近年来，生态环境大数据建设得到长足发展，积累了大量数据资源，但大多数情况只是对数据的简单展示，缺乏场景化的数据深度挖掘分析与关联影响分析，没有最大程度地发挥数据应用价值，在生态环境管理工作中的决策支撑效果不明显。机器学习是数据挖掘的重要技术之一，能让计算机具有人一样的学习能力，从海量的数据中找出有价值的信息，特别是对于复杂的数据集识别、分类、预测有着良好的效果。将结合生态环境工作实际，对机器学习在生态环境大数据中的应用过程进行阐述与分析，并针对当前存在的不足，提出相关建议。
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