随着全球气候变化、农业生产优化及环境管理需求的增加，机器学习和空间预测技术在科学研究中的应用变得愈发重要。近年来，众多高水平研究已在《Nature》、《Nature Climate Change》等顶级学术期刊上发表，展示了机器学习与空间预测技术在气候预测、农业产量预测、碳氮循环模拟和环境风险评估中的巨大潜力。
本课程专为高校科研人员和研究生设计，
由一线科研人员主讲
，旨在帮助您掌握R语言在机器学习建模与空间预测中的应用，并结合ArcGIS实现结果可视化。通过系统的理论讲解和实操训练，您将能够将这些前沿技术应用于自己的科研项目中，提升研究成果的深度与广度。
本课程是一节相对完整的基于R语言实现机器学习建模和空间预测，并结合ArcGIS实现可视化的课程。可以单独购买学习，也可以和第一期课程同时购买学习。本次课程主要用到了第一期课程中的空间数据集制备的相关内容。
第一节：工作流程介绍与数据准备
结合最新的学术研究，总结概述使用机器学习建模和空间预测的工作流程，并介绍建模数据和空间预测数据准备。
第二节：基于R语言的随机森林建模
随机森林回归是最常用的机器学习模型之一，详细介绍了数据集划分、参数寻优、建模、验证过程，并提供代码。
第三节：基于R语言的支持向量机回归
详细介绍了针对支持向量机回归的参数寻优、建模、验证过程，并提供代码。
第四节：空间预测与可视化
使用构建好的随机森林模型和支持向量机回归模型实现空间预测，并结合ArcGIS实现可视化。
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2. 授课方式
线上授课，采用“录播授课+直播答疑”形式结合，
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