机器学习算法在食品科学中的应用

第1章 绪论 1.1 机器学习简史 1.2 机器学习的应用 1.3 机器学习算法的实现 1.4 食品科学 参考文献 第2章 机器学习算法 2.1 机器学习算法简介 2.2 机器学习算法分类 2.3 经典算法模型 参考文献 第3章 NumPy数据分析基础 3.1 NumPy特点 3.2 NumPy组成 3.3 NumPy数据函数应用 参考文献 第4章 Matplotlib数据可视化基础 4.1 Matplotlib特点 4.2 Matplotlib组成 4.3 Matplotlib应用 参考文献 第5章 Pandas数据处理与分析 5.1 Pandas特点 5.2 Pandas组成 5.3 Pandas应用 参考文献 第6章 卷积神经网络算法模型在茶叶生产加工及风味品质预测中的应用 6.1 茶叶概述 6.2 花果茶 6.3 茉莉花茶 6.4 卷积神经网络算法模型在花果茶生产加工中的应用 6.5 卷积神经网络算法模型在茉莉花茶物理预测上的应用 6.6 卷积神经网络算法模型在茉莉花茶化学指标预测上的应用 6.7 卷积神经网络算法模型在茉莉花茶微生物指标预测上的应用 参考文献 第7章 朴素贝叶斯算法模型在水产品中的应用 7.1 水产品的特点 7.2 水产品的分类 7.3 朴素贝叶斯算法模型的质谱离子化效率预测模型 参考文献 第8章 人工神经网络算法模型在食用菌中的应用 8.1 食用菌的特点 8.2 食用菌的分类 8.3 人工神经网络算法模型在灵芝中的应用 参考文献 第9章 随机森林算法模型在咖啡加工处理中的应用 9.1 咖啡的分类 9.2 影响咖啡的因素 9.3 基于随机森林算法模型的质谱离子化效率预测模型 参考文献