Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术
、
第一n入门基础
【理论讲解与案
1、Python环境搭建( 下载、安装与版本选择)。
2、如何选择Python编辑器?(IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…)
3、Python基础(数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等)
4、常见的错误与程序调试
5、第三方模块的安装与使用
6、文件读写(I/O)
7、实操练习
1、Numpy模块库(Numpy的安装;ndarray类型属性与数组的创建;数组索引与切片;Numpy常用函数简介与使用)
2、Pandas模块库(DataFrame数据结构、表格的变换、排序、拼接、融合、分组操作等)
3、Matplotlib基本图形绘制(线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等)
4、图形的布局(多个子图绘制、规则与不规则布局绘制、向画布中任意位置添加坐标轴)
5、Scikit-Learn模块库简介、下载与安装
6、实操练习
1、多元线性回归模型(工作原理、最小二乘法)
2、岭回归模型(工作原理、岭参数k的选择、用岭回归选择变量)
3、LASSO模型(工作原理、特征选择、建模预测、超参数调节)
4、Elastic Net模型(工作原理、建模预测、超参数调节)
5、多元线性回归、岭回归、LASSO、Elastic Net的Python代码实现
6、案例演示:近红外光谱回归拟合建模
1、BP神经网络的基本原理(人工智能发展过程经历了哪些曲折?人工神经网络的分类有哪些?BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的?什么是梯度下降法?BP神经网络建模的本质是什么?)
2、怎样划分训练集和测试集?为什么需要归一化?归一化是必须的吗? BP神经网络的常用激活函数有哪些?如何查看模型的参数?
3、BP神经网络参数的优化(隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置?什么是交叉验证?)
4、值得研究的若干问题(欠拟合与过拟合、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题等)
5、极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的基本原理(ELM的基本算法,“极限”体现在哪些地方?ELM 与 BP 神经网络的区别与联系)
6、BP神经网络、极限学习机的Python代码实现
7、案例演示:
1)近红外光谱回归拟合建模;
2)近红外光谱分类识别建模
1、SVM的基本原理(什么是经验误差最小和结构误差最小?SVM的本质是解决什么问题?SVM的四种典型结构是什么?核函数的作用是什么?什么是支持向量?)
2、SVM扩展知识(如何解决多分类问题?SVM除了建模型之外,还可以帮助我们做哪些事情?SVM的启发:样本重要性的排序及样本筛选)
3、SVM的Python代码实现
4、案例演示:近红外光谱分类识别建模
1、决策树的基本原理(微软小冰读心术的启示;什么是信息熵和信息增益?ID3算法和C4.5算法的区别与联系)
2、决策树的启发:变量重要性的排序及变量筛选
3、随机森林的基本原理与集成学习框架(为什么需要随机森林算法?广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么?“随机”提现在哪些地方?随机森林的本质是什么?)
4、Bagging与Boosting集成策略的区别
5、Adaboost算法的基本原理
6、Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)模型的基本原理
7、XGBoost与LightGBM简介
8、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的Python代码实现
9、案例演示:近红外光谱回归拟合建模
1、群优化算法概述
2、遗传算法(Genetic Algorithm)的基本原理(什么是个体和种群?什么是适应度函数?选择、交叉与变异算子的原理与启发式策略)
3、遗传算法的Python代码实现
4、案例演示:基于二进制遗传算法的近红外光谱波长筛选
1、主成分分析(PCA)的基本原理
2、偏最小二乘(PLS)的基本原理(PCA与PLS的区别与联系;PCA除了降维之外,还可以帮助我们做什么?)
3、近红外光谱波长选择算法的基本原理(Filter和Wrapper;前向与后向选择法;区间法;无信息变量消除法等)
4、PCA、PLS的Python代码实现
5、特征选择算法的Python代码实现
6、案例演示:
1)基于L1正则化的近红外光谱波长筛选
2)基于信息熵的近红外光谱波长筛选
3)基于Recursive feature elimination的近红外光谱波长筛选
4)基于Forward-SFS的近红外光谱波长筛选
1、深度学习框架概述(PyTorch、Tensorflow、Keras等)
2、PyTorch简介(动态计算图与静态计算图机制、PyTorch的优点)
3、PyTorch的安装与环境配置(Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功)
4、张量(Tensor)的定义,以及与标量、向量、矩阵的区别与联系)
5、张量(Tensor)的常用属性与方法(dtype、device、requires_grad、cuda等)
6、张量(Tensor)的创建(直接创建、从numpy创建、依据概率分布创建)
7、张量(Tensor)的运算(加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积(element wise)、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪)
8、张量(Tensor)的索引与切片
9、PyTorch的自动求导(Autograd)机制与计算图的理解
10、PyTorch常用工具包及API简介(torchvision(transforms、datasets、model)、torch.nn、torch.optim、torch.utils(Dataset、DataLoader)
1、深度学习与传统机器学习的区别与联系(神经网络的隐含层数越多越好吗?深度学习与传统机器学习的本质区别是什么?)
