Тех данные по вину


Расшифровать VIN | Autobius

Autobius - универсальный VIN-декодер, позволяющий расшифровать VIN любого автомобиля. Каждый автомобиль имеет уникальный идентификационный код, который называется VIN. Этот номер содержит важную информацию об автомобиле, такую как его производитель, год выпуска, завод, на котором он был произведен, тип двигателя, модель и многое другое. Например, если кто-то хочет купить автомобиль, можно проверить VIN номер один в онлайн-базе данных, чтобы убедиться, что автомобиль не был украден, поврежден или незаконно изменен. Номер VIN имеет определенный формат, который признан во всем мире. Этот формат был внедрен институтом ISO. Каждый производитель автомобилей обязан маркировать все свои автомобили в этом специальном формате. Этот онлайн-сервис позволяет пользователю проверить действительность автомобиля и получить подробную информацию практически по любому номеру VIN, найти запчасти для автомобиля и проверить историю автомобиля. Расшифрование VIN также позволяет пользователю проверить рыночную стоимость нового или подержанного автомобиля.

Проверка автомобиля

Поиск по всем разделам

Госавтоинспекция

Участникам движения

Организациям

Сервисы

Новости

Контакты

Госфункции

Социальные кампании

Расшифровка и проверка ВИН (VIN) автомобиля

Купить отчёт Автокод (история автомобиля: регистрации, фотографии, ДТП, ремонты, угон, залог и тд).

Дополнительные отчёты: комплектация, проверка на отзыв производителем, Carfax и Autochek (для автомобилей из США) доступны у наших партнёров - VINformer.SU.

Расположение идентификационного номера

VIN код, или как его еще называют номер кузова, в обязательном порядке должен быть прописан в техпаспорте, и быть идентичным номеру, который находится на кузове. Обычно номер расположен на несъемных частях кузова (передней стойке) и тех его местах, где шанс повреждения авто при ДТП минимален.

Какую информацию дает расшифровка ВИН кода автомобиля

  • Страну производителя.
  • Год выпуска.
  • Тип двигателя и кузова.
  • Какая комплектация должна присутствовать при покупке автомобиля.
  • Общие характеристики автомобиля.
  • Информацию о транспортном средстве, его пробеге, о ранних его продажах и другие аналогичные данные.

Этапы расшифровки

Как правило, идентификационный номер имеет 17 символов, и в его состав входят 3 обязательные части:

  • WMI – содержит 3 символа.
  • VDS – содержит 6 символов.
  • VIS – содержит 8 символов.

     

С первой части WMI как раз и начинается проверка автомобиля по vin. Данные символы идентифицируют изготовителя авто, которые закрепляются за определенной страной. Первый символ означает его географическую зону, и может быть как цифрой, так и буквой, в зависимости от страны изготовителя. К примеру, цифры от 1 до 5 будут означать изготовителя в Северной Америке; от 6 до 7 – страны Океании; от 8 до 9, а также 0 - изготовителем является Южная Америка. Буквы от S до Z - автомобили Европейского происхождения, от J до R - происхождение из Азии, от A до H - привезены из Африки.

Первая часть проверки по vin дает возможность узнать, откуда был привезен автомобиль.

Вторая часть именуется как описательная и, как правило, должна состоят из 6 символов. Очень часто случается, что производитель автомобиля заполняет не все 6 символов, но по правилам в авто должны присутствовать все 6. Поэтому если имеется только 4 или 5 символов в данной части кода, то оставшиеся, просто заполняют нулями и обязательно с правой стороны. Описательная часть расшифровки ВИН позволяет определить модель автомобиля и его главные характеристики. Цифры начиная с 4 и заканчивая 8, должны рассказать о типе автомобильного двигателя, его серии и модели, а также иметь данные о типе кузова.

И третья, заключительная часть расшифровки ВИН является VIS, которая состоит из 8 знаков. Стоит знать, что последние 4 знака в обязательном порядке должны присутствовать. Это та часть расшифровки, в которой можно узнать год выпуска транспортного средства, данные о сборочном заводе, модельном годе.

Все три части являются нужными при расшифровке идентификационного номера кузова, и дают понять будущему владельцу о происхождении и дальнейшей истории автомобиля.

 

Самостоятельная проверка ВИН кода

Чтобы проверить ВИН код необязательно обращаться в соответствующие инстанции и отправлять в них запрос.

