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。
本书适用于食品科学领域的从业人员和科研工作者，同时也对食品科学与工程、食品生产与加工、计算机等相关专业的技术人员、教师和学生具有广泛的应用价值。

第1章 绪论
1.1 机器学习简史
1.2 机器学习的应用
1.3 机器学习算法的实现
1.4 食品科学
参考文献
第2章 机器学习算法
2.1 机器学习算法简介
2.2 机器学习算法分类
2.3 经典算法模型
参考文献
第3章 NumPy数据分析基础
3.1 NumPy特点
3.2 NumPy组成
3.3 NumPy数据函数应用
参考文献
第4章 Matplotlib数据可视化基础
4.1 Matplotlib特点
4.2 Matplotlib组成
4.3 Matplotlib应用
参考文献
第5章 Pandas数据处理与分析
5.1 Pandas特点
5.2 Pandas组成
5.3 Pandas应用
参考文献
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
6.1 茶叶概述
6.2 花果茶
6.3 茉莉花茶
6.4 卷积神经网络算法模型在花果茶生产加工中的应用
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
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
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
参考文献
第7章 朴素贝叶斯算法模型在水产品中的应用
7.1 水产品的特点
7.2 水产品的分类
7.3 朴素贝叶斯算法模型的质谱离子化效率预测模型
参考文献
第8章 人工神经网络算法模型在食用菌中的应用
8.1 食用菌的特点
8.2 食用菌的分类
8.3 人工神经网络算法模型在灵芝中的应用
参考文献
第9章 随机森林算法模型在咖啡加工处理中的应用
9.1 咖啡的分类
9.2 影响咖啡的因素
9.3 基于随机森林算法模型的质谱离子化效率预测模型
参考文献
第10章 决策树算法模型在挂面中的应用
10.1 挂面检测
10.2 决策树
参考文献
第11章 线性回归算法在魔芋葡甘聚糖水凝胶中的应用
11.1 魔芋葡甘聚糖水凝胶增强机理
11.2 基于魔芋葡甘聚糖水凝胶的导电水凝胶实现方法
11.3 线性回归算法
参考文献
第12章 K最近邻算法在预制菜中的应用
12.1 预制菜产业概述
12.2 K最近邻算法在预制菜产业发展中的应用
参考文献