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

多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用、BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用、支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM及其在近红外光谱分析中的应用、遗传算法及其在近红外光谱分析中的应用、变量降维与特征选择算法及其在近红外光谱分析中的应用、卷积神经网络及其在近红外光谱分析中的应用、迁移学习及其在近红外光谱分析中的应用、自编码器及其在近红外光谱分析中的应用

Python入门基础【理论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、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

Python进阶与提高【理论与案例演示实操练习】

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

多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用【理论与案例演示实操练习】

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

BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用【理论与案例演示实操练习】

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？）

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？

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？）

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）

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）

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

支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用【理论与案例演示实操练习】

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？）

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）

SVM的Python代码实现

案例演示：近红外光谱分类识别建模.

决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM及其在近红外光谱分析中的应用

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）

决策树的启发：变量重要性的排序及变量筛选

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？）

Bagging与Boosting集成策略的区别

Adaboost算法的基本原理

Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)模型的基本原理

XGBoost与LightGBM简介

决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的Python代码实现

案例演示：近红外光谱回归拟合建模

遗传算法及其在近红外光谱分析中的应用

群优化算法概述

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）

遗传算法的Python代码实现

案例演示：基于二进制遗传算法的近红外光谱波长筛选

变量降维与特征选择算法及其在近红外光谱分析中的应用

主成分分析（PCA）的基本原理

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？）

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）

PCA、PLS的Python代码实现

特征选择算法的Python代码实现

案例演示：

基于L1正则化的近红外光谱波长筛选

基于信息熵的近红外光谱波长筛选

基于Recursive feature elimination的近红外光谱波长筛选

基于Forward-SFS的近红外光谱波长筛选

Pytorch环境搭建与编程入门

深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）

PyTorch简介（动态计算图与静态计算图机制、PyTorch的优点）

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）

张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）

张量（Tensor）的常用属性与方法（dtype、device、requires_grad、cuda等）

张量（Tensor）的创建（直接创建、从numpy创建、依据概率分布创建）

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）

张量（Tensor）的索引与切片

PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解

PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader）

卷积神经网络及其在近红外光谱分析中的应用

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？）

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？）

卷积神经网络参数调试技巧

卷积神经网络的Python代码实现

案例演示：基于卷积神经网络的近红外光谱建模

迁移学习及其在近红外光谱分析中的应用

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？）

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）

基于卷积神经网络的迁移学习算法

迁移学习的Python代码实现

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）

自编码器及其在近红外光谱分析中的应用

自编码器（Auto-Encoder的工作原理）

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）

自编码器的Python代码实现

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

课程复习与总结（知识点梳理）

资料分享（图书、在线课程资源、源代码等）

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？）

答疑与讨论（大家提前把问题整理好）

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相关推荐

【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 ...
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应用
导师: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发.人工智能近红外光谱分析.生物医学系统建模与仿真,具有丰富的实战应用经验,主编<MATLAB智能算法30个案 ...
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 ...
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发.人工智能近红外光谱分析.生物医学系统建模与仿真,具有丰富的实战应用经验,主编<MATLAB智能算法 ...
深度学习在情感分析中的应用
然语言情感分析简介情感分析无处不在,它是一种基于自然语言处理的分类技术.其主要解决的问题是给定一段话,判断这段话是正面的还是负面的.例如在亚马逊网站或者推特网站中,人们会发表评论,谈论某个商品.事件 ...
深度学习在视频分析中的架构、算法及应用
直播与短视频业务的兴起,代表了一种内容交互方式的变化,更加追求强交互,这种变化催化了很多技术和架构的转型,由传统的传输.存储优先演进为计算与智能.本文是由360人工智能研究院视频大数据组技术负责人陈强 ...
【基于Python】 - 人工智能机器学习深度学习数据分析 - 常见问题，常用的套路与操作（持续更新）
20200221: 1.做分类问题的时候,给定你标签,你想知道每一类标签的出现频数,可以使用这个函数:np.bincount(). 如果想分析一下数据样本是否均衡的时候,可以考虑这种操作,代码十分简明 ...
Python 机器学习/深度学习/算法专栏 - 导读目录
目录一.简介二.机器学习三.深度学习四.数据结构与算法五.日常工具一.简介 Python 机器学习.深度学习.算法主要是博主从研究生到工作期间接触的一些机器学习.深度学习以及一些算法的实现 ...
大数据基石python学习_资源 | 177G Python/机器学习/深度学习/算法/TensorFlow等视频，涵盖入门/中级/项目各阶段！...
原标题:资源 | 177G Python/机器学习/深度学习/算法/TensorFlow等视频,涵盖入门/中级/项目各阶段! 这是一份比较全面的视频教程,基本上包括了市面上所有关于机器学习,统计学习, ...

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

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相关推荐

最新文章

热门文章