傅里叶变换红外光谱(FTIR)是一种普遍存在的光谱技术。光谱解释是一个耗时的过程，但它可以提供化合物和复杂物质中存在的官能团的重要信息。通过机器学习(ML)算法，利用卷积神经网络(CNNs)开发了一个可推广的模型，以识别气相FTIR光谱中官能团的存在。

本项目旨在通过应用神经网络技术，结合紫外差分光谱数据，实现对二氧化硫浓度的准确定量预测。项目将采用从不同环境中收集的紫外差分光谱数据，包括大气中SO2的光谱吸收特性以及环境参数（如温度、湿度等），作为输入特征。基于这些输入特征，将建立一个神经网络模型，通过对历史数据的学习和训练，实现对二氧化硫浓度的预测。

因为本人在学习这块内容之后，发现网络上大部分现有代码的不简洁以及运行报错，再者想要的表达方法的不同，所以自己动手结合网络上已有的代码改写了一个，运行正常。

百度架构师手把手带你零基础实践深度学习——21日学习打卡（第一周第一日）首先声明，不详细讲解代码部分，主要是针对课程的理解及对作业的分析。（要是有代码相关问题可以私信）今天开始正式的开始课程的学习，毕然老师今天的讲课视频是从最基础开始说起，很大程度上照顾了还没有了解过深度学习以及Python的同学，对于像我这样有一定基础的同学也是一种对底层记忆的打磨，大家可以通过对波士顿房价这个经典案例的建模预测

红外光谱分析技术能够对气体进行快速、无损的检测，在许多领域得到了广泛的应用。本文研究了基于深度学习的红外光谱定量分析技术。

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最新版学习笔记---Python机器学习基础教程（3）线性模型（回归）---附完整代码