本书聚焦食品科学技术未来发展需求，将机器学习算法与食品科学技术紧密融合。以Python作为主要编程语言，依托NumPy、Matplotlib和Pandas等数据库，详细介绍卷积神经网络、朴素贝叶斯、人工神经网络、随机森林、决策树、线性回归、K最近邻等核心算法。同时，以茶叶、水产品、食用菌、咖啡、挂面、魔芋葡甘聚糖水凝胶、预制菜等多个食品创新产业为例，全面系统地介绍了机器学习算法在食品科学领域的应用进展，为机器学习算法在食品科学研究领域的进一步发展提供了理论依据和技术支撑。
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目录
第1章 绪论1
1.1 机器学习简史1
1.2 机器学习的应用4
1.3 机器学习算法的实现6
1.4 食品科学9
参考文献15
第2章 机器学习算法17
2.1 机器学习算法简介17
2.2 机器学习算法分类21
2.3 经典算法模型26
参考文献31
第3章 NumPy数据分析基础33
3.1 NumPy特点33
3.2 NumPy组成37
3.3 NumPy数据函数应用39
参考文献49
第4章 Matplotlib数据可视化基础50
4.1 Matplotlib特点51
4.2 Matplotlib组成53
4.3 Matplotlib应用58
参考文献72
第5章 Pandas数据处理与分析73
5.1 Pandas特点73
5.2 Pandas组成79
5.3 Pandas应用81
参考文献88
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89
6.1 茶叶概述89
6.2 花果茶90
6.3 茉莉花茶94
6.4 卷积神经网络算法模型在花果茶生产加工中的应用100
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102
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106
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110
参考文献112
第7章 朴素贝叶斯算法模型在水产品中的应用115
7.1 水产品的特点115
7.2 水产品的分类117
7.3 朴素贝叶斯算法模型的质谱离子化效率预测模型120
参考文献128
第8章 人工神经网络算法模型在食用菌中的应用130
8.1 食用菌的特点130
8.2 食用菌的分类135
8.3 人工神经网络算法模型在灵芝中的应用136
参考文献139
第9章 随机森林算法模型在咖啡加工处理中的应用140
9.1 咖啡的分类140
9.2 影响咖啡的因素142
9.3 基于随机森林算法模型的质谱离子化效率预测模型147
参考文献151
第10章 决策树算法模型在挂面中的应用153
10.1 挂面检测153
10.2 决策树156
参考文献159
第11章 线性回归算法在魔芋葡甘聚糖水凝胶中的应用160
11.1 魔芋葡甘聚糖水凝胶增强机理160
11.2 基于魔芋葡甘聚糖水凝胶的导电水凝胶实现方法164
11.3 线性回归算法166
参考文献169
第12章 K最近邻算法在预制菜中的应用170
12.1 预制菜产业概述170
12.2 K最近邻算法在预制菜产业发展中的应用176
参考文献180
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