Advertisement

意大利红酒数据与机器学习

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

简介：
本项目运用机器学习技术深入分析意大利红酒的数据集，旨在探索影响红酒品质的关键因素，并建立预测模型。 实验的数据源是Wine recognition data，这是对在意大利同一地区生产的三种不同品种的酒进行大量分析所得出的数据。这些数据包括了这三种酒中13种不同成分的数量。具体来说，这13种成分为：酒精（Alcohol）、苹果酸（Malic acid）、灰分（Ash）、灰分碱度（Alcalinity of ash）、镁含量（Magnesium）、总酚类物质（Total phenols）、黄烷醇类物质（Flavanoids）、非黄烷醇类酚类物质（Nonflavanoid phenols）、花青素前体物（Proanthocyanins）、颜色强度（Color intensity）、色调值（Hue）、稀释酒的OD280/OD315比值以及脯氨酸含量（Proline）。 在“wine.data”文件中，每行代表一种酒的样本，共有178个样本；总共有14列数据。其中第一列为类别标志属性，共分为三类，并分别标记为“1”，“2”，和“3”。剩下的13列表示每个样本对应的各种成分的具体数值。 具体分类如下：第1类有59个样本、第2类有71个样本以及第3类有48个样本。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 意大利红酒数据与机器学习
    优质
    本项目运用机器学习技术深入分析意大利红酒的数据集，旨在探索影响红酒品质的关键因素，并建立预测模型。 实验的数据源是Wine recognition data，这是对在意大利同一地区生产的三种不同品种的酒进行大量分析所得出的数据。这些数据包括了这三种酒中13种不同成分的数量。具体来说，这13种成分为：酒精（Alcohol）、苹果酸（Malic acid）、灰分（Ash）、灰分碱度（Alcalinity of ash）、镁含量（Magnesium）、总酚类物质（Total phenols）、黄烷醇类物质（Flavanoids）、非黄烷醇类酚类物质（Nonflavanoid phenols）、花青素前体物（Proanthocyanins）、颜色强度（Color intensity）、色调值（Hue）、稀释酒的OD280/OD315比值以及脯氨酸含量（Proline）。 在“wine.data”文件中，每行代表一种酒的样本，共有178个样本；总共有14列数据。其中第一列为类别标志属性，共分为三类，并分别标记为“1”，“2”，和“3”。剩下的13列表示每个样本对应的各种成分的具体数值。 具体分类如下：第1类有59个样本、第2类有71个样本以及第3类有48个样本。
     
  • 红酒与白酒的质量数据集，适用于机器学习的数据挖掘数据库
    优质
    本数据集包含红酒和白酒的各项质量参数，旨在支持机器学习中的分类任务及数据挖掘研究。 红酒和白酒质量数据集可以作为机器学习中的数据挖掘数据库使用。文件列表如下：Wine Quality Data Set\wine quality-red.xls, Wine Quality Data Set\wine quality-white.xls, Wine Quality Data Set\winequality-red.csv, Wine Quality Data Set\winequality-red.txt, Wine Quality Data Set\winequality-white.csv, Wine Quality Data Set\winequality-white.txt, Wine Quality Data Set\winequality.names。
     
  • UCI机器学习葡萄酒数据集
    优质
    UCI机器学习葡萄酒数据集包含了多种维度的葡萄品质信息，如化学成分和相应的葡萄酒分类标签，旨在支持分类与回归分析研究。 UCI Wine 数据集是常用的机器学习数据集。
     
  • 2016年的大数据与机器学习
    优质
    2016年大数据与机器学习简介聚焦于这一年中该领域的发展趋势、技术创新及应用案例，涵盖数据分析、算法优化和智能系统等多个方面。 这个南大老师的课件很有参考价值，欢迎下载。
     
  • 葡萄酒数据集的机器学习分析
    优质
    本研究运用机器学习方法对葡萄酒数据集进行深入分析，旨在探索不同品种葡萄酒之间的化学成分差异，并预测其类型。通过多种算法模型比较，为酿酒行业提供科学依据和技术支持。 在机器学习中使用到的葡萄酒数据集包含了我自己整理的变量名称的完整数据集。
     
  • 葡萄酒数据集的机器学习分析
    优质
    本研究运用多种机器学习算法对葡萄酒数据集进行深入分析，旨在探索影响葡萄酒品质的关键因素，为酒类品鉴与生产提供科学依据。 数据集包含来自三种不同产地的葡萄酒共178条记录。这13个属性代表了每种葡萄酒中的化学成分。通过这些化学分析结果可以推断出葡萄酒的具体来源地。值得注意的是，所有属性变量都是连续型数值变量。
     
  • 学习资料：大数据与机器学习中的天气数据集
    优质
    本资料深入探讨了如何在大数据和机器学习领域应用天气数据集。涵盖数据收集、预处理及模型构建等关键环节，助力气象预测与研究。 【学习资料】【大数据+机器学习】【数据集】
     
  • 葡萄酒数据集的机器学习数据预处理: wine_data
    优质
    简介：本文探讨了使用机器学习技术对葡萄酒数据集（wine_data）进行有效数据预处理的方法，以优化模型性能。通过清洗、转换和规范化数据，确保算法能更准确地识别高质量葡萄酒特征。 对葡萄酒数据集wine_data.csv进行机器学习的数据预处理工作包括标准化和归一化操作。
     
  • DGA恶意域名的机器学习数据集
    优质
    本数据集专注于收集和分析用于训练机器学习模型识别DGA（域名生成算法）产生的恶意域名的数据，以提升网络安全防护能力。 DGA恶意域名数据集可用于深度学习网络的训练，并被笔者用于基于注意力机制LSTM的DGA恶意域名检测。