作者:CSDN @ 养乐多
记录一些在Google Earth Engine (GEE)平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。
文章目录
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- 一、回归
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- [1.1 问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?](#1.1 问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?)
- [1.2 问:为什么只有这四种?哪个精度高?](#1.2 问:为什么只有这四种?哪个精度高?)
- [1.3 问:GEE上能否运行深度学习算法?](#1.3 问:GEE上能否运行深度学习算法?)
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一、回归
1.1 问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?
答:GEE平台上有四种机器学习回归算法,分别是随机森林回归、CART(Classification and Regression Trees)回归、梯度提升树(Gradient Boosting Tree)回归、最小距离(minimumDistance)回归。除此之外,还有最小二乘回归、线性回归、多元线性回归。
1.2 问:为什么只有这四种?哪个精度高?
答:因为GEE的API只提供了四种可用的机器学习回归算法。精度高低要根据自己的数据和参数进行调试。
1.3 问:GEE上能否运行深度学习算法?
答:不可以。
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