【專家】：郁 磊 副教授，主要從事MATLAB 編程、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化和軟件開發(fā)、人工智能近紅外光譜分析、生物醫(yī)學(xué)系統(tǒng)建模與仿真，具有豐富的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，主編《MATLAB智能算法30個(gè)案例分析》、《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43個(gè)案例分析》相關(guān)著作。已發(fā)表多篇高水平的國(guó)際學(xué)術(shù)研究論文。

【特色】：
1、原理深入淺出的講解，強(qiáng)調(diào)原理的重要性；
2、技巧方法講解，提供教程配套的完整教材數(shù)據(jù)及提供長(zhǎng)期回放；
3、與項(xiàng)目案例相結(jié)合，更好的對(duì)接實(shí)際工作應(yīng)用；
4、跟學(xué)上機(jī)操作、獨(dú)立完成案例操作練習(xí)、全程問題跟蹤解析；
5、專屬助學(xué)群輔助鞏固學(xué)習(xí)及實(shí)際工作應(yīng)用交流，不定期召開線上答疑。

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第一章 Python入門基礎(chǔ) 【理論講解與案例演示實(shí)操練習(xí)】

1、Python環(huán)境搭建（ 下載、安裝與版本選擇）
2、如何選擇Python編輯器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）
3、Python基礎(chǔ)（數(shù)據(jù)類型和變量、字符串和編碼、list和tuple、條件判斷、循環(huán)、函數(shù)的定義與調(diào)用等）
4、常見的錯(cuò)誤與程序調(diào)試
5、第三方模塊的安裝與使用
6、文件讀寫（I/O）
7、實(shí)操練習(xí)

第二章 Python進(jìn)階與提高 【理論講解與案例演示實(shí)操練習(xí)】

1、Numpy模塊庫(kù)（Numpy的安裝；ndarray類型屬性與數(shù)組的創(chuàng)建；數(shù)組索引與切片；Numpy常用函數(shù)簡(jiǎn)介與使用）
2、Pandas模塊庫(kù)（DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、表格的變換、排序、拼接、融合、分組操作等）
3、Matplotlib基本圖形繪制（線形圖、柱狀圖、餅圖、氣泡圖、直方圖、箱線圖、散點(diǎn)圖等）
4、圖形的布局（多個(gè)子圖繪制、規(guī)則與不規(guī)則布局繪制、向畫布中任意位置添加坐標(biāo)軸）
5、Scikit-Learn模塊庫(kù)簡(jiǎn)介、下載與安裝
6、實(shí)操練習(xí)

第三章 多元線性回歸及其在近紅外光譜分析中的應(yīng)用【理論講解與案例演示實(shí)操練習(xí)】

1、多元線性回歸模型（工作原理、最小二乘法）
2、嶺回歸模型（工作原理、嶺參數(shù)k的選擇、用嶺回歸選擇變量）
3、LASSO模型（工作原理、特征選擇、建模預(yù)測(cè)、超參數(shù)調(diào)節(jié)）
4、Elastic Net模型（工作原理、建模預(yù)測(cè)、超參數(shù)調(diào)節(jié)）
5、多元線性回歸、嶺回歸、LASSO、Elastic Net的Python代碼實(shí)現(xiàn)
6、案例演示：近紅外光譜回歸擬合建模

第四章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在近紅外光譜分析中的應(yīng)用【理論講解與案例演示實(shí)操練習(xí)】

1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理（人工智能發(fā)展過程經(jīng)歷了哪些曲折？人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類有哪些？BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程是怎樣的？什么是梯度下降法？BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的本質(zhì)是什么？）
2、怎樣劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集？為什么需要?dú)w一化？歸一化是必須的嗎？ BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用激活函數(shù)有哪些？如何查看模型的參數(shù)？
3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化（隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、學(xué)習(xí)率、初始權(quán)值和閾值等如何設(shè)置？什么是交叉驗(yàn)證？）
4、值得研究的若干問題（欠擬合與過擬合、泛化性能評(píng)價(jià)指標(biāo)的設(shè)計(jì)、樣本不平衡問題等）
5、極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme Learning Machine, ELM）的基本原理（ELM的基本算法，“極限”體現(xiàn)在哪些地方？ELM 與 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系）
6、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、極限學(xué)習(xí)機(jī)的Python代碼實(shí)現(xiàn)
7、案例演示：
1）近紅外光譜回歸擬合建模；
2）近紅外光譜分類識(shí)別建模

第五章 支持向量機(jī)（SVM）及其在近紅外光譜分析中的應(yīng)用【理論講解與案例演示實(shí)操練習(xí)】??

1、SVM的基本原理（什么是經(jīng)驗(yàn)誤差最小和結(jié)構(gòu)誤差最小？SVM的本質(zhì)是解決什么問題？SVM的四種典型結(jié)構(gòu)是什么？核函數(shù)的作用是什么？什么是支持向量？）
2、SVM擴(kuò)展知識(shí)（如何解決多分類問題？SVM除了建模型之外，還可以幫助我們做哪些事情？SVM的啟發(fā)：樣本重要性的排序及樣本篩選）
3、SVM的Python代碼實(shí)現(xiàn)
4、案例演示：近紅外光譜分類識(shí)別建模

第六章 決策樹、隨機(jī)森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM及其在近紅外光譜分析中的應(yīng)用 【理論講解與案例演示實(shí)操練習(xí)】??

