石油专业：一文入门机器学习，以测井岩性分类预测为例，不被骗1 前言1.1 机器学习的相关背景1.2 机器学习的八股文2 模型实战2.0 导入相关库2.1 数据处理2.1.1 数据读取2.1.2 缺失值处理2.1.3 样本类别均衡2.1.4 样本类别编码化2.1.5 数据合并与筛选2.1.6 数据标准化2.1.7 数据乱序2.1.8 数据划分2.2 模型设计2.3 训练配置2.4 训练过程2.4.1

当前油藏地质相关领域对岩石薄片的分析提出更细粒度的要求，一方面探索岩石的大尺度识别，另一方面分析像素级的识别与分割的任务。尽管深度学习领域各类算法层出不穷，但研究的主要领域集中到人像和大尺度物体，更多的研究以无人驾驶为契机，探索车辆的语义问题。然而这与油气田地质工程一体化的专业需求存在矛盾。因此，本文尝试从模型适应性方面论证当前的主要模型存在的特点和局限性，并探索通用神经网络在专业领域结合的可能性

结合石油专业的 常见机器学习算法特点梳理1 前言2 各个算法对比2.0 算法对比一览表2.1 决策树1 前言   传统技术与机器学习各有特点。本文对于机器学习的一些特点进行一些梳理。   在我的一篇博客中说道1，机器学习总的来说可以分为5个部分，每个部分各有特点。结合石油行业的特点，主要部分就集中在数据处理与网络模型这两个部分。   数据处理需要根据不同的项目进行调整，调整的越细微，效果越好，不过

石油专业：一文入门机器学习，以测井岩性分类预测为例，不被骗1 前言1.1 机器学习的相关背景1.2 机器学习的八股文2 模型实战2.0 导入相关库2.1 数据处理2.1.1 数据读取2.1.2 缺失值处理2.1.3 样本类别均衡2.1.4 样本类别编码化2.1.5 数据合并与筛选2.1.6 数据标准化2.1.7 数据乱序2.1.8 数据划分2.2 模型设计2.3 训练配置2.4 训练过程2.4.1

建议您win+R --gpedit.msc–计算机配置–管理模板–windows组件–远程桌面服务-远程桌面会话主机-远程会话环境按照截图里面的部分进行启用即可

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