Зная идентификационный номер кузова, введите его в форму проверки на нашем сайте, и получите полную информацию о конкретном автомобиле. Это нужная процедура, которую рекомендуется проводить перед покупкой автомобиля. Она займет немного времени, но зато сбережет от дальнейших неприятностей.

 

Расшифровали VIN код? Найдите запчасть за 7 минут! Оставьте заявку на pogazam.ru, и 256 магазинов Екатеринбурга получат ваш запрос.

Проверка авто по ВИН коду и гос номеру на сайте Авто.ру

Реальный пробег

Если пробег скрутили, покажем когда и на сколько. Сравниваем данные из базы Авто.ру и СТО по всей стране: работаем с Nissan, Fit Service, сетями СТО «Фильтр», «ЕвроАвто», «Вилгуд» и многими другими.

Проверка авто по ВИН и госномеру — Автотека

Где найти VIN*

В автомобиле
На панели под стеклом, на стойке у передней двери, под капотом и пр.

В документах
В паспорте ТС, в свидетельстве о регистрации и в полисе ОСАГО.

* VIN — идентификационный номер транспортного средства (англ. vehicle identification number) — уникальный код, состоящий из 17 символов.

Комплектация по vin коду: все способы проверки авто

На чтение 5 мин. Просмотров 96.3k. Опубликовано Обновлено

Все автовладельцы знают о существование уникального vin-номера автомобиля. А знаете ли вы что он означает? Какая информация в нем заложена и как узнать модель и комплектацию авто по vin? Ответы на эти вопросы будут даны в статье.

Vin номер автомобиля

Vin-номер, а точнее идентификационный номер, это уникальный код, который присваивается всем транспортным средствам.

В нем заложена вся информация о транспортном средстве и его производителе. Впервые он появился в Америки в 1977 году, а массовое распространение по всему миру получил в 1980-х г. Вин код уникален для каждого транспортного средства и составляется в соответствии с международными стандартами iso-3779 и iso-3780. Он состоит из семнадцати символов и включает в себя арабские цифры и буквы латинского алфавита, кроме I, O и Q.

Какая информация заложена в vin

В вин коде зашифрована подробная информация о транспортном средстве. Из него можно узнать:

  • дату выпуска
  • страну выпуска
  • компанию и завод-производитель
  • марку и модель
  • тип кузова
  • тип двигателя и его технические характеристики
  • модификацию автомобиля
  • вид привода
  • параметры трансмиссии
  • количество передач
  • класс токсичности
  • данные о системе кондиционирования
  • цвет машины и тип покраски
  • вид обивки салона.

Расшифровка vin-кода

Vin-номер расшифровывается в следующем порядке:

  1. В первых трех символах зашифрована информацию о производителе транспортного средства: географическая область, страна и компания-производитель.
  2. Следующие шесть знаков содержат описание транспортного средства: модель, тип кузова, комплектацию, допустимую максимальную массу и другие данные об автомобиле. Девятая позиция номера иногда содержит контрольный знак, при помощи которого можно определить, не был ли изменен идентификационный номер.

    Контрольный знак обязателен в Америке и Китае. В Европе его используют не всегда.

  3. В последние восемь символов заложены отличительные особенности транспорта, включая год его выпуска и конкретный завод-изготовитель.

Где расположен vin-код

Все компании-производители наносят вин по своему усмотрению на различные детали кузова.​ Уточнить место нахождения номера поможет документация к транспортному средству. В большинстве случаев его можно увидеть:

  • внизу лобового стекла, с левой стороны;
  • около сидения водителя на полу;
  • на стойке двери водителя;
  • под капотом машины;
  • в багажнике, под запасным колесом.

Как проверить комплектацию авто по vin?

Многие автовладельцы интересуются, как можно проверить и посмотреть какая комплектация транспортного средства по его vin. Чаще всего это делается перед покупкой машины с рук. Покупатель хочет знать, что он покупает, убедиться в честности продавца и узнать всё о своем будущем ТС: где была произведена сборка, тех. данные авто, дополнительное оборудование.

На сегодняшний день существует большое количество онлайн сервисов и официальных порталов, где платно и бесплатно, с регистрацией и без регистрации предоставляется информация о машине по винформеру. Правда глубина проверки будет различной для автомарок и на разных сервисах. Рассмотрим самые популярные способы, как узнать комплектацию по винкоду.

