1. sklearn介绍scikit-learn, 又写作sklearn, 是一个开源的基于python语言的机器学习工具包. 它通过numpy, Scipy和 Matplotlib等python数值计算的库实现的算法应用, 并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法.在工程应用中, 用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低, 这样不仅耗时耗力, 还不一定能够写出构架清晰, 稳定性强的模型.
简单介绍一下项目背景：大家喜爱的葡萄酒需要经过原料选择→分选→去梗→破碎→消毒→前发酵→压榨→调整酒度→后发酵→贮藏→沉清过滤→装瓶、杀菌这几个过程，保温发酵控制系统是其中重要一环，葡萄酒经过前期工艺后，在发酵罐常期进行发酵，温度必须保证在一定范围，温度高时需要制冷。温度高了需要进行搅拌，不至于结冰。往复的过程。在项目中运用到数据库、多线程、现场采集、液位显示等。动态显示每个发酵罐或者保温罐相关信
之前一直听问某某某参加了kaggle大数据竞赛之类我就去kaggle上瞄了一眼打开了新世界的大门！kaggle上有世界各国网友提供的数据集://kaggle.com/datasets我这次选了个葡萄酒评分的数据下载下来之后内容是这样的一共有150929条记录数据集的描述是这样的：在观看Somm（侍酒师纪录片）之后，数据及提供者想知道如何创建一个预测模型，通过像侍酒师那样的盲品来鉴
了解自己对葡萄酒有何偏好的最好方法，是“记住”每一种葡萄的气味。对白葡萄酒来说，只需记住3个主要品种：霞多丽、长相思、雷司令。反复闻，知道能通过嗅酒分辨。对红葡萄酒来说，则稍难一些，不过也只需掌握3个最主要的品种：黑比诺、梅乐，还有赤霞珠。试着记住这些气味，实践会让你明白我这番话的
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精选
2011-06-20 15:29:24
462阅读
目录一、第1问1.1 单因素方差分析MATLAB程序1.2 置信区间长度MATLAB程序1.3 Q-Q图MATLAB程序二、第2问2.1 主成分分析——成分个数MATLAB程序2.2 主成分分析——相关系数MATLAB程序2.3 主成分分析——评价指标MATLAB程序三、第3问3.1逐步回归MATLAB程序四、第4问4.1 计算葡萄酒外观香气口感评分MATLAB程序4.2 逐步回归MAT
该数据集包含1599种红葡萄酒的各种信息
原创
2022-10-17 12:04:09
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各位同学好，今天我向大家介绍一下python机器学习中的K近邻算法。内容有：K近邻算法的原理解析；实战案例--红酒分类预测。红酒数据集、完整代码在文章最下面。案例简介：有178个红酒样本，每一款红酒含有13项特征参数，如镁、脯氨酸含量，红酒根据这些特征参数被分成3类。要求是任意输入一组红酒的特征参数，模型需预测出该红酒属于哪一类。1. K近邻算法介绍1.1 算法原理 &n
Dry red wine：干红葡萄酒 Semi-dry wine：半干葡萄酒 Dry white wine：干白葡萄酒 Rose wine：桃红葡萄酒 Sweet wine：甜型葡萄酒 Semi-sweet wine：半甜葡萄酒 Still wine：静止葡萄酒 Sparkling wine：起泡葡萄酒 Claret：新鲜桃红葡萄酒
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2008-08-18 10:28:00
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葡萄酒是用葡萄酿造的酒。水果中尤其是葡萄中葡萄糖含量较高，贮存一段时间就会发出酒味，早在六千年以前，在盛产葡萄的地中海区域，两河流域的苏美尔人和尼罗河流域的古埃及人就会酿造葡萄酒。
当前世界上葡萄酒也是产量最大、普及最广的一种单糖酿造酒。葡萄原产
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2010-07-03 11:39:43
