这里介绍了近红外光谱的数据预处理与研究，主要介绍了平滑、求导等种数据处理方法-Here introduced the near-infrared spectroscopy of the data pre-processing and research, mainly introduced smooth derivation types of data processing methods, etc.

评测数据在去掉停用词的 分类过程开放测试中,引入Good-Turing算法的分类性能比Laplace原则提高了3·05 ,比Lidstone方法提高 1·00 .而在交叉熵选择特征词的算法中,增加Good-Turing的贝叶斯分类方法可比最大熵分类性能高95 .通过这种数据平滑的算法,有助于克服因数据稀疏而引发的特征词缺失问题 -Evaluation data in the open test of the classification process to remove stop