Сайт ГИБДД

Всегда можно воспользоваться бесплатным онлайн сервисом по проверки автомобиля по vin на официальном сайте ГИБДД. Вам потребуется ввести vin код автомобиля и его гос. номер.

Следует учесть, что вам будет предоставлена только общая информацию о транспортном средстве.

Сайт компании-производителя

Следующий способ – попробовать узнать информацию об авто онлайн по вин коду на официальном сайте производителя. Некоторые марки уже предоставляют такую функцию. Например, можно узнать комплектацию автомобиля киа по вин на портале марки по ссылке проверка kia по вин.

Онлайн-сервисы

  • Расшифровка комплектации по вин возможна на проверенном интернет-ресурсе elcats.ru. ​На нем можно определить комплектацию по vin для большинства популярных марок, таких как тойота, рено, опель, ниссан, ауди, ваз, mercedes, шкода, форд, bmw и многих других. Наиболее детальную информацию получат только владельцы машин марок VW, Skoda и Ford. Для этого на главной странице сайта выберите марку вашего автомобиля, например, фольксваген, далее в появившемся окне введите его вин. Вам откроется спецификация авто. Просмотр полной информации об авто возможен после нажатия на ссылку “Показать список опций”.

  • Проверить комплектацию авто по вин можно на сайте vinformer.su. На главной странице сайта в строку “вин автомобиля” введите ваш код. Вам бесплатно будет представлена подробная информация о характеристиках транспортного средства. Ресурс дает возможность бесплатно пробить по вин-коду свой автомобиль не зарегистрированному пользователю только 3 раза за день.

  • Еще одна возможность по вин номеру автомобиля проверить его комплектацию существует на сайте exist.ru. Для этого вам сначала придется зарегистрироваться на портале, затем выбрать пункт “запрос по vin”, далее “добавить транспорт”, ввести вин номер своего авто и получить его данные. Полные характеристики откроются по ссылке “все параметры”.
  • Вот ещё несколько полезных ресурсов для того, чтобы узнать по вину комплектацию автомобилей марок opel, citroen и peugeot. Проверить бмв по вин коду можно по ссылке.Проверить комплектацию по вин мерседес можно здесь.
  • Сегодня в интернете можно найти огромное количество платных сайтов для проверки комплектации автомобиля по его вин номеру. Они предоставляют владельцу полную информацию о транспорте. В большинстве случаев, эта информация более подробная, чем данные с бесплатных ресурсов. При желании вы можете воспользоваться такими проверенными ресурсами, как авто-история.рф и avtocod.ru
  • Для поверки авто по вин можно воспользоваться одним из многочисленных приложений на Google Play.

​Возможные ошибки при проверке

Если при проверке комплектации транспортного средства, вам не удается получить данные о нем, а введенный вин номер определяется как неверный, то на это есть несколько причин:

  • вы ошиблись при наборе символов – попробуйте ввести номер заново;
  • возможно вин код ненастоящий и был изменен, от покупки такой машины следует сразу отказаться;
  • ошибка базы данных;

Теперь вы знаете, как узнать всю информацию о машине и ее комплектации. Это поможет вам сделать правильный выбор при покупке нового авто и избежать нежелательных сделок, а так же узнать все о своем нынешнем автомобиле.

Как проверить авто по вин-коду можно посмотреть в видеородике

K-означает кластеризацию винных данных. Набор данных, который мы собираемся… | Дина Янкович

Набор данных, который мы собираемся проанализировать в этом посте, является результатом химического анализа вин, выращенных в определенном регионе Италии, но полученных из трех разных сортов. Анализ определил количество 13 компонентов, содержащихся в каждом из трех типов вин. Атрибуты: спирт , яблочная кислота, зола, щелочность золы, магний, общее количество фенолов, флаваноиды, нефлаваноидные фенолы, проантоцианы, интенсивность цвета, оттенок, OD280 / OD315 разбавленных вин, и пролин .Набор данных содержит 178 наблюдений и не содержит пропущенных значений. Его можно скачать здесь.

Наша цель - попытаться сгруппировать похожие наблюдения и определить количество возможных кластеров (оно может отличаться от 3). Это поможет нам делать прогнозы и уменьшить размерность. Первый шаг - разделить набор данных на обучающий набор (2/3) и тестовый набор (1/3). Функция sample.split из пакета caTools хорошо поработала и позаботилась о том, чтобы обеспечить примерно одинаковое распределение трех сортов как в обучающем, так и в тестовом наборе.

