★pythonプログラムによってスペクトルデータを自由自在に取り扱えるようになる!
こちらは7/31(水)実施WEBセミナーのアーカイブ(録画)配信です。期間中何度でも視聴できます
1.はじめに
1-1. ケモメトリクスと機械学習
1-2. pythonについて
1-3. ChatGPTによるプログラム支援
2.ケモメトリクスとは
2-1. Lambert-beer則
2-2. CLS
2-3. ILS
2-4. PCA
2-5. PLSR
3.機械学習とは
3-1. 近傍法
3-2. ランダムフォレスト
3-3. サポートベクトルマシン
3-4. ニューラルネットワーク
4.スペクトル前処理
4-1. 中心化・標準化
4-2. スムージング
4-3. カーブフィッティング
4-4. 微分処理
5.ケモメトリクス実践
5-1. スペクトルデータから目的変数を予測する
5-2. HSIデータへの応用と画像解析