机器学习要素的要素

要素层是用于存储空间数据的对象类，是要素类的一种扩展。在要素类中，所有要素共享相同的字段结构，但要素层不同之处在于具有几何字段，如Shape字段，用于存储要素的几何信息，使用户能够在地图上查看要素的形状和位置。

课程考核包括多个方面：出勤率及上课表现占总分的10%，课堂知识点的测验、上机实训操作、作业以及项目完成情况占30%，最终期末考试占60%。

《统计学习基础》英文版由T.Hastie、R.Tibshirani和J.Friedman撰写，详细阐述了数据挖掘的推理与预测。

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

平台建设、数据资源管理、网络部署、应用服务构建

gbrank机器学习在各领域的广泛应用展示了其在科技创新中的重要性。

图形窗口里的要素选择操作，ArcMap 给得还挺丰富的。不管你是想点一个、框一堆，还是整层筛一遍，它都能搞定。你要是经常做空间或者矢量，这部分功能用得可多了，效率也能拉满。 要素的选择方式挺多，常见的像单击选择、框选、通过属性筛选这些，都是常用手法。选完后你还能做点事，比如统计、输出成新图层、甚至换个颜色让它更显眼，操作空间还蛮大的。 要是你用过Select by Attributes，就知道 SQL 表达式在这里也能派上用场，像"POPULATION" > 10000这种条件，直接帮你选出想要的数据。配合图层过滤或者 GP 工具，过程就顺得。 相关内容我也整理了几个，有兴趣可以顺着看看，像是

机器学习的数学基础 机器学习是基于数学原理的，这些原理包括线性代数、概率论和统计学。 线性代数提供了表示和操作数据的方法。它用于处理向量、矩阵和变换，这些都是机器学习算法的基本构建块。 概率论提供了处理不确定性和随机性的方法。它用于表示和推理事件发生的可能性，这是机器学习中的一个关键概念。 统计学提供了从数据中提取有意义信息的工具和技术。它用于估计模型参数、评估算法性能以及进行假设检验。