所以你最好用高斯判别 method和其他已经列出的判别method的有限形式 。现有教材有Abel 判别 method、Dirichlet 判别 method、weiler strass判别method、高斯判别method和DAlembert/，SERS在定量和模式识别方面的应用已有报道，第一部分重点介绍化学化工中常用的数值计算方法和计算机在化学中的应用 ， 内容包括:解代数方程和代数方程组、插值和回归分析实验数据的拟合和模型参数的确定、数值积分和常微分方程的数值解法、特征值和特征向量-0 分析和因子- 。
1、数据科学家需要掌握的十大统计技术详解数据科学家需要掌握的十项统计技术详解“数据科学家比程序员更擅长统计，比统计学家更擅长编程 。本文介绍了数据科学家需要掌握的十项统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习 。无论你对数据科学持什么态度，都不可能忽视分析，组织整理数据的重要性 。Glassdoor网站根据雇主和员工的大量反馈数据，做了一份“全美25个最佳工作”的榜单，其中第一位是数据科学家 。
【高斯判别分析的应用,应用判别分析该具备什么样的条件 ?】随着深度学习等技术越来越受欢迎，深度学习等热门领域越来越受到研究人员、工程师和雇用他们的公司的关注 ， 数据科学家继续处于创新和技术进步的前沿 。虽然有很强的编程能力很重要，但是数据科学并不全是软件工程(其实熟悉Python就足以满足编程的需求) 。数据科学家需要同时具备编程、统计和批判性思维能力 。正如JoshWills所说，“数据科学家比程序员更擅长统计，比统计学家更擅长编程 。
2、表面增强拉曼光谱的表面增强拉曼光谱信息处理与识别拉曼光谱分析包括定性分析和定量分析 。SERS光谱处理与识别包括光谱预处理、特征提取、特征分类(定性分析)和数学建模(数学建模) 。由于拉曼光谱的低信噪比、被荧光背景淹没的微弱信号以及复杂体系中其他未知成分的干扰，SERS信号的自动识别极具挑战性 。此外 ， 由于拉曼增强效应的稳定性 ， 通过SERS来量化是非常具有挑战性的 。
借助于化学计量学 ， 已有许多关于SERS在定量分析和模式识别方面应用的报道 。光谱预处理光谱仪采集的拉曼光谱包含荧光背景、探测器噪声、激光功率波动等干扰信息 。这些干扰信息并不能通过设备的改进完全消除，所以在利用光谱数据进行定性定量分析之前，要完成一个有效的预处理过程 。SERS光谱的预处理包括平滑去噪和基线校正 。在模式分类之前进行特征提取以实现定性，
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