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不同生长阶段葡萄的图像数据集

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简介：
本数据集包含多种葡萄在不同生长期的高质量图像，旨在为农业研究与机器学习模型训练提供详细资料。 在葡萄不同发展阶段的图像数据集中，文件v0.1包含1,212张图片，尺寸为1280x720像素，并有3,993个边界框；文件v0.2则包括2,099张相同大小的图片和6,641个边界框。

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  • 不同生长阶段葡萄的图像数据集
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    本数据集包含多种葡萄在不同生长期的高质量图像，旨在为农业研究与机器学习模型训练提供详细资料。 在葡萄不同发展阶段的图像数据集中，文件v0.1包含1,212张图片，尺寸为1280x720像素，并有3,993个边界框；文件v0.2则包括2,099张相同大小的图片和6,641个边界框。
     
  • 葡萄酒数据集
    优质
    葡萄酒数据集包含多种类型葡萄酒（如红葡萄酒、白葡萄酒）的化学特征和属性信息，用于分析葡萄酒品质及相关研究。 UCI标准数据集中的Wine数据集可用于数据分析或机器学习。
     
  • 葡萄酒数据集
    优质
    简介：葡萄酒数据集包含多种葡萄酒的化学分析结果，涵盖酒精含量、酸度等特征值，旨在支持分类模型训练及品质评估研究。 压缩文件包含有winequality-red和winequality-white数据集。
     
  • 葡萄酒数据集
    优质
    葡萄酒数据集包含了多种葡萄酒的各项化学成分信息及其类型标签，广泛应用于机器学习和数据分析领域。 用于聚类分析的工具能够评估聚类算法的性能，在数据挖掘领域非常有用。
     
  • 葡萄酒数据集
    优质
    葡萄酒数据集包含了各种葡萄酒的详细信息，如化学成分和品质等级，广泛应用于机器学习领域的分类与回归分析。 这个数据集包含1599个样本，每个样本包括红酒的11项理化性质及其品质评分（范围从0到10）。
     
  • 葡萄酒数据集
    优质
    葡萄酒数据集是一系列记录了各类葡萄酒化学成分的数据集合，用于分析和区分不同种类葡萄酒的特点。 该数据集包含3个类别，共有178个样本，每个样本具有13个特征。这段描述已经超过了50字节的要求。
     
  • 不同阶段枣类表现的数据集
    优质
    本数据集涵盖不同生长阶段枣树的表现，包括但不限于果实大小、叶片光合效率及生物量分布等关键指标，为科研人员提供详实的研究资料。 世界各地种植了大量种类各异的水果。决定一种水果类型的因素主要是其外观特征，包括颜色、长度、直径以及形状。然而，依靠这些外部特征来识别不同种类的果实可能需要专业知识，并且这一过程既耗时又费力。 本研究旨在利用机器学习方法对枣类进行分类，具体涉及Barhee, Deglet Nour, Sukkary, Rotab Mozafati, Ruthana, Safawi和Sagai这七种不同的类型。为此目的，我们通过计算机视觉系统采集了7种不同类型的枣果图像共计898张，并使用图像处理技术从这些图片中提取出包括形态特征、形状及颜色在内的34个关键特征。 在研究过程中，首先尝试利用逻辑回归(LR)和人工神经网络(ANN)这两种机器学习方法建立模型。经过评估后发现，这两种方法的分类准确率分别为91.0% 和 92.2%。进一步地，我们结合了上述两种方法建立了堆叠模型（stacking model），从而将整体性能提升至92.8%，证明了机器学习技术在枣类水果识别中的有效性与实用性。
     
  • wine.csv葡萄酒数据集
    优质
    wine.csv 葡萄酒数据集包含多种类型葡萄酒的化学分析结果，涵盖酒精含量、酸度等13个变量，广泛应用于机器学习分类算法中。 UCI网站上的机器学习样本数据集包含了13个不同的特征，对178个葡萄酒数据样本的化学特性进行了描述，并以CSV表格的形式呈现。
     
  • 葡萄酒数据库集
    优质
    《葡萄酒数据库集》是一部全面收录世界各地葡萄酒信息的专业资料库，涵盖品种、产地、年份及品鉴记录等详尽数据。 葡萄酒数据集用于二元分类任务，包含130个样本，其中正负类样本分别为59个和71个。该数据集将被用来验证支持向量机（SVM）和贝叶斯等算法的性能。
     
  • 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。