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。

机器学习理论知识

1.1总体框架与课时安排

1.2机器学习方法

1.3机器学习方法的分类

1.4模型评估与选择

1.5Python使用说明与代码库
1.5.1Python简介
1.5.2编译器的安装与文件的加载
1.5.3代码库的安装
1.5.4NumPy库
1.5.5Pandas库
1.5.6Matplotlib库

1.6常用机器学习算法练习
1.6.1支持向量机
1.6.2随机森林

1.7应用机器学习模型的步骤
1.7.1数据的收集
1.7.2输入数据的处理
1.7.3输入数据的分析
1.7.4机器学习算法训练
1.7.5机器学习算法测试
1.7.6机器学习算法应用

1.8机器学习的未来发展
1.8.1机器学习与物理限制
1.8.2迁移学习

数据预处理流程&机器学习与地表参数的空间尺度扩展

2.1机器学习的数据预处理
2.1.1数据清洗
2.1.2数据集成
2.1.3数据变换
2.1.4数据可视化

2.2空间尺度扩展模型的构建
2.2.1特征工程
2.2.2训练模型与调优
2.2.3模型的应用与误差的计算
2.2.4空间数据处理
2.2.5尺度扩展与验证

深度学习&机器学习与地表参数的时间尺度扩展

3.1深度学习
3.1.1深度学习概论
3.1.2深度学习经典模型

3.2时间尺度扩展模型的构建
3.2.1数据准备
3.2.2数据转换
3.2.3模型构建与预测

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