2、卷积神经网络的基本原理(什么是卷积核?CNN的典型拓扑结构是怎样的?CNN的权值共享机制是什么?CNN提取的特征是怎样的?)
3、卷积神经网络参数调试技巧
4、卷积神经网络的Python代码实现
5、案例演示:基于卷积神经网络的近红外光谱建模
1、迁移学习算法的基本原理(为什么需要迁移学习?为什么可以迁移学习?迁移学习的基本思想是什么?)
2、常用的迁移学习算法简介(基于实例、特征和模型,譬如:TrAdaboost算法)
3、基于卷积神经网络的迁移学习算法
4、迁移学习的Python代码实现
5、案例演示:基于迁移学习的近红外光谱的模型传递(模型移植)
1、自编码器(Auto-Encoder的工作原理)
2、常见的自编码器类型简介(降噪自编码器、深度自编码器、掩码自编码器等)
3、自编码器的Python代码实现
4、案例演示:
1)基于自编码器的近红外光谱数据预处理
2)基于自编码器的近红外光谱数据降维与有效特征提取
1、课程复习与总结(知识点梳理)
2、资料分享(图书、在线课程资源、源代码等)
3、科研与创新方法总结(如何利用Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate等工具查阅文献资料、配套的数据和代码?如何更好地撰写论文的Discussion部分?如果在算法层面上难以做出原创性的工作,如何结合实际问题提炼与挖掘创新点?)
4、答疑与讨论(大家提前把问题整理好)
Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术相关推荐
- 基于Python近红外光谱分析与机器学、深度学习方法融合技术
基于Python近红外光谱分析与机器学.深度学习方法融合实践技术 一,python入门基础 二,Python进阶与提高 三,多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用 四,BP神经网络及其在近红外光 ...
- AHP层次分析法在水利中的实践技术应用
原文:AHP层次分析法在水利中的实践技术应用 内容简述: 1.认识 AHP,掌握 AHP 的基本原理,优缺点及建模的步骤.以手算案例的方式,熟 悉层次分析法的计算过程,为后期学习软件夯实理论基础. 2 ...
- R+VIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测
在气候变化问题日益严重的今天,水文模型在防洪规划,未来预测等方面发挥着不可替代的重要作用.目前,无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等.虽然,这些软 ...
- R+VIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测/SWAT/HSPF/HEC-HMS
在气候变化问题日益严重的今天,水文模型在防洪规划,未来预测等方面发挥着不可替代的重要作用.目前,无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等.虽然,这些软 ...
- 机器学习的未来——深度特征融合
摘要: 深度特征融合是一项能够克服机器学习不足,为机器学习打开通往未来大门的新技术.新技术要不要了解一下? 即使是最敏锐的技术布道师也无法预测大数据对数字革命的影响.因为他们最初的关注点都聚焦在了扩大 ...
- 2023最新车道线综述!近五年文章全面盘点(几何建模/机器学习/深度学习)
点击下方卡片,关注"自动驾驶之心"公众号 ADAS巨卷干货,即可获取 点击进入→自动驾驶之心[车道线检测]技术交流群 后台回复[车道线综述]获取基于检测.分割.分类.曲线拟合等近几 ...
- 基于Python长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的应用实践技术
查看原文>>>基于Python长时间序列遥感数据处理及在全球变化.物候提取.植被变绿与固碳分析.生物量估算与趋势分析等领域中的应用实践 目录 专题一.长时序遥感产品在全球变化/植被变 ...
- 【案例实践】Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用
查看原文>>>基于Python多元线性回归.机器学习.深度学习在近红外光谱分析中的实践应用 [专家]: 郁磊副教授 主要从事MATLAB 编程.机器学习与数据挖掘.数据可视化和软件开 ...
- 基于Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用培训班
一 Python入门基础 [理论讲解与案例演示实操练习] 1.Python环境搭建( 下载.安装与版本选择). 2.如何选择Python编辑器?(IDLE.Notepad++.PyCharm.Jupy ...
最新文章
- 34补1-2_3 HA Cluster基础及heartbeat实现HA
- 为什么大部分人做不了架构师?
- 装完sql后修改计算机名后不能进行发布的订阅的解决办法
- 利用velocity.js将svg动起来
- java反射的优化_请问Java反射的性能为什么比直接调用慢一个数量级左右?
- Linux服务器配置PHP文件下载,出现中文乱码问题,下载出错
- Linux从零开始(二、基础命令)
- MySQL create table as与create table like对比
- 【转】android-修改TextView中部分文字的颜色
- 这个太有意思了,程序员可以消遣娱乐
- 友盟+《小程序用户增长白皮书》:从五个角度入手分析小程序数据
- SpringBoot +Lombok注解精华篇
- python标注审核_Python类型标注
- 静默安装oracle11g单实例-腾讯云
- python——加解密hashlib/hmac/random/secrets/base64/pycrypto
- ubuntu vi 方向键乱
- 基于python的网络舆情系统通用框架
- UGUI IPointerUpHandler事件失灵
- 用Python设计抢红包系统
- 再见,仙剑之父!再见,姚壮宪!