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整理完毕的news、spam、wine-red、wine-white及yeast数据集（csv格式）

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简介：
本数据集包含五种经典的数据集：news、spam、wine-red、wine-white和yeast，均已整理为便于分析的CSV格式。 整理好的news、spam、wine-red、wine-white 和 yeast 数据集（csv格式文件），关于其详细内容可以参考相关文章。整理不易，谢谢理解~

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  • 整理完毕的news、spam、wine-red、wine-white及yeast数据集（csv格式）
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    本数据集包含五种经典的数据集：news、spam、wine-red、wine-white和yeast，均已整理为便于分析的CSV格式。 整理好的news、spam、wine-red、wine-white 和 yeast 数据集（csv格式文件），关于其详细内容可以参考相关文章。整理不易，谢谢理解~
     
  • wine数据集的描述
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    Wine数据集是一份用于机器学习分类任务的数据集合，包含178个酒样本和13种化学特征属性，被广泛应用于葡萄酒种类识别的研究与教学中。 UCI机器学习库中的wine数据集包含了关于葡萄酒的不同化学成分的数据。这些数据被广泛用于分类任务的实验研究。每个样本代表一种特定类型的葡萄酒，并且提供了诸如酒精含量、酸度等特征，以便进行分析和建模。这个数据集是科学研究中常用的资源之一，帮助研究人员开发新的机器学习算法或评估现有方法的有效性。
     
  • wine数据集的描述
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    Wine数据集包含葡萄酒的不同化学成分和属性，用于分类不同种类的葡萄酒。它是机器学习中广泛使用的多类分类问题的数据集合。 《Python机器学习预测分析核心算法》一书中使用到的数据集可用于机器学习训练测试，数据量适中。其中包括wine（葡萄酒）数据集、quality-red以及quality-white等数据集，并附有基于这些数据集的R语言分析报告和实验结果文档。
     
  • wine数据集的描述
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    Wine数据集包含葡萄酒的化学分析结果，用以分类不同类型的酒。此数据集广泛应用于机器学习算法中的分类问题测试与验证。 《Python机器学习预测分析核心算法》一书中使用到的数据集适用于机器学习的训练测试，并且数据量适中。其中包括wine（葡萄酒）数据集以及包含quality-red、quality-white的数据集合，后者附带基于该数据集的R语言分析报告和实验结果文档。
     
  • 整理完毕的breast、credit、eeg、iris和letter数据集（csv格式）
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    这段简介描述了五个标准化的数据集，包括乳腺癌、信用评分、脑电图信号、鸢尾花种类及字母识别信息，均已转换为便于分析的CSV文件格式。 整理好的breast、credit、eeg、iris和letter数据集（csv格式文件），关于其详细内容可以参考相关文章。 整理不易，谢谢理解~
     
  • 葡萄酒数据集（Wine）
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    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数据集的数据分析与处理
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    本研究专注于Wine数据集的深入探索和分析，涵盖数据预处理、特征选择及模式识别等关键环节，旨在揭示不同葡萄酒间的细微差别。 wine数据集包括两个文件：wine.data和wine.names。
     
  • Red-Wine-Quality-Analysis: 数据训练项目的第二阶段
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    简介：本项目为红葡萄酒质量分析的数据训练第二阶段，在初步探索基础上深化模型构建与优化，致力于提高预测精度和实用性。 红酒品质分析通过使用机器学习算法进行回归分析、数据可视化和数据分析来预测红酒的质量。这两个数据集与葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的红色和白色变种有关。这些数据集可以被视为分类或回归任务。课程是有序且不平衡（例如，普通葡萄酒比优质或差的葡萄酒多得多）。输入变量基于物理化学测试包括：1 - 固定酸度 2 - 挥发性酸度 3 - 柠檬酸 4 - 残糖 5 - 氯化物 6 - 游离二氧化硫 7 - 总二氧化硫 8 - 密度 9 - pH 值10 - 硫酸盐 11- 酒精。输出变量基于感官数据，包括：质量（分数范围为0到10）。
     
  • 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。
     
  • 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。