一：机器学习原理

了解机器学习的发展历史、计算原理、基本定义，熟悉机器学习方法的分类，常用机器学习方法，以及模型的评估与选择；熟悉数据预处理的流程，掌握python程序包的使用；理解机器学习在生态水文中的应用，掌握机器学习模型构建方法，学会构建机器学习模型用于地表参数的空间模拟与时间预测，并掌握生态水文过程分析。

二：Python编译工具组合安装教程

三：掌握Python语法及常见科学计算方法

包含Python基本语法及常用的科学计算（Numpy）、数据处理（Pandas）和数据可视化（Matplotlib）库函数的使用。

四：机器学习数据清洗

数据清洗与预处理是机器学习和深度学习最重要的部分，一个好的学习模型离不来准确、合适的数据集。常见的数据问题有数据重复、数据异常、文本类型、数据缺失、数据无效等

五：机器学习与深度学习方法

常用的机器学习和深度学习算法原理-机器学习以随机森林为例，深度学习以长短期记忆网络为例。

5.1 机器学习原理-以随机森林为例

5.2 深度学习原理-以长短期记忆神经网络为例

六：机器学习空间模拟实践

6.1经典案例一：土地利用分类

6.2经典案例二：站点土壤水分观测的空间升尺度---从点到面的空间扩展

6.3经典案例三：陆地总水储量的降尺度—提升空间数据的空间分辨率

七：机器学习时间预测实践

7.1经典案例一：河流径流时间序列预测

7.2经典案例二：地下水位时间序列预测

7.3经典案例三：空气温度时间序列预测

原文：如何利用python机器学习解决空间模拟与时间预测问题及经典案例分析

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