本書以食品行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析為核心，介紹了機器學習的基礎理論、關鍵技術及其在食品行業(yè)的具體應用案例，旨在培養(yǎng)學生和專業(yè)人士在食品數(shù)據(jù)分析領域的實際操作能力和創(chuàng)新思維。本書共分為9章，主要內(nèi)容包括：Python數(shù)據(jù)分析與可視化基礎、特征工程、機器學習中的聚類算法、線性模型、概率模型、核方法與核函數(shù)、決策樹與集成學習，以及深度學習技術及其在食品行業(yè)中的應用。