编辑推荐
1）系统性。本书所选的算法上涵盖了关联、分类、聚类、模式识别与异常检测各数据分析与挖掘各个方面，形成了系统的算法体系。
2）完整性。以算法为主线，贯穿算法介绍、数学原理、算法发展历史、算法实现、开源代码、大数据应用案例等。
3）落地性。本书除了算法原理阐述与分析之外，更是将算法做了实现，并精选应用案例，落到实处。
4）前沿性。除了阐述现有科研成果，并对算法进行对比，在积极吸收前人成果的基础上，分析了算法的不足之处，与发展趋势。
内容简介
本书以数据分析与挖掘思想为主线，深入剖析关联、分类、回归、聚类、顺序模式挖掘、深度学习以及异常检测等算法的原理、实现、相似算法、改进思路以及地学案例，具有很强的系统性、完整性以及落地性，可以作为各行业特别是地球科学领域中希望驾驭大数据并发掘其价值的科研人员和工程人员的参考书，读者既可以通过本书系统掌握大数据分析挖掘的思想方法，也可以将其作为算法工具书查阅。
作者简介
李国庆 博士
中国科学院遥感与数字地球研究所研究员，博士生导师，数据技术部主任。ICSU、IRDR、GEO、WDS等国际学术组织中国委员会委员，数字一带一路、AOGEOSS、CODATA等国际科学计划数据工作组主席。研究领域包括高性能地学计算、地球大数据，主持重大研究项目50多项，发表SCI/EI等级别的论文100多篇。
刘莹 博士
中国科学院大学教授，博士生导师，数据挖掘与高性能计算实验室负责人。曾获中国科学院朱李月华优秀教师奖，北京市科学技术奖二等奖。研究领域包括大数据分析挖掘、高性能计算，主持课题多项，发表SCI/EI等级别论文70余篇，被引900余次。
庞禄申
中国科学院遥感与数字地球研究所博士研究生，国家重点研发计划“地球资源环境动态监测技术”项目组核心成员。研究领域包括空间数据库、空间信息众包及机器学习。
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