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UCI Machine Learning Repository: Wine Quality|葡萄酒质量数据集|化学分析数据集
收藏archive.ics.uci.edu2024-10-24 收录
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https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality
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该数据集包含红葡萄酒和白葡萄酒的化学属性数据，用于预测葡萄酒的质量。数据集分为两个文件：一个用于红葡萄酒，另一个用于白葡萄酒。每个文件包含12个属性，包括固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精含量和质量评分。
提供机构：
archive.ics.uci.edu
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
葡萄酒质量数据集源自UCI机器学习库，其构建基于对葡萄牙"Vinho Verde"葡萄酒的化学分析。数据集通过收集不同葡萄酒样本的物理化学属性，如酸度、酒精含量和硫酸盐浓度等，以及专业品酒师对这些样本的质量评分。这些数据经过标准化处理，以确保不同属性之间的可比性，从而为机器学习模型的训练提供了坚实的基础。
使用方法
葡萄酒质量数据集主要用于预测葡萄酒的质量评分，通过构建回归模型或分类模型，研究人员可以分析不同化学成分对葡萄酒质量的影响。使用该数据集时，首先需进行数据预处理，包括缺失值填充和特征选择。随后，可以采用诸如线性回归、决策树或支持向量机等算法进行模型训练和评估。最终，通过交叉验证等方法，确保模型的泛化能力和预测精度。
背景与挑战
背景概述
葡萄酒质量数据集源自UCI机器学习库，由P. Cortez等人于2009年创建。该数据集旨在通过化学分析数据预测葡萄酒的质量评分，涵盖红葡萄酒和白葡萄酒两种类型。研究者们利用此数据集开发了多种机器学习模型，以评估葡萄酒的感官特性，如酸度、酒精含量和pH值等，从而为葡萄酒行业提供了科学的质量评估工具。这一数据集的发布极大地推动了食品科学和机器学习交叉领域的研究，为葡萄酒生产商提供了数据驱动的决策支持。
当前挑战
葡萄酒质量数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据集中的特征变量众多，涵盖了葡萄酒的多种化学成分，如何有效选择和处理这些特征以提高模型预测精度是一大难题。其次，葡萄酒质量的评估存在主观性，不同品酒师可能给出不同的评分，这增加了数据集的不确定性。此外，数据集中的样本数量有限，尤其是高质量和低质量葡萄酒的样本较少，导致模型在极端情况下的预测能力受限。这些挑战要求研究者在模型构建和优化过程中采取更为精细的数据处理和特征选择策略。
发展历史
创建时间与更新
UCI Machine Learning Repository: Wine Quality数据集首次发布于2009年，由Paulo Cortez等人创建，旨在研究葡萄酒质量的预测模型。该数据集自发布以来未有官方更新记录。
重要里程碑
UCI Machine Learning Repository: Wine Quality数据集的发布标志着葡萄酒质量评估领域的一个重要里程碑。它不仅为研究人员提供了一个标准化的数据集，用于开发和验证各种机器学习算法，还促进了葡萄酒行业对质量控制和预测技术的应用。该数据集的广泛使用，特别是在分类和回归任务中的表现，使其成为机器学习教育中的经典案例。
当前发展情况
UCI Machine Learning Repository: Wine Quality数据集目前仍然是机器学习和数据科学领域的重要资源。尽管自发布以来未有更新，但其经典性和实用性使其在学术研究和工业应用中持续发挥作用。该数据集的成功应用不仅推动了葡萄酒质量评估技术的发展，还为其他食品和饮料行业的质量控制提供了参考模型。此外，随着大数据和人工智能技术的进步，该数据集也被用于探索新的数据分析和机器学习方法，进一步扩展了其应用范围和影响力。
发展历程
- 首次发表了关于葡萄酒质量的数据集，该数据集由Paulo Cortez等人创建，用于研究葡萄酒的化学成分与其质量之间的关系。
- 数据集被收录于UCI Machine Learning Repository，成为该仓库中的一部分，供全球研究者和开发者使用。
- 数据集首次应用于机器学习领域，用于开发和测试预测葡萄酒质量的算法和模型。
- 随着机器学习技术的发展，该数据集被广泛应用于各种研究论文和学术报告中，成为评估和比较不同算法性能的标准数据集之一。
- 数据集的使用范围进一步扩大，不仅限于学术研究，还被应用于工业界，用于开发和优化葡萄酒质量检测系统。
常用场景
经典使用场景
在葡萄酒质量评估领域，UCI Machine Learning Repository: Wine Quality数据集被广泛用于开发和验证各种机器学习模型。该数据集包含了红葡萄酒和白葡萄酒的化学成分及其相应的质量评分，为研究人员提供了一个标准化的平台来探索如何通过化学特征预测葡萄酒的感官质量。通过分析这些数据，研究者可以构建分类和回归模型，以预测葡萄酒的质量等级或评分，从而为葡萄酒行业提供科学依据。
解决学术问题
UCI Machine Learning Repository: Wine Quality数据集解决了在葡萄酒质量评估中如何量化化学成分与感官质量之间关系的问题。这一数据集为学术界提供了一个实证基础，使得研究人员能够深入探讨不同化学成分对葡萄酒质量的影响，并开发出更为精确的预测模型。此外，该数据集还促进了跨学科研究，如化学、生物学和计算机科学的结合，推动了葡萄酒质量评估技术的进步。
实际应用
在实际应用中，UCI Machine Learning Repository: Wine Quality数据集被葡萄酒生产商和品鉴师广泛使用，以优化葡萄酒的生产过程和质量控制。通过分析数据集中的化学成分，生产商可以调整酿造工艺，以提高葡萄酒的感官质量。同时，品鉴师可以利用这些数据来辅助评估葡萄酒的质量，确保产品的一致性和市场竞争力。此外，该数据集还被用于开发智能品酒系统，为消费者提供个性化的葡萄酒推荐。
数据集最近研究
最新研究方向
在葡萄酒质量评估领域，UCI Machine Learning Repository的Wine Quality数据集近期研究聚焦于利用机器学习技术提升葡萄酒质量预测的准确性和可靠性。研究者们通过引入深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），探索其在特征提取和模式识别方面的潜力。此外，结合多源数据融合策略，研究不仅关注葡萄酒的化学成分，还考虑了环境因素和酿造工艺，以期构建更为全面的质量评估体系。这些前沿研究不仅推动了葡萄酒行业的智能化发展，也为其他食品质量评估提供了新的思路和方法。
相关研究论文
- 1UCI Machine Learning Repository: Wine Quality Data SetUniversity of California, Irvine · 2009年
- 2Modeling wine preferences by data mining from physicochemical propertiesUniversity of Minho, Guimarães, Portugal · 2009年
