食品大数据机器学习基础及应用(朱金林)

《食品大数据机器学习基础及应用》是为食品科学与技术领域中的数据分析和机器学习应用而编写的基础教材。本书以食品行业的大数据分析为核心，系统地介绍了机器学习的基础理论、关键技术及其在食品行业的具体应用案例，旨在培养学生和专业人士在食品数据分析领域的实际操作能力和创新思维。本书共分为9章，主要内容包括：绪论、Python数据分析与可视化基础、特征工程、机器学习中的聚类算法、线性模型、概率模型、核方法与核函数、决策树与集成学习，以及深度学习技术及其在食品行业中的应用。本书内容丰富、结构清晰，同时涵盖了从大数据基础概念到深度学习在食品领域的前沿应用，具有较强的实用性。 《食品大数据机器学习基础及应用》适合作为高等院校食品科学与工程、数据科学与大数据技术等专业的机器学习相关课程教材或教学参考书，也适合作为人工智能、数据科学、机器学习相关领域工程技术人员的参考书。

朱金林，江南大学食品学院教授。2016年博士毕业于浙江大学，后于2017-2020年在香港科技大学化学与生物工程学院及新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院从事博士后研究，具有食品、化工与人工智能的交叉学术背景。 科研经历方面，从事食品微生物发酵过程建模与监测、膳食与菌群健康监控、化工过程智能化等方向的研究，曾获中国自动化学会全国优秀博士学位论文奖，浙江省自然科学奖二等奖，入选江苏省双创博士，江南大学至善青年学者，无锡市创新领军人才等，在Microbiome, Gut Microbes, BMC Genomics，Food Bioscience, AIChE Journal, Chemical Engineering Science, IEEE TIE等国际知名期刊发表论文40余篇，具有丰富的食品生产与加工、食品质量与安全以及食品营养与健康方面的相关科研经历。 教学经历方面，担任食品工厂过程控制与智能制造、实用统计机器学习及食品领域应用、工程师的统计建模等课程的教学任务，具有丰富的本教材相关课程教学经历。

