DL-wine-quality数据集的分析。
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简介：
该“DL葡萄酒质量”项目旨在利用人工智能技术对葡萄酒的品质进行预测。我个人的学习驱动力是希望深入了解深度学习，并以此为基础，借助Keras框架构建我的 inaugural 神经网络模型。 项目的核心目标是：通过运用深度学习库（Keras），构建机器学习模型的训练数据集，并设计一个简化的神经网络结构，同时优化其关键参数。 该项目涵盖了模型调整参数、提升评分性能以及整体项目结构的各个方面，具体目录结构如下：
├── Wine-dataset
│ ├── wine.csv [6497 entries]
│ └── ...
├── Quality_wine_predictor
│ ├── __init__.py
│ ├── datasets.py
│ └── models.py
│ └── mlp_regression.py
└── README
└── requirements.txt
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