- 3A Comparative Study of Machine Learning Models for Wine Quality PredictionIEEE · 2020年
- 4Deep Learning Approaches for Wine Quality PredictionSpringer · 2021年
- 5Feature Selection and Wine Quality Prediction Using Machine Learning TechniquesElsevier · 2019年
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Global Burden of Disease Study (GBD)
全球疾病负担研究（GBD）数据集提供了全球范围内疾病、伤害和风险因素的详细统计数据。该数据集包括了各种健康指标，如死亡率、发病率、伤残调整生命年（DALYs）等，涵盖了多个国家和地区。数据集还提供了不同年龄组、性别和时间段的详细分析。
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UniProt
UniProt（Universal Protein Resource）是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、瑞士生物信息学研究所（SIB）和美国蛋白质信息资源中心（PIR）联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名，整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容，涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库（分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL），以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具，为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持，成为生物学研究中不可或缺的资源。
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Population and Housing Census of 2007 - Ethiopia
Geographic coverage --------------------------- National coverage Analysis unit --------------------------- Household Person Housing unit Universe --------------------------- The census has counted people on dejure and defacto basis. The dejure population comprises all the persons who belong to a given area at a given time by virtue of usual residence, while under defacto approach people were counted as the residents of the place where they found. In the census, a person is said to be a usual resident of a household (and hence an area) if he/she has been residing in the household continuously for at least six months before the census day or intends to reside in the household for six months or longer. Thus, visitors are not included with the usual (dejure) population. Homeless persons were enumerated in the place where they spent the night on the enumeration day. The 2007 census counted foreign nationals who were residing in the city administration. On the other hand all Ethiopians living abroad were not counted. Kind of data --------------------------- Census/enumeration data [cen] Mode of data collection --------------------------- Face-to-face [f2f] Research instrument --------------------------- Two type sof questionnaires were used to collect census data: i) Short questionnaire ii) Long questionnaire Unlike the previous censuses, the contents of the short and long questionnaires were similar both for the urban and rural areas as well as for the entire city. But the short and the long questionnaires differ by the number of variables they contained. That is, the short questionnaire was used to collect basic data on population characteristics, such as population size, sex, age, language, ethnic group, religion, orphanhood and disability. Whereas the long questionnaire includes information on marital status, education, economic activity, migration, fertility, mortality, as well as housing stocks and conditions in addition to those questions contained in a short questionnaire.
catalog.ihsn.org 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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