Краткое изложение набора данных приведено ниже. Чрезвычайно важно заметить, что атрибуты не в одном масштабе; поэтому мы собираемся масштабировать данные позже.

Давайте определим количество кластеров, которые мы собираемся использовать. Согласно методу локтя, мы могли бы использовать 3 кластера, поскольку с этого момента общая сумма WCSS ( Внутри кластерной суммы квадратов ) существенно не уменьшается.

Сначала мы будем иметь дело с необработанными, немасштабированными, неотшлифованными данными.Это не лучший подход, но мы заинтересованы в результатах. Мы создаем список (с именем L1) со 100 возможными способами кластеризации, используя 100 различных начальных чисел. Это заботится о воспроизводимости. Среди этих 100 результатов мы выбираем один (и) с минимальным общим количеством WCSS, и среди них мы выбрали L1 [[3]], поскольку исходные имена классов «1», «2», «3» соответствуют именам классов кластеризации. «1», «2», «3». В этом нет необходимости, но результаты легче интерпретировать.

Мы видим, что алгоритм неплохо поработал на обучающей выборке (70.Точность 3%), но лучше работает на тестовом наборе с точностью 73,3% (что более важно, поскольку мы предпочитаем тестировать алгоритм на данных, которые еще не были «просмотрены» ранее). Мы хотели бы визуализировать эти результаты - график «дрожания» может быть хорошей идеей.

Мы замечаем, что SSE довольно велико, поскольку мы имеем дело с немасштабированными данными. Вот почему мы можем не увидеть все данные на графике джиттера.

На этот раз мы используем манхэттенское расстояние в алгоритме k-средних, который может быть более полезным в ситуациях, когда разные измерения не сопоставимы.Ниже приведены результаты для необработанных данных - мы выбрали кластеризацию с минимальным общим WCSS.

Точность обучающего набора составляет 83/118 = 70,3% и 44/60 = 73,3% для тестового набора. Графики джиттера для обучающего и тестового наборов приведены ниже.

Теперь давайте посмотрим, что происходит с масштабированными данными. Обратите внимание, что тестовый набор масштабируется с теми же параметрами, что и для масштабирования обучающего набора. Мы получили следующие результаты:

Очевидно, точность улучшилась по сравнению с немасштабированными данными.Что касается обучающего набора, то точность составляет 110/118 = 93,2%, а для тестового набора 58/60 = 96,7%. Но нам нужно быть осторожными - быть слишком близким к 100% не всегда хорошо, поскольку у нас могут возникнуть проблемы с переобучением.

Графики джиттера для обучающего и тестового набора приведены ниже:

Что касается масштабированных данных вместе с манхэттенским расстоянием, лучшая кластеризация:

Мы замечаем, что кластеризация на тестовом наборе не улучшилась по сравнению с кластеризацией масштабированных данных используя евклидово расстояние, но оно улучшилось на обучающей выборке.Точность для обучающего набора теперь составляет 112/118 = 94,5%, а для тестового набора 58/60 = 96,7%. Графики джиттера приведены ниже.

Анализ главных компонентов может быть полезен на этом этапе. Наша цель - извлечь линейные комбинации переменных-предикторов, которые объясняют наибольшую дисперсию данных. Для выполнения анализа использовалась функция prcomp , ниже приводится сводка результатов.

Если мы посмотрим на совокупную долю, мы увидим, что первые два основных компонента объясняют 60.9% дисперсии данных, тогда как первые три объясняют примерно 69,6% дисперсии данных. На следующем графике осыпи показано уменьшение дисперсии.

Мы решили сохранить первые два основных компонента, так как мы сможем визуализировать результаты. Обучающие данные содержат первые два ПК матрицы A1 $ x, но тестовые данные должны быть преобразованы с использованием того же преобразования. После запуска алгоритма k-средних мы обнаружили, что наилучшей кластеризацией является следующая:

Точность 112/118 = 94.9% для обучающих данных и 57/60 = 95% для тестовых данных. Точность тестовых данных всего на 1,7% хуже, чем точность масштабированных тестовых данных до PCA, но мы значительно снизили размерность (с 13 до 2 переменных). Графики джиттера для обучающих и тестовых данных приведены ниже.

