机器学习:风险与机遇并存,你准备好了吗? 2024年8月19日 作者 fme 随着机器学习的广泛普及,社会效益的机会与潜在的风险并存。负责任的机器学习难以实现,因为技术方法可能优先考虑便利性,并采用数学定义的公平性
想知道如何用 GEE 随机森林回归模拟土壤氧化还原深度吗? 2024年8月14日 作者 fme GEE随机森林回归完整代码见文末实验介绍分类和回归之间的主要区别在于,在分类中,我们的预测目标是离散的类别,而在回归中,预测目标是连续的预测值。