iris wine glass聚类分析数据集matlab直接调用

决策树基础———wine红酒数据集实列.ipynb

SVM的一个实例，对不同葡萄酒分类，有原始数据-Matlab code for SVM, classifing types of wine, with original data.

Deepin-wine下载链接：https://github.com/wszqkzqk/deepin-wine-ubuntu 我在该网页下载了安装包放在了压缩包里，如果觉得占空间，可以把它删掉，使用我自己用C++写的在线Deepin-wine安装器也可以。 百度网盘下载链接：https://pan.baidu.com/s/1d_vdDKGobR_oxWV9iGM98g 提取码：ur2s 蓝奏云下载链接：https://gfdgdxi.lanzous.com/b01nmii9c （蓝奏云因为只能存<100MB的文件，所以只存了在线安装包）

/ *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。

来自uci的红酒数据集

AI侍酒师 项目案例 AI能否准确预测红酒质量等级？ 无论如何，品酒师的舌头如何规范葡萄酒的化学成分，质量是什么？ 让我们尝试使用机器学习方法来回答这个问题，在该方法中，各种分类器算法将尝试发现葡萄酒评级过程中的所有模式。 作为项目的最后一部分，让我们构建一些人工侍酒师，并让他们处理实际的葡萄酒样品。 一切都以python flask应用程序的形式出现。 应用程序结构 Flask App有4个视图，每个视图代表机器学习过程的不同阶段。 每个部分都以可下载的代码模板结尾。 第1部分-数据集概述 首先，我们将仔细研究数据集。 使用numpy，pandas，seaborn和scikit-learn： 第2部分-建筑分类器 在下一步中，我们将在选择最佳拟合算法的同时建立分类器的基础： 第3部分-拟合分类器 现在，该是测试我们的分类器并查看其效果的时候了： 第4部分-对红酒进行评分 让我向您介绍我

Zero Wine Tryouts 是一款开源恶意软件分析工具。 只需通过网络界面上传您的可疑文件（例如 Windows 可执行文件、PDF 文件）并让其进行分析。 更多信息请访问项目网站：http://zerowine-tryout.sourceforge.net/

附件是本人花费近仨月对wine部分源码分析总结成果，为原创文章，所涉及知识点丰富，分析深入，欢迎下载！谢谢！

Docker-TheForest专用服务器 这包括基于带有Wine的Docker的TheForest专用服务器和示例配置。 您需要运行什么 对Linux和Docker的基本了解 入门 警告：如果不执行步骤1和2，您的服务器可以/将不会保存！ 通过创建一个新的游戏服务器帐户（使用AppID： 242760 ） 将登录令牌插入配置（在serverSteamAccount ） 在Dockernode上创建2个目录（ /srv/tfds/steamcmd和/srv/tfds/game ） 使用以下示例启动容器： 重击： docker run --rm -i -t -p 8766:8766/tcp -p 8766:8766/udp -p 27015:27015/tcp -p 27015:27015/udp -p 27016:27016/tcp -p 27016:27016/udp -v