【详情链接】：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https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5NTkyMzcxNw==&mid=2247527433&idx=2&sn=4a73e8451b57819dce1b660b55f7befa&chksm=fe68aa63c91f2375d992e418ea6006ab8ea835eaa80a5b0b47b71e806ab3c9ca6168ceff871f&token=769232750&lang=zh_CN#rd

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【内容详情】：

第一章、Python入门基础 ：

1. 1、Python环境搭建（ 下载、安装与版本选择）。
2. 2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）        
3. 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. 4、常见的错误与程序调试
5. 5、第三方模块的安装与使用
6. 6、文件读写（I/O）
7. 7、实操练习

第二章、Python进阶与提高  ：

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

 第三章、多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用 ：

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

第四章、BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用 ：

• 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：
• 近红外光谱回归拟合建模
• 近红外光谱分类识别建模

​​​​​​​第五章、支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用 ：

1. 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. 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. 3、SVM的Python代码实现
   1. ​​​​​​​4、案例演示：近红外光谱分类识别建模

 第六章、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

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

 第七章、遗传算法及其在近红外光谱分析中的应用 ：

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

第八章、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 ：

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

• 第九章、Pytorch环境搭建与编程入门 ：

• 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）
• 第十章、卷积神经网络及其在近红外光谱分析中的应用 ：

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

第十一章、迁移学习及其在近红外光谱分析中的应用 ：

1. 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. 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. 3、基于卷积神经网络的迁移学习算法
4. 4、迁移学习的Python代码实现
5. 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）

第十二章、自编码器及其在近红外光谱分析中的应用 ：

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：

• 基于自编码器的近红外光谱数据预处理 
•  基于自编码器的近红外光谱数据降维与有效特征提取

第十三章、复习与答疑讨论 ：

1. 1、课程复习与总结（知识点梳理）
2. 2、资料分享（图书、在线课程资源、源代码等）
3. 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. 4、答疑与讨论（大家提前把问题整理好）

 

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