knn实现单分类、多分类；酒的分类以及自己实现knn模型和调用sklearn库
2021-11-26 18:10:05
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/ *日期：2018年5月7日作者：Raj Mehrotra * /
来自kaggle的“红酒质量”数据集。
数据集包含有关葡萄酒样品的详细信息，以及说明葡萄酒中不同化学物质浓度的不同特征。 目标变量是0-10的葡萄酒质量。
我首先探索并分析了数据，并使用了熊猫，matplotlib，seaborn库进行了可视化，并研究了不同类别和数字特征的分布。 然后，我清理了数据并准备好进行建模。然后，我还使用sklearn提供的StandardScaler缩放了所有数字功能以实现更好的性能。
最后，我从scikit学习中使用了不同的ML算法，包括SVM，RandomForest等。 我还使用GridSearchCV函数调整了所有算法的参数。
最后，通过使用带有“ rbf”内核和参数“ C”和“ gamma”的调整值的支持向量机，我在数据集上的精度为0.9175。
2021-11-25 08:01:14
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RFID在酒类防伪系统中的应用
这套解决方案将RFID技术应用于酒类及其他带有瓶盖的容器中，通过瓶体结构设计和后台认证系统实现商品的防伪。
2021-11-18 17:33:27
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已知有3个容量分别为3kg，5kg和8kg且没有刻度的酒瓶3kg和5kg的瓶子均装满了酒。而8kg的瓶子为空。现要求仅用这3个酒瓶将这些酒均分为两个4kg，并分别装入5kg和8kg的瓶子中。
2021-11-16 14:46:01
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