1、決策樹的基本原理（微軟小冰讀心術(shù)的啟示；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的區(qū)別與聯(lián)系）
2、決策樹的啟發(fā)：變量重要性的排序及變量篩選
3、隨機(jī)森林的基本原理與集成學(xué)習(xí)框架（為什么需要隨機(jī)森林算法？廣義與狹義意義下的“隨機(jī)森林”分別指的是什么？“隨機(jī)”提現(xiàn)在哪些地方？隨機(jī)森林的本質(zhì)是什么？）
4、Bagging與Boosting集成策略的區(qū)別
5、Adaboost算法的基本原理
6、Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)模型的基本原理
7、XGBoost與LightGBM簡(jiǎn)介
8、決策樹、隨機(jī)森林、Adaboost、XGBoost與LightGBM的Python代碼實(shí)現(xiàn)
9、案例演示：近紅外光譜回歸擬合建模

第七章 遺傳算法及其在近紅外光譜分析中的應(yīng)用 【理論講解與案例演示實(shí)操練習(xí)】

1、群優(yōu)化算法概述
2、遺傳算法（Genetic Algorithm）的基本原理（什么是個(gè)體和種群？什么是適應(yīng)度函數(shù)？選擇、交叉與變異算子的原理與啟發(fā)式策略）
3、遺傳算法的Python代碼實(shí)現(xiàn)
4、案例演示：基于二進(jìn)制遺傳算法的近紅外光譜波長(zhǎng)篩選

第八章 變量降維與特征選擇算法及其在近紅外光譜分析中的應(yīng)用 【理論講解與案例演示實(shí)操練習(xí)】?

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與PLS的區(qū)別與聯(lián)系；PCA除了降維之外，還可以幫助我們做什么？）
3、近紅外光譜波長(zhǎng)選擇算法的基本原理（Filter和Wrapper；前向與后向選擇法；區(qū)間法；無(wú)信息變量消除法等）
4、PCA、PLS的Python代碼實(shí)現(xiàn)
5、特征選擇算法的Python代碼實(shí)現(xiàn)
6、案例演示：
1）基于L1正則化的近紅外光譜波長(zhǎng)篩選
2）基于信息熵的近紅外光譜波長(zhǎng)篩選
3）基于Recursive feature elimination的近紅外光譜波長(zhǎng)篩選
4）基于Forward-SFS的近紅外光譜波長(zhǎng)篩選

第九章 Pytorch環(huán)境搭建與編程入門 【理論講解與案例演示實(shí)操練習(xí)】?

1、深度學(xué)習(xí)框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）
2、PyTorch簡(jiǎn)介（動(dòng)態(tài)計(jì)算圖與靜態(tài)計(jì)算圖機(jī)制、PyTorch的優(yōu)點(diǎn)）
3、PyTorch的安裝與環(huán)境配置（Pip vs. Conda包管理方式、驗(yàn)證是否安裝成功）
4、張量（Tensor）的定義，以及與標(biāo)量、向量、矩陣的區(qū)別與聯(lián)系）
5、張量（Tensor）的常用屬性與方法（dtype、device、requires_grad、cuda等）
6、張量（Tensor）的創(chuàng)建（直接創(chuàng)建、從numpy創(chuàng)建、依據(jù)概率分布創(chuàng)建）
7、張量（Tensor）的運(yùn)算（加法、減法、矩陣乘法、哈達(dá)瑪積（element wise）、除法、冪、開方、指數(shù)與對(duì)數(shù)、近似、裁剪）
8、張量（Tensor）的索引與切片
9、PyTorch的自動(dòng)求導(dǎo)（Autograd）機(jī)制與計(jì)算圖的理解
10、PyTorch常用工具包及API簡(jiǎn)介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader）

第十章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在近紅外光譜分析中的應(yīng)用【理論講解與案例演示實(shí)操練習(xí)】

1、深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層數(shù)越多越好嗎？深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)區(qū)別是什么？）
2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理（什么是卷積核？CNN的典型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是怎樣的？CNN的權(quán)值共享機(jī)制是什么？CNN提取的特征是怎樣的？）
3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)試技巧
4、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Python代碼實(shí)現(xiàn)
5、案例演示：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近紅外光譜建模

第十一章 遷移學(xué)習(xí)及其在近紅外光譜分析中的應(yīng)用 【理論講解與案例演示實(shí)操練習(xí)】??

1、遷移學(xué)習(xí)算法的基本原理（為什么需要遷移學(xué)習(xí)？為什么可以遷移學(xué)習(xí)？遷移學(xué)習(xí)的基本思想是什么？）
2、常用的遷移學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介（基于實(shí)例、特征和模型，譬如：TrAdaboost算法）
3、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)算法
4、遷移學(xué)習(xí)的Python代碼實(shí)現(xiàn)
5、案例演示：基于遷移學(xué)習(xí)的近紅外光譜的模型傳遞（模型移植）

第十二章 自編碼器及其在近紅外光譜分析中的應(yīng)用 【理論講解與案例演示實(shí)操練習(xí)】?

1、自編碼器（Auto-Encoder的工作原理）
2、常見的自編碼器類型簡(jiǎn)介（降噪自編碼器、深度自編碼器、掩碼自編碼器等）
3、自編碼器的Python代碼實(shí)現(xiàn)
4、案例演示：
1）基于自編碼器的近紅外光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理
2）基于自編碼器的近紅外光譜數(shù)據(jù)降維與有效特征提取

第十三章 復(fù)習(xí)與答疑討論

1、復(fù)習(xí)與總結(jié)（知識(shí)點(diǎn)梳理）
2、資料分享（圖書、在線課程資源、源代碼等）
3、科研與創(chuàng)新方法總結(jié)（如何利用Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate等工具查閱文獻(xiàn)資料、配套的數(shù)據(jù)和代碼？如何更好地撰寫論文的Discussion部分？如果在算法層面上難以做出原創(chuàng)性的工作，如何結(jié)合實(shí)際問題提煉與挖掘創(chuàng)新點(diǎn)？）
4、答疑與討論

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于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的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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