数字侍酒师 该应用程序专为您选择的葡萄酒而设计。 ·· 目录 关于该项目 该项目是为巴西Santos / SP的一家葡萄酒商店创建的一个应用程序，目的是使客户更轻松地通过其不同的国家，口味和年份选择葡萄酒。 原因如下： 客户可以注册多种葡萄酒，并可以通过应用程序对其进行控制 该应用程序是为像图腾这样的垂直触摸屏而设计的 客户已经将手中的酒定单留在图腾上了 该应用程序完全使用Django制作，因此可以使用django-admin来控制葡萄酒库存并控制所有员工的用户。 建于 入门 在此屏幕上，可以选择要当场取酒或带回家的酒的取用方式。 在此屏幕上，可以选择要饮用的葡萄酒，并按生产国家/地区进行过滤。 这是用户最后选择酒量并打印购买优惠券的最后一个屏幕。 先决条件 点子python -m pip install pip 安装 克隆仓库git clone https://github.c

葡萄酒品质预测 对的Kaggle数据集进行建模。

vivino网站葡萄酒信息，使用Python开发爬虫，从vivino网站爬取的数据，压缩包中main.py为爬虫程序，wine.csv为当时爬取的数据

OIV-2019年葡萄酒贸易报告（法语）-2019.5-23页.zip

聚类 鸢尾花数据的 K-means 聚类和葡萄酒数据的 K-Medoids 聚类

/ *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。

11、葡萄酒法国及各国酒标.pptx

matlab支持向量机SVM葡萄酒分类程序

SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别

影响红葡萄酒品质的化学成分探索 本报告探讨的数据集包含1,599 种红酒，以及 11个关于酒的化学成分的变量。至少3名葡萄酒专家对每 种酒的品质进行了评分，分数在 0（非常差）和10（非常好）之间。 红葡萄酒数据集包含1599种葡萄酒信息，我从理解数据集中的各个变量开始，对各个变量进行观察，探索红葡萄酒中的化学成分对红葡萄酒品质的影响，酒精和红葡萄酒品质有较强的正相关关系，挥发性酸度和红葡萄酒品质有较强的负相关关系，酒精越高，挥发性酸度越低，红葡萄酒品质越好。酒精和硫酸盐与红葡萄酒品质是正相关关系，酒精越高，硫酸盐越高，红葡萄酒品质越好。柠檬酸单独对红葡萄酒的品质几乎没有影响，但是较高的柠檬酸和较高的酒精会对红葡萄酒的品质产生积极影响。