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2025/11/23
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Maxwell_Leiの小窝
Seraphineの小窝
大数据成矿预测系列(九) | 数据的“自我画像”：自编码器如何实现非监督下的“特征学习”
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2025/11/11
阅读更多大数据成矿预测系列(八) | 从定性到概率：逻辑回归——地质统计学派的“集大成者”
<h1 id="前言"><a href="#前言" class="headerlink" title="前言"></a>前言</h1><p>这部分应该和证据权重法放在一起，建议先看证据权重法再看这个。</p> <p>在众多早期的概率性方法中，证据权重法（Weights of
2025/11/8
阅读更多大数据成矿预测系列(七) | 经典模型的“孪生兄弟”：信息量法 (IVM) 深度解析
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2025/11/5
阅读更多大数据成矿预测系列(六) | 从“看图像”到“读结构”：GCN如何赋能地质“图谱”推理
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2025/11/3
阅读更多你的模型在“作弊”吗？深度解析机器学习中“数据泄露”的隐蔽陷阱
本文深入探讨了机器学习中一个普遍存在但常被忽视的陷阱——“数据泄露”（Target Leakage）。这种错误指模型在训练时“窥探”到了本应未知的未来信息或测试集信息，导致性能被严重高估，如同“带着答案备考”。文章详细解析了“目标泄露”和“训练-测试污染”这两种主要形式，揭示了其在预处理、特征工程和数据分割等环节的常见“雷区”，并强调了它与过拟合的本质区别。
2025/10/24
阅读更多大数据成矿预测系列(五) | 告别特征工程：卷积神经网络(CNN)如何实现“端到端”成矿预测
本文探讨了传统机器学习（如随机森林）在成矿预测中依赖“特征工程”的局限性——耗时、主观且易丢失信息。作为解决方案，文章详细介绍了卷积神经网络 (CNN) 如何像“智能之眼”一样，通过卷积核自动从原始地质图像中学习和提取复杂模式，实现“端到端”的预测，同时也分析了 CNN 面临的数据依赖和“黑箱”问题等新挑战。
2025/10/21
阅读更多大数据成矿预测系列(四) | 成矿预测的“主力军”：随机森林与支持向量机深度解析
本文对比了随机森林(RF)和支持向量机(SVM)在矿产预测中的应用。随机森林通过集成决策树和双重随机化机制，表现出优异的抗过拟合能力、小样本学习能力和特征重要性解释能力，更适合矿产勘查中常见的有限、噪声数据场景。而SVM虽然理论优美，但存在过拟合风险高、黑箱特性等局限。文章建议在矿产预测任务中优先采用随机森林算法，因其能提供更可靠、可解释的预测结果，特别适用于勘探程度低的区域。两种算法的核心差异体现在处理非线性关系、数据解释性和实际应用效果等方面。
2025/10/11
阅读更多大数据成矿预测系列(三) | 从统计模型到机器学习：为何机器学习是成矿预测的新前沿？
本文系统地回顾了证据权重法（WofE）作为数据驱动成矿预测先驱的历史贡献，并深入剖析了其根植于条件独立性假设的根本局限性。通过理论辨析和地质实例论证，我们揭示了这一核心假设与真实成矿系统的复杂性、内在关联性之间存在着不可调和的矛盾。这一矛盾在现代地学大数据环境下被急剧放大，从而宣告了以WofE为代表的传统统计预测范式的终结。
2025/10/6
阅读更多大数据成矿预测系列(二) | 证据权重法如何克服自身局限？
证据权重法 (WofE) 曾是成矿预测的革命性工具，但其与生俱来的理论缺陷犹如“阿喀琉斯之踵”，让无数预测结果“过于乐观”。本文将带你踏上一段为经典模型“打补丁”的征程，从根源上剖析其致命弱点，并探索模糊数学、机器学习等思想如何催生出更强大的改进算法，让成矿预测变得更加智能和可靠。
2025/10/1
阅读更多大数据成矿预测系列(一) | 经典模型“证据权重法”的前世今生
本文作为“大数据成矿预测”系列的首篇，系统回顾了数据驱动方法中的经典模型——证据权重法（Weights of Evidence）。文章追溯了该方法从医学诊断跨界应用于地质勘查的演进历程，阐明了其如何将传统的、依赖专家经验的定性叠图分析，转变为一种基于贝叶斯统计的、客观且可复现的定量预测范式。通过对数据准备、权重计算、独立性检验及后验概率生成等核心步骤的详细拆解与实例说明，本文旨在帮助读者深入理解证据权重法的原理与实践，为掌握现代成矿预测技术奠定坚实基础。
2025/9/26
阅读更多岭回归和 Lasso回归
本文深入探讨了岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归（Lasso Regression），这两种旨在解决线性回归中多重共线性问题的关键技术。文章阐述了它们共同的核心思想，即通过向损失函数添加正则化惩罚项来防止模型过拟合。重点对比了两者的不同之处：岭回归采用L2正则化，通过收缩系数来稳定模型，但会保留所有特征；而Lasso回归则采用L1正则化，它不仅能解决共线性问题，还能将不重要的特征系数压缩至零，从而实现自动化的特征选择，使模型更加简洁高效。
2025/9/18
阅读更多卷积神经网络设计指南：从理论到实践的经验总结
本文系统性地探讨了卷积神经网络（CNN）的设计原则，重点分析了卷积核选择、网络深度、特征通道与全连接层设计等关键问题。文章指出，奇数尺寸的方形卷积核（如3×3）因中心对齐和参数效率优势成为主流，而堆叠小卷积核可替代大核以增强非线性表达能力。网络深度方面，尽管残差连接等技术解决了梯度问题，但边际效应限制了无限加深的收益。特征图通道数通常随空间降采样倍增以平衡信息量，而全局平均池化（GAP）的引入显著优化了全连接层的参数量与过拟合风险。作者强调，CNN设计仍高度依赖经验性调参，缺乏理论指导，需通过实验验证最佳配置。全文结合经典模型（如VGG、ResNet）与自动化技术（如NAS）的演进，为读者提供了实践导向的设计洞见。
2025/6/9
阅读更多因子分析基础指南：原理、步骤与地球化学应用解析
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2025/5/12
阅读更多科研绘图神器推荐：轻松画出专业神经网络结构图
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2025/4/30
阅读更多地球化学数据的封闭效应
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2025/4/22
阅读更多提升成矿预测模型的关键：深度学习数据增强技术指南
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2025/4/22
阅读更多深度学习入门概要
<h1 id="前言"><a href="#前言" class="headerlink" title="前言"></a>前言</h1><p>论文进行到了深度学习的相关部分，尤其是当下火热的 CV（计算机视觉）的部分，写到如此我的论文部分也就是开始的地方了，这部分并不会涉及
2023/11/28
阅读更多蒙特卡洛方法
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2023/11/27
阅读更多【sklearn】常见监督分类算法实战
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2023/10/7
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