironmentalScience2022,349pp.HardcoverISBN:9780521791922WilliamW.Hieh著机器学习是计算机智能(也叫人工智能)的一个主要的子领域。它的主要目标就是利用计算的方法从数据中提取信息。神经网络方法,一般被认为是机器学习研究中的第一次突破,它自上世纪80年代以来开始流行,而核方法是在上世纪90年代后半期作为机器学习研究的第二波高潮而到来的。本书对于机器学

2、习方法和它在环境科学中的应用给出了统一的处理。机器学习方法进入环境科学是在上世纪90年代。已经大量地应用于卫星数据的处理、大气环流模型、天气和气象预报、空气质量预报、环境数据的分析和建模、海洋和水文预报、生态建模、以及雪灾冰川和森林监测等领域。第4-12章为那些标准的线性统计方法提供了有力的非线性转化。4.关于前馈神经网络模型及其最普遍的代表多层感知哭模型(MLP模型),介绍了MLP模型的一些历史发展知识;5.为MLP神经网络模型所需要的非线性优化的内容;6.探索了几种能够使神经网络模型正确的学习并泛化的方法;7.是关于核方法内容。主要讨论了核方法的数据基础、主要思想以及它的一些缺点,并介绍了

3、从神经网络到核方法的过渡;8.介绍了处理离散型数据的方法非线性分类;9.介绍了两种核方法(支撑微量回归、SVR和高斯过程、GP)和一种树方法(分类和回归树方法CART);10.关于非线性主成份分析的方法及相关的一些研究方法;11.系统地阐述了MLP和非线性经典相关分析(NLCCA)方法,并以热带太平洋气候变异性数据及它同中纬度气候变异的相关性为例加以说明;12.给出了大量机器学习方法在环境科学众多研究领域中的应用实例如遥感、海洋学、大气科学、水文学及生态学等。本书主要适用于研究生初期阶段或者高年级的本科生,而且对于那些致力于在各自的研究领域应用这些新方法的研究者和参与者们也是十分有价值的。朱立峰,博士后(中国科学院动物学研究所)Zhulifeng,Potdoctoral(IntituteofZoology,CAS)