1绪论001 1.1大数据概述001 1.1.1数据基础概念001 1.1.2大数据的来源与定义002 1.1.3大数据的特征与结构类型003 1.1.4大数据的存储与分析技术005 1.2食品大数据概述007 1.2.1食品大数据的定义007 1.2.2食品大数据的特点007 1.2.3食品大数据的分类008 1.2.4食品大数据的研究现状012 1.3机器学习概述014 1.3.1机器学习概念014 1.3.2机器学习任务015 1.3.3机器学习数据016 1.3.4机器学习方法017 1.3.5数据规律的挖掘018 1.3.6机器学习模型的适应性019 1.3.7机器学习的一般流程019 1.3.8机器学习模型性能的评估021 1.4机器学习与食品大数据分析028 1.4.1食品生产与加工028 1.4.2食品质量与安全030 1.4.3食品营养与健康031 1.5小结032 参考文献032 2Python数据分析与可视化基础034 2.1Python开发环境介绍034 2.2数值计算工具NumPy035 2.2.1NumPy简介035 2.2.2ndarray对象035 2.2.3数组的创建、切片和索引036 2.3可视化工具 Matplotlib037 2.3.1Matplotlib简介037 2.3.2Matplotlib中的Pyplot037 2.4统计工具 Scipy039 2.4.1Scipy简介039 2.4.2Scipy稀疏矩阵039 2.4.3Scipy图结构041 2.5数据处理工具 Pandas042 2.5.1Pandas简介042 2.5.2Pandas数据结构——Series042 2.5.3Pandas数据结构——DataFrame043 2.6机器学习工具 Sklearn044 2.6.1Sklearn简介044 2.6.2Sklearn数据045 2.6.3Sklearn模型045 2.7小结046 参考文献046 3特征工程047 3.1数据获取与数据清洗047 3.1.1数据获取047 3.1.2数据清洗048 3.2特征转换049 3.2.1无量纲化049 3.2.2离散化与哑编码051 3.3特征提取053 3.3.1特征选择054 3.3.2降维059 3.4小结063 参考文献063 4聚类算法064 4.1聚类的原理与实现064 4.1.1聚类的概念064 4.1.2聚类算法在食品领域的应用066 4.1.3距离的度量方式068 4.1.4聚类算法的分类068 4.2K-means聚类算法070 4.2.1K-means聚类算法的原理070 4.2.2K-means聚类算法的实现流程071 4.2.3K-means聚类算法的优缺点072 4.3层次聚类算法072 4.3.1层次聚类算法的基本原理073 4.3.2层次聚类算法的实现流程075 4.3.3层次聚类算法的优缺点075 4.4DBSCAN聚类算法076 4.4.1DBSCAN聚类算法的基本原理076 4.4.2DBSCAN聚类算法的实现流程077 4.4.3DBSCAN聚类算法的优缺点078 4.5谱聚类算法078 4.5.1谱聚类算法的基本原理078 4.5.2谱聚类算法的实现流程079 4.5.3谱聚类算法的优缺点080 4.6高斯混合聚类算法080 4.6.1高斯混合聚类算法的基本原理080 4.6.2高斯混合聚类算法的实现流程083 4.6.3高斯混合聚类算法的优缺点084 4.7案例：聚类算法实现食物营养成分分析084 4.8小结090 参考文献091 5线性模型092 5.1线性模型概述092 5.1.1线性模型的概念092 5.1.2线性模型在食品领域的应用092 5.2线性回归094 5.2.1线性回归算法094 5.2.2岭回归算法096 5.2.3Lasso回归算法097 5.2.4弹性网络算法098 5.3逻辑回归100 5.3.1逻辑回归的基本原理100 5.3.2逻辑回归的实现流程100 5.3.3逻辑回归算法的优缺点101 5.4偏最小二乘法101 5.4.1偏最小二乘法的基本原理101 5.4.2偏最小二乘法的实现流程102 5.4.3偏最小二乘法的优缺点103 5.5案例：线性模型预测鲍鱼年龄103 5.6小结108 参考文献108 6概率模型110 6.1贝叶斯方法110 6.1.1贝叶斯方法的提出110 6.1.2贝叶斯定理111 6.1.3贝叶斯方法在食品领域的应用111 6.2贝叶斯线性回归113 6.2.1贝叶斯线性回归的基本原理113 6.2.2贝叶斯线性回归的优缺点114 6.3朴素贝叶斯分类115 6.3.1朴素贝叶斯分类的基本原理115 6.3.2朴素贝叶斯分类的优缺点116 6.4贝叶斯网络116 6.4.1贝叶斯网络的定义116 6.4.2贝叶斯网络的构建117 6.4.3贝叶斯网络的推理118 6.5案例一：贝叶斯线性回归预测葡萄酒密度119 6.6案例二：朴素贝叶斯实现牛奶品质预测123 6.7小结128 参考文献128 7核方法与核函数130 7.1核方法概述130 7.1.1核方法的概念130 7.1.2核函数的概念130 7.1.3常用核函数131 7.1.4核方法在食品领域的应用131 7.2支持向量机132 7.2.1支持向量机的理论基础133 7.2.2支持向量机的实现流程134 7.2.3支持向量机的间隔134 7.2.4支持向量机的优缺点137 7.3相关向量机138 7.3.1相关向量机的基本原理138 7.3.2相关向量机的实现流程138 7.3.3相关向量机的优缺点139 7.4高斯过程回归140 7.4.1高斯过程回归的基本原理140 7.4.2高斯过程回归的实现流程141 7.4.3高斯过程回归的优缺点142 7.5案例一：支持向量机实现水果分类142 7.6案例二：高斯过程回归预测螃蟹年龄144 7.7小结148 参考文献148 8决策树与集成学习150 8.1决策树150 8.1.1决策树的基本概念150 8.1.2ID3算法153 8.1.3C4.5算法154 8.1.4CART算法156 8.1.5Sklearn实现决策树算法158 8.2集成学习理论160 8.2.1集成学习算法的基本原理160 8.2.2决策树和集成学习在食品领域的应用162 8.2.3Bagging算法164 8.2.4Boosting算法165 8.2.5Stacking算法167 8.2.6Sklearn实现集成学习算法168 8.3随机森林171 8.3.1随机森林算法的基本原理171 8.3.2随机森林算法的实现流程171 8.3.3随机森林算法的优缺点172 8.4梯度提升决策树172 8.4.1梯度提升决策树的基本原理172 8.4.2梯度提升决策树的实现流程173 8.4.3梯度提升决策树的优缺点173 8.5极端梯度提升决策树173 8.5.1极端梯度提升决策树的基本原理174 8.5.2极端梯度提升决策树的实现流程174 8.5.3极端梯度提升决策树的优缺点175 8.6案例一：随机森林算法预测牛奶品质类别175 8.7案例二：Boosting算法预测食物热量177 8.8小结179 参考文献179 9深度学习181 9.1深度学习简介181 9.1.1人工神经网络181 9.1.2深度学习框架183 9.2卷积神经网络184 9.2.1卷积神经网络的结构和工作原理184 9.2.2卷积神经网络在食品领域的应用185 9.2.3食物目标检测186 9.2.4食物营养分析188 9.3循环神经网络191 9.3.1循环神经网络的结构和工作原理191 9.3.2循环神经网络在食品领域的应用192 9.3.3食品评论情感分析与消费者意见挖掘193 9.3.4食品生产过程故障监测195 9.4生成对抗网络196 9.4.1生成模型简介196 9.4.2生成对抗网络的基本原理198 9.4.3生成对抗网络在食品领域的应用199 9.4.4食品图像数据生成200 9.5迁移学习201 9.5.1迁移学习的基本概念201 9.5.2迁移学习在食品领域的应用202 9.5.3迁移学习在食品加工原料质量控制中的应用203 9.5.4食品生产过程控制206 9.6自然语言处理207 9.6.1自然语言处理的基本任务208 9.6.2自然语言处理在食品领域的应用209 9.6.3大型语言模型挖掘微生物组-疾病关联210 9.7小结211 参考文献212 附录215