Advertisement

葡萄酒质量数据分析项目——Python实现+详尽注释+数据集（95分以上）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目运用Python进行葡萄酒质量的数据分析，提供详尽代码注释与高质量数据集，适用于深度学习相关研究与应用实践。适合寻求高评分资源的学者和开发者参考使用。 本项目为数据挖掘大作业，基于Python实现葡萄酒质量分析的源码，并附有超详细的注释及所需的数据集。此项目获得了导师的高度认可，评分高达98分。主要适用于计算机相关专业的学生在进行课程设计、期末大作业时使用，同时也非常适合需要实战练习的学习者参考和学习。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 葡萄酒质量数据分析项目——Python实现+详尽注释+数据集（95分以上）
    优质
    本项目运用Python进行葡萄酒质量的数据分析，提供详尽代码注释与高质量数据集，适用于深度学习相关研究与应用实践。适合寻求高评分资源的学者和开发者参考使用。 本项目为数据挖掘大作业，基于Python实现葡萄酒质量分析的源码，并附有超详细的注释及所需的数据集。此项目获得了导师的高度认可，评分高达98分。主要适用于计算机相关专业的学生在进行课程设计、期末大作业时使用，同时也非常适合需要实战练习的学习者参考和学习。
     
  • 葡萄酒质量数据分析项目-含Python代码、文档及详尽注释.zip
    优质
    本项目为葡萄酒质量分析的数据科学实践，内含Python代码、完整数据集与详细注释文档，旨在帮助学习者掌握数据分析流程。 【资源说明】1. 该资源包含项目的全部源代码，下载后可以直接使用；2. 本项目适合用作计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业以及毕业设计项目，并可作为学习资料参考借鉴；3. 若将此资源当作“参考资料”，并希望实现其他功能，则需具备读懂代码的能力和钻研精神，自行调试修改。该资源包括数据挖掘大作业中葡萄酒质量分析算法的Python源码、项目说明及详细注释等文件。
     
  • 葡萄酒质量数据分析项目-Python实现及数据集（高分作品）.zip
    优质
    本项目利用Python进行葡萄酒质量的数据分析与建模，包括数据预处理、特征工程和模型训练等环节，并提供高质量的数据集以供研究使用。适合初学者学习实践。 本项目为基于Python实现的葡萄酒质量分析数据挖掘大作业，适用于计算机相关专业学生进行课程设计、期末大作业或项目实战练习。该项目包含完整的源代码及所需全部数据，并已通过严格调试确保可以直接运行使用。此资源特别适合需要高质量参考案例的学习者和研究者。
     
  • Python葡萄酒质量数据分析与预测
    优质
    本项目运用Python进行葡萄酒质量的数据分析与模型构建，旨在通过机器学习技术预测葡萄酒的质量等级，探索影响酒质的关键因素。 两个数据集包含两种不同葡萄酒（红葡萄酒和白葡萄酒）的两类特性：理化特性和感官特性。产品名为Vinho Verde。这些数据来自UCI机器学习库。 数据集中共有1599个红葡萄酒样本和4898个白葡萄酒样本。每个酒样（行）具有以下特征（列）： - 1. 固定酸度 - 2. 挥发性
     
  • 葡萄酒品质分析项目：运用机器学习研究葡萄酒质量数据
    优质
    本项目利用机器学习技术深入分析葡萄酒的质量数据，旨在开发预测模型，以评估和提升葡萄酒的整体品质。通过这一创新方法，我们致力于为葡萄酒产业提供科学依据和技术支持。 该项目使用机器学习来分析葡萄酒质量数据，以评估葡萄酒的品质。
     
  • 基于KNN的葡萄酒质量分类数据集分析
    优质
    本研究运用K近邻算法对葡萄酒质量进行分类，并深入分析相关数据集，旨在探索影响葡萄酒品质的关键因素及优化分类模型。 基于KNN（K近邻）算法对葡萄酒质量进行分类的数据集通常包含评估葡萄酒质量的关键理化参数，如PH值、残糖量、氯含量、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度以及酒精含量等。 在准备数据时，需要执行预处理步骤以确保数据质量和一致性。这包括数据清洗、特征选择和标准化等过程。此外，还需将整个数据集划分为训练集和测试集，以便使用KNN模型进行预测并评估其性能。 KNN算法的基本原理是通过计算不同样本间的距离来确定新的样本类别。在葡萄酒质量分类中，该方法会根据待定葡萄酒与现有训练集中各样品的距离找到最近的K个邻居，并基于这些邻居的属性判断新样品的质量等级。 为了评价模型的效果，可以使用准确率、召回率和F1分数等指标进行评估。通过调整参数如K值来进一步优化分类效果。 总而言之，利用包含理化特性的葡萄酒数据集并通过KNN算法预测其质量是一种有效的机器学习方法。
     
  • 分析葡萄酒数据集wine.data
    优质
    本项目通过对UCI数据库中wine.data的数据集进行深入分析，旨在探索不同葡萄酒品种间的化学成分差异，以期发现影响其分类的关键因素。 wine.data和wine.names是数据分析书籍中的经典数据集。
     
  • 葡萄酒质量预测:wine-quality数据分析
    优质
    本项目聚焦于葡萄酒质量预测，通过分析wine-quality数据集，探索影响葡萄酒品质的关键因素，并建立预测模型。 预测葡萄酒质量的相关说明请参见文档winequality/。以下是相关文件的列表： - pca_red.r：红葡萄酒PCA图 - pca_white.r：白葡萄酒PCA图 - red.m：红葡萄酒图表 - white.m：白葡萄酒图表 - wine.m：用于red.m和white.m脚本的绘图脚本
     
  • wine数据集（UCI）葡萄酒数据分析集
    优质
    Wine数据集是由UCI机器学习库提供的一个分类任务的数据集合，包含178个酒样本，每个样本有13个数值型特征属性，用于分析和鉴别不同种类的葡萄酒。 Wine葡萄酒数据集是一个公开的数据集，来源于UCI数据库。该数据集中包含了对意大利同一地区种植的三种不同品种葡萄所酿制的葡萄酒进行化学分析的结果。这些结果记录了每种酒中13种不同的成分的数量，并且共有178个样本。整个数据集包含14列：第一列为类别标识符，分别用数字1、2和3表示三个不同的葡萄酒分类；其余13列表示每个样品的相应属性值。 这13项具体属性包括： - 酒精含量 - 苹果酸浓度 - 灰分总量 - 碱性灰分量 - 镁元素含量 - 总酚类物质量 - 黄酮类化合物含量 - 非黄烷类酚类物质量 - 原花色素含量 - 色度强度 - 褐色色调值 - 稀释葡萄酒的光密度比(OD280/OD315) - 肽氨酸浓度 这些数据可用于进行数据分析和挖掘研究。
     
  • 葡萄酒数据集PCA分析实例.zip
    优质
    本资料提供了一个关于葡萄酒的数据集，并通过PCA（主成分分析）方法进行数据分析的详细案例研究。非常适合学习如何应用PCA来简化和理解多变量数据集。 wine.data是葡萄酒数据集，在机器学习领域常作为PCA（主成分分析）的经典案例使用。原始数据维度为124*13，经过PCA特征提取后变换为124*2维的数据集，展示了如何通过降维技术进行有效的特征提取和处理。