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4.2 机器学习鉴定与数据融合 本节摘要：机理不明、变量几百、类别标签在手——这是机器学习的主场。但光谱机器学习的胜负手不在分类器，在特征工程：二阶导加 SNV 加降维仍是标配管线。随机森林附赠波段重要性排名，多仪器数据融合要看信息量而不是列数。二维相关光谱与光谱模拟作为两个高阶视角一并交代。 解卷积对付"峰熔在一起"，机器学习对付"说不清机理"。 会员。《4.2 机器学习鉴定与数据融合》收录于灏天文库文集《光谱数据处理与分析实战教程》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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原作者： 灏天文库

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