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wine数据集的描述

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 可描述的纹理图像数据集
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    本数据集包含了丰富的纹理图像样本，旨在为计算机视觉和机器学习研究者提供一个全面、详细的纹理分析资源库。 Describable Textures Dataset (DTD) 是一个纹理图像数据集，包含5640张图片，根据人类感知分为47类，每类120张图片。这些图像是从Google和Flickr网站获取的，分辨率范围在300x300到640x640之间。
     
  • 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。
     
  • 商品描述数据集 / Product Description Dataset
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    本产品描述数据集包含大量商品的相关信息和详细描述，旨在支持自然语言处理任务，如文本分类、情感分析及搜索引擎优化等。 用于商品描述生成的数据集包括item_desc_dataset.zip和content_tag_dataset.zip。
     
  • 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。
     
  • Oxford花卉与文本描述数据集
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    Oxford花卉与文本描述数据集汇集了大量花卉图像及对应的文字描述，旨在促进计算机视觉和自然语言处理领域的交叉研究。 Oxford花卉数据集包含用于文本生成图像训练的数据。其中102flower子集中有8189张英国花卉的图像，每个图像对应text_c10中的十条描述性文本，共计8189*10条文本。