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1、红酒数据介绍经典的红酒分类数据集是指UCI机器学习库中的Wine数据集。该数据集包含178个样本，每个样本有13个特征，可以用于分类任务。具体每个字段的含义如下： alcohol：酒精含量百分比 malic_acid：苹果酸含量（克/升） ash：灰分含量（克/升） alcalinity_of_ash：灰分碱度（以mEq/L为单位） magnesium：镁含量（毫克/升） total_phen
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面对天池项目中的红酒数据集进行分析与挖掘实现步骤1：导入模块2：颜色和打印精度设置3：获取数据并显示数据维度字段中英文对照表如下 然后利用describe函数显示数值属性的统计描述值 显示quality取值的相关信息显示各个变量的直方图如下 显示各个变量的盒图酸性相关的特征分析 该数据集与酸度相关的特征有’fixe
数据背景本文数据取至于UCI——欧文大学机器学习数据库，是一个免费且十分好用的数据库，在学习机器学习时会接触一个基础的数据集——鸢尾花，就是欧文大学提供的，本文就是在一个名叫葡萄酒品质的数据集的基础上进行建模 附上数据链接：数据集 该数据集一个优点就是可以适用于分类和回归两种算法进行不同的建模，但是目的都为了预测葡萄酒的品质 本文利用KNN、决策树、随机森林对数据进行建模数据处理库与工具impor
1、数据集红葡萄酒数据集：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv白葡萄酒数据集：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-white.cs
准备数据，这里我们用到经典例子葡萄酒的数据 第一行为葡萄酒类别，有1、2、3三种类别，第2列到14列为葡萄酒各元素的含量。我们需要做的是对于某一个未知类别的葡萄酒，根据其各元素的含量预测出他的类别。因此输入为各元素的含量，输出为类别。 将数据读入matlab空间，变量名为inout： 选择APP选项中的Classification Learner选项，打开分类学习机，选择New Session选项
Old World Wines 旧世界葡萄酒Wines from France, Italy, Spain and o
原创
2022-12-23 18:11:25
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任务描述本关任务：编写程序，多维度分析葡萄酒数据。第1关 葡萄酒评论分析报告——国家列表和平均分代码如下：import pandas as pd
# 定义符号常量，用于索引，使之具有清晰的语义
COUNTRY = 1
POINTS = 3
def csv_to_ls(file):
"""接收文件名为参数，用pandas读取文件中的数据，数据部分转为二维列表类型，返回二维列表
# Python葡萄酒分类
## 1. 引言
葡萄酒是一种古老而广泛流行的饮品，享有盛誉。在现代，葡萄酒的种类繁多，品质也参差不齐。对于葡萄酒生产商和消费者来说，了解葡萄酒的分类对于选择和鉴赏葡萄酒至关重要。
在本文中，我们将使用Python编程语言来探索葡萄酒的分类方法。我们将使用机器学习算法来训练一个分类器，该分类器可以根据葡萄酒的特征将其分为不同的类别。我们将使用
原创
2023-09-15 17:35:10
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一、选题背景：我国餐桌酒文化盛行，白酒、红酒及啤酒的消费比较普及。随着国民经济的快速增长，居民收入及消费能力不断提高，消费结构逐渐升级，消费者的饮酒习惯随之改变，加上红酒文化知识在我国的渗透，消费者对低度酒精饮料-一红酒认知度不断提高，红酒不仅仅作为一种产品被消费，同时也作为一种时尚、高雅的文化和品位的象征慢慢渗透消费层次，中国红酒消费市场同时呈现出高速增长。而许多企业仍然缺乏产品质量及诚信意识，
去年年末跟一帮朋友参加尾牙聚餐，有位姐妹带来一瓶酒，说是在家里年、中年、老年和死亡的必然过程，果实成熟就启动了葡萄酒的生命旅程。...
原创
2022-12-23 18:11:16
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在一般人的观念里，生活上的享受似乎总是身体健康背道而驰的，葡萄酒向我们证明
原创
2007-10-28 15:55:00
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