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葡萄酒质量预测:wine-quality数据分析

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简介：
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

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  • 葡萄酒质量预测:wine-quality数据分析
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    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
     
  • 红葡萄酒质量预测项目-源码：Red-Wine-Quality-Predictor
    优质
    本项目旨在通过机器学习模型对红葡萄酒的质量进行预测。通过对化学成分等特征的数据分析，优化算法以提升预测准确性，为酒品评估提供科学依据。代码开源共享，便于研究与应用。 红葡萄酒质量预测器是一个用于预测红葡萄酒质量的项目。
     
  • 葡萄酒预测数据集: wine
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    《葡萄酒预测数据集》包含了多种葡萄品种酿制的红酒化学成分信息，旨在通过分析酒精含量、酸度等特征来预测其品质等级。 对Kaggle上的葡萄酒品质预测数据集进行建模。
     
  • Python葡萄酒质量数据分析与预测
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    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
     
  • 红葡萄酒数据集winequality-red.csv及白葡萄酒数据集winequality-white.csv，Wine Quality...
    优质
    该数据集包含红酒和白酒的质量评估信息，包括pH值、酒精含量等化学指标。通过分析，可探究影响酒类质量的关键因素。 包含两个数据集：红葡萄酒数据集winequality-red.csv和白葡萄酒数据集winequality-white.csv，涉及来自葡萄牙北部的红色和白色vinho verde葡萄酒样本。目标是根据物理化学测试对葡萄酒质量进行建模。
     
  • 葡萄酒数据集（Wine）
    优质
    简介：葡萄酒数据集包含了多种葡萄酒的化学分析结果，涉及酒精含量、酸度等13种成分指标，用于分类不同品种的葡萄酒。 葡萄酒数据集的基于Wine数据集的数据分析报告及R语言实验结果文档。
     
  • wine数据集（UCI）葡萄酒数据分析集
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    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。
     
  • 实例分析十一：白葡萄酒质量预测
    优质
    本实例通过分析影响白葡萄酒质量的因素，运用数据模型对葡萄酒的质量进行预测，旨在提升品酒效率和精准度。 本项目的目标是运用机器学习技术中的支持向量回归（SVR）算法来预测红葡萄酒和白葡萄酒的品质。通过分析葡萄酒的各项属性数据，我们希望准确地预测出其品质评级。为了实现这一目标，该项目将分为若干关键步骤：包括数据加载、预处理、模型训练以及性能评估等环节。
     
  • CSCI-348-Final-Project: 利用Wine数据集和TensorFlow进行葡萄酒质量预测
    优质
    本项目使用TensorFlow框架和Wine数据集，旨在构建机器学习模型以预测葡萄酒的质量。通过深度分析化学成分与评分之间的关系，优化了葡萄酒品质的预测准确率。 CSCI-348最终项目使用Wine数据集实现Tensorflow进行葡萄酒质量预测。