机器学习是一种人工智能方法，它可以让计算机自动地从数据中学习和改善自身的性能。机器学习方法主要包括以下几种：
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监督学习：从已知的数据中学习并预测新的数据。主要的方法包括回归和分类。
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无监督学习：从未知的数据中学习并提取有用的信息。主要的方法包括聚类和降维。
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半监督学习：结合监督和无监督方法的学习方法，适用于有限的标记数据和大量未标记数据的情况。
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强化学习：学习如何在特定环境中最大化奖励的技术，通常应用于游戏、机器人和交通等领域。
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深度学习：通过多层的神经网络进行学习，适用于图像、语音、自然语言处理等领域。
以上是机器学习的一些常见方法，具体应用需要根据具体问题进行选择。
在GEE中，可以使用机器学习方法进行土地分类。以下是一些实现步骤：
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收集地面真实数据：使用地面调查、遥感数据或已有分类结果等方式，收集针对所研究区域的真实土地类型数据。
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数据准备：在GEE中导入真实土地类型数据和相应的遥感数据，包括多光谱或高分辨率遥感数据等。然后，对数据进行预处理，如云去除、波段选择、归一化等。
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数据分割：将数据分成训练集和验证集。训练集用于训练模型，验证集用于测试模型的准确性。
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选择分类算法：在GEE中有多种分类算法可供选择，如随机森林、支持向量机、神经网络等。根据实际需求选择适合的算法。
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模型训练：使用训练集数据训练模型。在GEE中可以使用ee.Classifier.train()函数进行训练。
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模型验证：使