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
多元線性回歸及其在近紅外光譜分析中的應用、BP神經網絡及其在近紅外光譜分析中的應用、支持向量機（SVM）及其在近紅外光譜分析中的應用、決策樹、隨機森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM及其在近紅外光譜分析中的應用、遺傳算法及其在近紅外光譜分析中的應用、變量降維與特征選擇算法及其在近紅外光譜分析中的應用、卷積神經網絡及其在近紅外光譜分析中的應用、遷移學習及其在近紅外光譜分析中的應用、自編碼器及其在近紅外光譜分析中的應用
Python入門基礎【理論與案例演示實操練習】
1、Python環境搭建（ 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（數據類型和變量、字符串和編碼、list和tuple、條件判斷、循環、函數的定義與調用等）
4、常見的錯誤與程序調試
5、第三方模塊的安裝與使用
6、文件讀寫（I/O）
7、實操練習
Python進階與提高【理論與案例演示實操練習】
1、Numpy模塊庫（Numpy的安裝；ndarray類型屬性與數組的創建；數組索引與切片；Numpy常用函數簡介與使用）
2、Pandas模塊庫（DataFrame數據結構、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、散點圖等）
4、圖形的布局（多個子圖繪制、規則與不規則布局繪制、向畫布中任意位置添加坐標軸）
5、Scikit-Learn模塊庫簡介、下載與安裝
6、實操練習
多元線性回歸及其在近紅外光譜分析中的應用【理論與案例演示實操練習】
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、建模預測、超參數調節）
4、Elastic Net模型（工作原理、建模預測、超參數調節）
5、多元線性回歸、嶺回歸、LASSO、Elastic Net的Python代碼實現
6、案例演示：近紅外光譜回歸擬合建模
BP神經網絡及其在近紅外光譜分析中的應用【理論與案例演示實操練習】
BP神經網絡的基本原理（人工智能發展過程經歷了哪些曲折？人工神經網絡的分類有哪些？BP神經網絡的拓撲結構和訓練過程是怎樣的？什么是梯度下降法？BP神經網絡建模的本質是什么？）
怎樣劃分訓練集和測試集？為什么需要歸一化？歸一化是必須的嗎？ BP神經網絡的常用激活函數有哪些？如何查看模型的參數？
BP神經網絡參數的優化（隱含層神經元個數、學習率、初始權值和閾值等如何設置？什么是交叉驗證？）
值得研究的若干問題（欠擬合與過擬合、泛化性能評價指標的設計、樣本不平衡問題等）
極限學習機（Extreme Learning Machine, ELM）的基本原理（ELM的基本算法，“極限”體現在哪些地方？ELM 與 BP 神經網絡的區別與聯系）
BP神經網絡、極限學習機的Python代碼實現
7、案例演示：
1）近紅外光譜回歸擬合建模；
2）近紅外光譜分類識別建模
支持向量機（SVM）及其在近紅外光譜分析中的應用【理論與案例演示實操練習】
SVM的基本原理（什么是經驗誤差最小和結構誤差最小？SVM的本質是解決什么問題？SVM的四種典型結構是什么？核函數的作用是什么？什么是支持向量？）
SVM擴展知識（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：樣本重要性的排序及樣本篩選）
SVM的Python代碼實現
案例演示：近紅外光譜分類識別建模.
決策樹、隨機森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM及其在近紅外光譜分析中的應用
決策樹的基本原理（微軟小冰讀心術的啟示；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的區別與聯系）
決策樹的啟發：變量重要性的排序及變量篩選
隨機森林的基本原理與集成學習框架（為什么需要隨機森林算法？廣義與狹義意義下的“隨機森林”分別指的是什么？“隨機”提現在哪些地方？隨機森林的本質是什么？）
Bagging與Boosting集成策略的區別
Adaboost算法的基本原理
Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)模型的基本原理
XGBoost與LightGBM簡介
決策樹、隨機森林、Adaboost、XGBoost與LightGBM的Python代碼實現
案例演示：近紅外光譜回歸擬合建模
遺傳算法及其在近紅外光譜分析中的應用
群優化算法概述
遺傳算法（Genetic Algorithm）的基本原理（什么是個體和種群？什么是適應度函數？選擇、交叉與變異算子的原理與啟發式策略）
遺傳算法的Python代碼實現
案例演示：基于二進制遺傳算法的近紅外光譜波長篩選
變量降維與特征選擇算法及其在近紅外光譜分析中的應用
主成分分析（PCA）的基本原理
偏最小二乘（PLS）的基本原理（PCA與PLS的區別與聯系；PCA除了降維之外，還可以幫助我們做什么？）
近紅外光譜波長選擇算法的基本原理（Filter和Wrapper；前向與后向選擇法；區間法；無信息變量消除法等）
PCA、PLS的Python代碼實現
特征選擇算法的Python代碼實現
案例演示：
基于L1正則化的近紅外光譜波長篩選
基于信息熵的近紅外光譜波長篩選
基于Recursive feature elimination的近紅外光譜波長篩選
基于Forward-SFS的近紅外光譜波長篩選
Pytorch環境搭建與編程入門
深度學習框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）
PyTorch簡介（動態計算圖與靜態計算圖機制、PyTorch的優點）
PyTorch的安裝與環境配置（Pip vs. Conda包管理方式、驗證是否安裝成功）
張量（Tensor）的定義，以及與標量、向量、矩陣的區別與聯系）
張量（Tensor）的常用屬性與方法（dtype、device、requires_grad、cuda等）
張量（Tensor）的創建（直接創建、從numpy創建、依據概率分布創建）
張量（Tensor）的運算（加法、減法、矩陣乘法、哈達瑪積（element wise）、除法、冪、開方、指數與對數、近似、裁剪）
張量（Tensor）的索引與切片
PyTorch的自動求導（Autograd）機制與計算圖的理解
PyTorch常用工具包及API簡介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader）
卷積神經網絡及其在近紅外光譜分析中的應用
深度學習與傳統機器學習的區別與聯系（神經網絡的隱含層數越多越好嗎？深度學習與傳統機器學習的本質區別是什么？）
卷積神經網絡的基本原理（什么是卷積核？CNN的典型拓撲結構是怎樣的？CNN的權值共享機制是什么？CNN提取的特征是怎樣的？）
卷積神經網絡參數調試技巧
卷積神經網絡的Python代碼實現
案例演示：基于卷積神經網絡的近紅外光譜建模
遷移學習及其在近紅外光譜分析中的應用
遷移學習算法的基本原理（為什么需要遷移學習？為什么可以遷移學習？遷移學習的基本思想是什么？）
常用的遷移學習算法簡介（基于實例、特征和模型，譬如：TrAdaboost算法）
基于卷積神經網絡的遷移學習算法
遷移學習的Python代碼實現
案例演示：基于遷移學習的近紅外光譜的模型傳遞（模型移植）
自編碼器及其在近紅外光譜分析中的應用
自編碼器（Auto-Encoder的工作原理）
常見的自編碼器類型簡介（降噪自編碼器、深度自編碼器、掩碼自編碼器等）
自編碼器的Python代碼實現
案例演示：
1）基于自編碼器的近紅外光譜數據預處理
2）基于自編碼器的近紅外光譜數據降維與有效特征提取
課程復習與總結（知識點梳理）
資料分享（圖書、在線課程資源、源代碼等）
科研與創新方法總結（如何利用Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate等工具查閱文獻資料、配套的數據和代碼？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性的工作，如何結合實際問題提煉與挖掘創新點？）
答疑與討論（大家提前把問題整理好）
總結
以上是生活随笔為你收集整理的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的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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