Функция clusterplot из пакета clusterSim позволяет нам отображать кластеризацию:

Проблемы с кластеризацией возникли в областях пересечения - вот где мы получаем неверно классифицированные точки данных.Попарный график также может быть полезен, чтобы увидеть, что первые два компьютера хорошо справляются с кластеризацией. Первый хорошо справляется сам (мы видим это, посмотрев на строку / столбец PC1), а второй ПК несколько хуже. Остальные довольно плохие, так как цвета смешиваются. Первые два компьютера вместе (на пересечении) отлично справляются с кластеризацией.

Первые три ПК еще более эффективны, а функция scatterplot3d из пакета scatterplot3d показывает, что это действительно так:

В отличие от PCA, цель ICA - произвести 13 статистически независимых компонентов без определенного порядка , а затем используйте эти компоненты для кластеризации данных.Мы использовали функцию preProcess из пакета caret для преобразования обучающих данных, и такое же преобразование было применено к тестовым данным. Ниже мы видим, что компонент ICA6 хорошо справляется с кластеризацией данных, в то время как другие 12 компонентов по отдельности не могут хорошо кластеризовать данные.

Ниже приведен график зависимости шестого независимого компонента от самого себя - действительно, он может довольно точно разделить данные.

Нам нужен еще один компонент для алгоритма k-средних - если внимательно посмотреть на полученный попарный график, можно увидеть, что компоненты 6 и 8 могут быть сохранены для кластеризации.Ниже приведены результаты кластеризации.

Что касается обучающего набора, точность кластеризации составляет 91/118 = 77,1%, а для тестового набора 46/60 = 76,7%. Точность приемлемая, но размер уменьшен с 13 до всего 2! Графики джиттера как для обучающего, так и для тестового набора приведены ниже.

В таблице ниже представлены выводы о полученных результатах кластеризации.

PCA справился лучше всех! На тестовом наборе он работал немного хуже, чем масштабированные данные, но размерность была уменьшена.

Чтобы получить полный код R, посетите мой профиль GitHub здесь.

.

Репозиторий машинного обучения UCI: набор данных Wine

Характеристики набора данных:

Многомерный

Количество экземпляров:

178

Площадь:

Физический

Характеристики атрибута:

Целое, вещественное

Количество атрибутов:

13

Дата дарения

1991-07-01

Сопутствующие задачи:

Классификация

Отсутствуют значения?

Количество посещений в Интернете:

1585717

Источник:

Первоначальные владельцы:

Форина, М.и др., ПАРВУС -
Расширяемый пакет для исследования, классификации и корреляции данных.
Институт фармацевтического и пищевого анализа и технологий, Via Brigata Salerno,
16147 Генуя, Италия.

Донор:

Стефан Эберхард, электронная почта: Стефан '@' coral.cs.jcu.edu.au

Информация о наборе данных:

Эти данные являются результатом химического анализа вин, выращенных в одном регионе Италии, но полученных из трех разных сортов.Анализ определил количество 13 компонентов, содержащихся в каждом из трех типов вин.

Я думаю, что в исходном наборе данных было около 30 переменных, но по какой-то причине у меня есть только 13-мерная версия. У меня был список из 30 или около того переменных, но а) я его потерял и б) я не знал, какие 13 переменных включены в набор.

Атрибуты (авторство Riccardo Leardi, riclea '@' anchem.unige.it )
1) Алкоголь
2) Яблочная кислота
3) Ясень
4) Щелочность золы
5) Магний
6) Общие фенолы
7) Флаваноиды
8) нефлаваноидные фенолы
9) проантоцианы
10) Интенсивность цвета
11) Оттенок
12) OD280 / OD315 разбавленных вин
13) Пролин

В контексте классификации это хорошо поставленная проблема с "хорошо управляемыми" структурами классов.Хороший набор данных для первого тестирования нового классификатора, но не очень сложный.

Информация об атрибуте:

Все атрибуты непрерывны

Статистика недоступна, но предлагается стандартизировать переменные для определенных целей (например, для нас с классификаторами, которые НЕ масштабно инвариантны)

ПРИМЕЧАНИЕ: 1-й атрибут - это идентификатор класса (1-3)

Соответствующие документы:

(1)
С. Эберхард, Д.Куманс и О. де Вель,
Сравнение классификаторов в параметрах большой размерности,
Тех. Номер представителя 92-02, (1992), Департамент компьютерных наук и Департамент
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука в Северном Квинсленде.
(также представлен в Technometrics).

