python葡萄酒质量检测（葡萄酒检测方法）
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一文带您了解数据降维:常见降维方法及Python示例
主成分分析 简介：PCA是一种线性降维方法，它通过最大化方差来捕捉数据的线性模式，从而找到低维空间中的数据表示。 Python示例：在Kaggle的红酒数据集中，PCA可以通过Python代码实现，展示数据从高维到低维的转换过程。 独立成分分析 简介：ICA关注独立的信号源，假设原始数据之间是独立的。
线性降维主成分分析（PCA）： 通过最大化方差，将数据映射到低维子空间，sklearn库示例演示了在人脸数据上保留关键信息的过程。独立成分分析（ICA）： 用于分离混合信号，如音频中的不同说话者，GitHub上有相关示例。线性判别分析（LDA）： 监督学习方法，通过优化类间和类内距离，适用于分类和可视化。
定义：Python中的UMAP工具是一种强大的非线性降维算法，全称为Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction，由L. McInnes在2018年提出。功能：UMAP在处理流形数据降维时，提供了与tSNE类似的可视化效果，但降维速度更快，效果更准确。
在Python中，使用UMAP对MNIST数据集进行降维处理，参数设置如下：n_neighbors：100，确保每个点受到足够数据点的影响。n_components：3，将数据降至三维空间。metric：euclidean，使用欧几里得距离度量。
荧光渗透检测
1、渗透探伤的基本流程：渗透→清洗→显象→观察。1)清洗 渗透探伤前，必须进行表面清理和预清洗，清除被检零件表面所有污染物。准备工作范围应以探伤部位四周向外扩展25毫米。清除污物的方法有机械方法、化学方法及溶剂去除法等。
2、FPI检查是荧光渗透检测的意思。它是一种常用的非破坏性测试技术，通常用于工业制品的表面缺陷检测。以下是关于FPI检查的几个要点：工作原理：FPI检查利用吸入力将渗透剂涂布在工件表面。渗透剂能够渗入到工件表面的裂纹、松动、孔洞等缺陷中。
3、渗透检测方法的分类 根据渗透剂的种类，检测方法可以分为表1和表2所列的类别。表1中，荧光渗透检测使用水洗型、后乳化型和溶剂去除型荧光渗透剂；着色渗透检测则采用水洗型、后乳化型和溶剂去除型着色渗透剂。表2中，干式显像法、湿式显像法以及无显像剂显像法则是根据显像剂的种类来区分的。
MLFlow训练-部署流程详解(官方tutorial模型)
MLFlow训练部署流程详解： 准备工作与训练模型 使用sklearn训练预测葡萄酒质量的模型。 模型训练文件路径为：./mlflow/examples/sklearn_elasticnet_wine/train.py。 运行训练脚本：python sklearn_elasticnet_wine/train.py。
打包训练代码 通过gui比较最优模型后，使用mlflow环境打包模型，便于后续部署与使用。需要编写MLproject文件，描述代码依赖关系、入口点与运行方式。以 sklearn_elasticnet_wine 为例，MLproject文件包含python环境依赖、参数alpha和l1_ratio的入口点与运行方式。