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基于 Python 对光谱数据进行化学计量学（机器学习）分析
基于 Python 分析光谱数据。它非常适合初学者，因为它从 Python 和化学计量学（机器学习）的基础知识开始。 本课程对具有化学计量分析经验的学者也具有参考价值。
Created byTetsuya Inagaki, 馬 特
Last updated 11/2024
Chinese (Simplified)
What you'll learn
- 基于Python 的机器学习（化学计量学）与光谱分析教程
- 深入了解光谱数据采集与分析过程中可能出现的问题及其解决方案
- 附加实测近红外光谱和高光谱数据 (HSI)的分析习题
- 熟练掌握主成分分析、PLS回归分析、SVM算法，并将能够将它们应用到实验数据分析
- Python初学者也能很好理解
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Course content
7 sections • 76 lectures • 12h 6m total length
Requirements
- 即使是 Python、机器学习和化学计量学的初学者也可以通过学习本课程来自由地进行光谱分析。
Description
基于 Python 分析光谱数据。
通过学习本课程，您将了解PLS和SVM的内容和实践。
您还可以自由处理高光谱数据。
本课程学习的内容可以应用于任何类型的光谱数据（例如质量数据光谱）。
我们将从 Python、化学计量学（机器学习）和近红外光谱学的基础知识开始，也适合初学者。
本课程对具有化学计量分析经验的学者也具有参考价值。
我们还分析高光谱数据。换句话说，您还将学习化学计量分析和图像分析。这种方法不仅对于近红外光谱的用户很重要，而且对于处理各种图像数据的科学家也很重要。
下载 Python 是免费的，因此您可以在自己 PC 上完成一切操作！
Who this course is for:
- 所有处理光谱数据的大学生和研究人员