Эти данные использовались со многими другими для сравнения различных
классификаторов. Классы разделимы, правда только RDA
получил 100% правильную классификацию.
(RDA: 100%, QDA 99.4%, LDA 98,9%, 1NN 96,1% (z-преобразованные данные))
(Все результаты с использованием метода исключения одного исключения)

(2)
С. Эберхард, Д. Куманс и О. де Вель,
«КЛАССИФИКАЦИОННОЕ ИСПОЛНЕНИЕ RDA»
Тех. Номер представителя 92-01, (1992), Департамент компьютерных наук и Департамент
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука в Северном Квинсленде.
(также отправлено в Journal of Chemometrics).

Здесь данные были использованы для иллюстрации превосходных характеристик
использование новой функции оценки с RDA.


Документы, в которых цитируется этот набор данных 1 :

Пинг Чжун и Масао Фукусима. Регуляризованный негладкий метод Ньютона для мультиклассовых машин опорных векторов. 2005. [Контекст просмотра].

Игорь Фишер и Ян Польша. Усиление блочно-матричной структуры для спектральной кластеризации. Телекоммуникационная лаборатория. 2005. [Контекст просмотра].

Цзяньбинь Тан и Дэвид Л. Доу. MML-вывод наклонных деревьев решений. Австралийская конференция по искусственному интеллекту.2004. [Контекст просмотра].

Сугато Басу. Полу-контролируемая кластеризация с ограниченными базовыми знаниями. AAAI. 2004. [Контекст просмотра].

Стефан Муттер, Марк Холл и Эйбе Франк. Использование классификации для оценки результатов интеллектуального анализа правил доверительной ассоциации. Австралийская конференция по искусственному интеллекту. 2004. [Контекст просмотра].

Дженнифер Г. Дай и Карла Бродли. Выбор функций для обучения без учителя. Журнал исследований в области машинного обучения, 5. 2004 г. [Контекст представления].

Юань Цзян и Чжи-Хуа Чжоу. Редактирование обучающих данных для классификаторов kNN с помощью нейросетевого ансамбля. ISNN (1). 2004. [Контекст просмотра].

Михаил Биленко и Сугато Басу и Раймонд Дж. Муни. Интеграция ограничений и метрического обучения в полууправляемую кластеризацию. ICML. 2004. [Контекст просмотра].

Агапито Ледежма и Рикардо Алер, Арасели Санчис и Даниэль Боррахо. Эмпирическая оценка оптимизированных конфигураций стекирования. ICTAI. 2004. [Контекст просмотра].

Джереми Кубица и Эндрю Мур.Вероятностная идентификация шума и очистка данных. ICDM. 2003. [Контекст просмотра].

Сугато Басу. Также отображается как технический отчет, UT-AI. Кандидатская диссертация. 2003. [Контекст просмотра].

Майкл Л. Реймер и Трэвис Э. Дум, Лесли А. Кун и Уильям Ф. Панч. Обнаружение знаний в медицинских и биологических наборах данных с использованием гибридного байесовского классификатора / эволюционного алгоритма. IEEE Transactions по системам, человеку и кибернетике, часть B, 33. 2003. [контекст просмотра].

Мукунд Дешпанде и Джордж Карипис.Использование комбинации значений атрибутов для классификации. CIKM. 2002. [Контекст просмотра].

Петри Контканен, Юсси Лахтинен, Петри Мюллюмаки, Томи Силандер и Генри Тирри. Труды предварительной и последующей обработки в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных: теоретические аспекты и приложения, семинар по машинному обучению и приложениям. Группа вычислений сложных систем (CoSCo). 1999. [Контекст просмотра].

Этхем Алпайдин. Голосование за нескольких ближайших соседей.Артиф. Intell. Rev, 11. 1997. [Контекст просмотра].

Георг Тимм и Э. Фислер. Оптимальная установка весов, скорости обучения и прироста. Е С Е А Р Ч Р Е П Р О Р Т И Д И А П. 1997. [Контекст просмотра].

Камаль Али и Майкл Дж. Паццани. Снижение количества ошибок за счет изучения множественных описаний. Машинное обучение, 24. 1996. [Контекст просмотра].

Педро Домингос. Унификация индукции на основе экземпляров и правил. Машинное обучение, 24. 1996. [Контекст просмотра].

Георг Тимм и Эмиль Фислер.Технический отчет IDIAP High Order and Multilayer Perceptron Initialization. IEEE Transactions. 1994. [Контекст просмотра].

