生态学

R语言贝叶斯：INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析原文链接：R语言贝叶斯：INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247625527&idx=8&sn=ba4e50376befd94022519152609ee8d0&chksm=fa8daad0cdfa23c6106c5a9b304b09915c0223fbfb01b7c4f627570356b710030e0d88dcbdb9&token=46333376

扛着仪器去爬山

R语言结构方程模型（SEM）原文链接：R语言结构方程模型（SEM）https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247624956&idx=4&sn=295580a016a86cfee8ee2277c93e32d5&chksm=fa8da91bcdfa200da897f1f267492039865bdfe5d75a1c6e6df92ff5005e0eb5cc33a20dbd1a&token=1392391660&lang=zh_CN#rd

MATLAB生态环境数据处理与分析原文链接：MATLAB在生态环境数据处理与分析https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247624407&idx=4&sn=39c8119bba0797e6bf5cc35eea1c6767&chksm=fa8da730cdfa2e266dac5221af101230d7ded29576a34856b31f736a89dbb2e3e481a5e94e8a&token=338513965&lang=zh_CN#rd

基于R语言机器学习遥感数据处理与模型空间预测；随机森林（RF）、极限梯度提升机（XGBoost）和支持向量机（SVM）等机器学习算法目录第一章理论基础、机器学习与数据准备第二章建模与空间预测第三章实践案例与项目随机森林作为一种集成学习方法，在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中，使用Bootstrap抽样生成不同的训练集，并在节点分裂时随机选择特征子集，这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性，其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得，减少了单个异常对结果的影响。此外，随机森林提

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基于R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟技术原文链接：基于R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟技术https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247610916&idx=4&sn=87f83681bb2f3465dc505818540c0a82&chksm=fa8273c3cdf5fad53e1d9383a02ab9ac7bbdad887a78c4f39887203cfc05816fbc760c33a1d5&token=425735133&lang=zh_CN#rd

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基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟技术教程原文链接：基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟技术教程https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247612146&idx=4&sn=e1542acd0f70853e39cffb087a116c1a&chksm=fa827715cdf5fe0324db758a4e28b2524de8a5f9f3e8e25065ef2b862940cbafb4ece85baf3f&token=1390438349&lang=zh_CN#rd

R语言贝叶斯方法在生态环境领域技术教程原文链接：R语言贝叶斯方法在生态环境领域技术教程https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247612056&idx=5&sn=b170122cf5052cc7cb2d858606b9f158&chksm=fa82777fcdf5fe69eec092410530e2900c98bcbb84e3d33c823705c948b4db96545bf282747a&token=1390438349&lang=zh_CN#rd

无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析技术原文链接：无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析技术https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247611859&idx=3&sn=bb35b14938b36d1dc684a6f326af2368&chksm=fa827434cdf5fd22bc28bf2ffc63a135bcc662cd821c845a04966ed73b55bb0b5f5cc663a23c&token=425735133&lang=zh_CN#rd

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如何使用python网络爬虫批量获取公共资源数据教程？原文链接：如何使用python网络爬虫批量获取公共资源数据教程？https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247608240&idx=4&sn=ef281f66727afabfaae2066c6e92f792&chksm=fa826657cdf5ef41571115328a09b9d34367d8b11415d5a5781dc4c9b3a10dbe7f809f7c95e5&token=1917568310&lang=zh_CN#rd一：P

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R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟BIOMOD2是一个用于物种分布模拟的模型，它在生态学和生物多样性保护领域有着广泛的应用。该模型能够模拟特定物种与其环境之间的关系，利用环境变量来模拟特定物种的生态位。BIOMOD2提供了运行多达10余种物种分布模拟模型的能力

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ChatGPT在地学，自然科学等领域应用教程原文链接：ChatGPT在地学，自然科学等领域应用教程https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247600722&idx=2&sn=291ea8c935b1d9b1459170baa9057053&chksm=fa820bb5cdf582a39086e5ee9596ab020784fa78ac7dc49ced4969e28817c3f096ba648dd036&token=1614981717&lang=zh_CN#rd

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