Machine Learning on Geographical Data Using Python: Introducere în geodata cu aplicații și cazuri de utilizare

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Machine Learning on Geographical Data Using Python: Introduction into Geodata with Applications and Use Cases

Conținutul cărții:

Începeți să vă familiarizați cu elementele de bază ale sistemelor de informații geografice (GIS), analiza geospațială și învățarea automată pe date spațiale în Python. Această carte începe cu o introducere în geodata și acoperă subiecte precum GIS și instrumentele comune, formatele standard ale datelor geografice și o prezentare generală a instrumentelor Python pentru geodata. Sunt discutate particularitățile și dificultățile pe care cineva le poate întâmpina atunci când utilizează date geografice: de la sisteme de coordonate și proiecții cartografice la diferite formate și tipuri de geodate, cum ar fi puncte, linii, poligoane și rastere. Sunt explicate operațiunile analitice aplicate în mod obișnuit datelor geografice, cum ar fi decuparea, intersectarea, tamponarea, fuzionarea, dizolvarea și ștergerea, cu implementări în Python. Sunt incluse cazuri de utilizare și exemple. Cartea se concentrează, de asemenea, pe aplicarea unor abordări mai avansate de învățare automată la datele geografice și prezintă interpolarea, clasificarea, regresia și gruparea prin exemple și cazuri de utilizare. Această carte este resursa dvs. de bază pentru învățarea automată pe date geografice. Ea prezintă elementele de bază ale lucrului cu date spațiale și aplicații avansate. Exemplele sunt prezentate folosind codul (accesibil la github.com/Apress/machine-learning-geographic-data-python) și facilitează învățarea prin aplicare.

Ce veți învăța

⬤ Înțelegeți conceptele fundamentale ale lucrului cu date geografice.

⬤ lucrați cu mai multe tipuri de date geografice și formate de fișiere în Python.

⬤ Crearea de hărți în Python.

⬤ Aplicați machine learning pe date geografice.

Pentru cine este această carte

Cititori cu o înțelegere de bază a învățării automate care doresc să își extindă setul de abilități la analiza și învățarea automată a datelor spațiale, rămânând în același timp într-un mediu Python comun pentru știința datelor.