Прамод Вишванатх и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Техника синтеза паттернов на основе разбиения с эффективными алгоритмами классификации ближайшего соседа. Департамент компьютерных наук и автоматизации Индийского института науки. [Просмотр контекста].

Инь Чжан и В. Ник Стрит. Упаковка с адаптивными затратами. Департамент управленческих наук Университета Айовы Айова-Сити.[Просмотр контекста].

Даичи Мотихаси, Гэн-итиро Кикуи и Кендзи Кита. Изучение неструктурной метрики расстояния с помощью минимальных кластерных искажений. Научно-исследовательские лаборатории устного перевода ATR. [Просмотр контекста].

Абдельхамид Бучачиа. Сети RBF для изучения частично размеченных данных. Департамент информатики Клагенфуртского университета. [Просмотр контекста].

К. А. Дж. Доэрти, Рольф Адамс и Нил Дэйви. Неконтролируемое обучение с нормализованными данными и неевклидовыми нормами.Университет Хартфордшира. [Просмотр контекста].

Эрин Дж. Бреденштайнер и Кристин П. Беннетт. Мультикатегориальная классификация с помощью опорных векторных машин. Департамент математики Университета Эвансвилля. [Просмотр контекста].

Стефан Эберхард, О. де Вел и Дэнни Куманс. Новые быстрые алгоритмы выбора переменных на основе производительности классификатора. Университет Джеймса Кука. [Просмотр контекста].

Георг Тимм и Эмиль Фислер. Инициализация многослойного персептрона высокого порядка.[Просмотр контекста].

Прамод Вишванатх и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Техника синтеза паттернов, чтобы уменьшить проклятие эффекта размерности. Эл. адрес. [Просмотр контекста].

Чжи-Вэй Сюй и Ченг-Ру Линь. Сравнение методов для мультиклассовых машин опорных векторов. Департамент компьютерных наук и информационной инженерии Национального Тайваньского университета. [Просмотр контекста].

Петри Контканен, Юсси Лахтинен, Петри Мюллюмаки, Томи Силандер и Генри Тирри.ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БАЙЕССКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ВЫСОКОМЕРНЫХ ДАННЫХ. Группа вычислений сложных систем (CoSCo). [Просмотр контекста].

Перри Мёрланд, Э. Фислер и И. Убарретксена-Беландия. Включение нелинейностей LCLV в оптические многослойные нейронные сети. Препринт статьи, опубликованной в журнале Applied Optics. [Просмотр контекста].

Маттиас Шерф и В. Брауэр. Отбор признаков с помощью метода взвешивания признаков. GSF - Национальный исследовательский центр окружающей среды и здоровья.[Просмотр контекста].

Wl / odzisl / aw Duch. Раскрашивание черных ящиков: визуализация решений нейронной сети. Школа компьютерной инженерии Наньянского технологического университета. [Просмотр контекста].

Х. Алтай Гувенир. Алгоритм обучения классификации, устойчивый к несущественным характеристикам. Билькентский университет, факультет компьютерной инженерии и информатики. [Просмотр контекста].

Кристиан Боргельт и Рудольф Крузе. Ускорение нечеткой кластеризации с помощью методов нейронных сетей.Исследовательская группа «Нейронные сети и нечеткие системы», Отдел обработки знаний и языковой инженерии, Школа компьютерных наук Магдебургского университета им. Отто фон Герике. [Просмотр контекста].

Денвер Дэш и Грегори Ф. Купер. Усреднение модели с использованием классификаторов дискретных байесовских сетей. Лаборатория систем принятия решений Программа интеллектуальных систем Питтсбургского университета. [Просмотр контекста].

Пинг Чжун и Масао Фукусима. Формулировки программирования конуса второго порядка для надежной многоклассовой классификации.[Просмотр контекста].

Айнур Акку и Х. Алтай Гувенир. Взвешивание признаков в классификации k ближайшего соседа в проекциях признаков. Департамент компьютерной инженерии и информатики Билькентского университета. [Просмотр контекста].

К. Титус Браун и Гарри В. Буллен, Шон П. Келли и Роберт К. Сяо, Стивен Г. Саттерфилд и Джон Г. Хагедорн и Джудит Э. Девани. Визуализация и интеллектуальный анализ данных в трехмерной иммерсивной среде: летний проект 2003 г. [контекст просмотра].

