在地理学及相关专业，我们往往需要处理大量的地球观测数据和模拟结果，基于这些数据的处理结果进一步分析，得到一些客观规律或者研究结论。但是在处理过程中，我们会发现这些数据可能来源不同，格式不一。对于一些常见的地理数据格式，比如栅格数据、矢量数据等，大家比较容易想到用专业软件来处理，比如 Arcgis、MapGIS、ENVI 等，这些软件使用简单，也很强大，但是也有着一定的不足，比如（1）往往只能处理专

高校教师，中科院 GIS 博士本文为原文章基础上，加上自己以及GPT4.0的总结整理而来提取码：7cbe–来自百度网盘超级会员V5的分享。

目录0. nltk的分类器介绍0.1分类器示例0.2 基于上下文的词性标注器1.信息抽取2.分块2.1关于命名实体识别2.2 基于正则的匹配2.3 处理递归2.4基于分类的分块器2.5 命名实体识别2.6 关系抽取参考链接1参考链接20. nltk的分类器介绍在NLTK中提供了NaiveBayesClassifier，DecisionTreeClassifier,MaxentClassifier三

本文是在原本闯关训练的基础上总结得来，加入了自己的理解以及疑问解答（by GPT4）选定了模型框架后，需要对神经网络模型进行训练，主要有3个步骤：接下来详细介绍这3个步骤。构建模型结构，主要有神经网络结构设计、激活函数的选择、模型权重如何初始化、网络层是否批标准化、正则化策略的设定。由于在关卡四中介绍了神经网络结构设计和激活函数的选择，这里不过多介绍，下面简单介绍下权重初始化，批标准化和正则化策略

数据导入及处理部分：本次数据导入没有使用torchvision自带的数据集，需要将原始数据进行处理包括数据导入，数据类型转换。划分数据集：划定训练集测试集后，再使用torch.utils.data中的DataLoader()加载数据.注意：与之前不同的是，本次的数据集是已经划分好的。模型构建部分：有两个部分一个初始化部分（init()）列出了网络结构的所有层，比如卷积层池化层等。第二个部分是前向传

本文为自己在鲸训练营答题总结，作业练习都在和鲸社区数据分析协作平台 ModelWhale 上。在这里相关数据链接：https://pan.baidu.com/s/1iwE3LdRv3uAkGGI2fF9BjA?pwd=ro0v提取码：ro0v–来自百度网盘超级会员V4的分享。

Seaborn是一个基于Python的数据可视化库，它基于Matplotlib库进行构建，提供了更高级别的界面和更好看的默认风格。Seaborn旨在使可视化成为探索和理解数据的核心部分，其提供了面向数据集的API，可以方便地在相同变量的不同视觉表示之间切换，以便更好地理解数据集。

通过可视化决策树，可以看出正如前面介绍的那样，分类决策树是if-then的集合，最终得到对应的分类结果。

之前有学习过文本预处理的环节，对文本处理的主要方式有以下三种：1：词袋模型（one-hot编码）2：TF-IDF3：Word2Vec(词向量(Word Embedding) 以及Word2vec(Word Embedding 的方法之一))详细介绍及中英文分词详见pytorch文本分类（一）：文本预处理上上上期主要介绍Embedding,及EmbeddingBag 使用示例（对词索引向量转化为词嵌

YOLO（You Only Look Once）是一种非常流行的目标检测算法，用于从图像或视频中实时识别物体。与传统的目标检测方法不同，YOLO将目标检测任务转化为回归问题，在一个单独的神经网络中同时完成物体的定位和分类。因此，YOLO的主要特点是高效、实时，并且能够处理复杂的场景。图像分割：将输入图像分为多个网格。边界框预测：每个网格预测一定数量的边界框，每个边界框包含物体的坐标、宽高以及该物体