Стефан Эберхард, Дэнни Куманс и Де Вел.ВЫПОЛНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗЦОВ В ВЫСОКОМЕРНЫХ УСТАНОВКАХ. Университет Джеймса Кука. [Просмотр контекста].

Запрос цитаты:

См. Машинное обучение Политика цитирования репозитория

.

Точные данные, контролируются производителями

«Исчезнет необходимость для десятков людей заполнять десятки баз данных, форм и документов, тратить бесконечные часы на копирование, вставку, печать, отправку факсов, отправку по электронной почте, публикацию и поиск запросов. Они резюмируют это так: загружать данные один раз. Продвигайте факты вперед ".
Тамлин Каррин
JancisRobinson.com

«Перед тем, как использовать GWDB, нам пришлось бы искать историческую информацию о винах, теперь все в одном месте, и наши поставщики могут легко найти необходимую им информацию.«
Лесли ЛеКуэленек
Винодельня Clos du Soleil

«Международный конкурс вин и спиртных напитков воодушевлен будущим, в котором производители смогут точно и легко делиться своей винной информацией, что может иметь большие преимущества для IWSC как ведущего винного конкурса».
Ричард Стоппард, исполнительный директор
IWSC - Международный конкурс вин и спиртных напитков

"Люди, работающие с данными, могут довольно далеко разбираться в технологиях, которые позволяют всему этому происходить.Потому что это впечатляет. Вывод для всех остальных - это то, что сами винодельни точно представляют информацию, которая распространяется о своих винах ".
Кэти Хайге
Соучредитель Enolytics

«Разнообразие канадских вин исключительное, и теперь винная промышленность и потребители вина могут легко его оценить».
Кэролайн Хендерсон
Канадская ассоциация виноделов

.Набор данных

Wine - mlxtend

Переключить навигацию mlxtend
  • Главная
  • Руководство пользователя
    • Указатель руководства пользователя
    • классификатор
      • Адаптивный линейный нейрон - Адалин
      • АнсамбльГолосоватьКлассификатор
      • Логистическая регрессия
      • Нейронная сеть - многослойный персептрон
      • OneRClassifier - «Одно правило» для классификации
      • Перцептрон
      • Softmax регрессия
      • StackingClassifier
      • УкладкаCVClassifier
    • кластер
      • Kmeans
    • данные
      • Авто MPG
      • Жилищные данные Бостона
      • Набор данных Iris
      • Загрузите набор данных MNIST из локальных файлов
      • Сделать набор данных мультиплексора
      • Набор данных MNIST
      • Набор данных из трех больших двоичных объектов
      • Набор данных вина
    • оценивать
      • Оценка точности
      • Разложение дисперсии смещения
      • Бутстрап
      • bootstrap_point632_score
      • BootstrapOutOfBag
      • Q-тест Кохрана
      • 5x2cv комбинированный * F * тест
      • Матрица путаницы
      • Создать контрфактуальный
      • Перестановка важности признаков
      • F-тест
      • Оценка подъема
      • Таблица контигентности для теста Макнемара
      • Таблицы смежности для теста Макнемара и Q-теста Кохрана
      • Тест Макнемара
      • 5x2cv в паре * t * тест
      • K-кратный парный тест * t * с перекрестной проверкой
      • Переделанный парный тест * t *
      • Проверка перестановки
      • PredefinedHoldoutSplit
      • RandomHoldoutSplit
      • Подсчет очков
    • feature_extraction
      • Линейный дискриминантный анализ
      • Анализ главных компонентов
      • RBFKernelPCA
    • feature_selection
      • ColumnSelector
      • Исчерпывающий выбор функций
      • Селектор последовательных функций
    • file_io
      • Найти файловые группы
      • Найти файлы
    • частые_ шаблоны
      • Априори
      • Правила ассоциации
      • Fpgrowth
      • Fpmax
    • общие концепции
      • Функции активации для искусственных нейронных сетей
      • Градиентный спуск и стохастический градиентный спуск
      • Вывод правила градиентного спуска для линейной регрессии и адалина
      • Регуляризация обобщенных линейных моделей
    • образ
      • Извлечь ориентиры лица
      • EyepadAlign
    • математика
      • Подсчитайте количество комбинаций
      • Вычислить количество перестановок
      • Размерность векторного пространства
      • Ортонормализация векторного пространства
    • заговор
      • Диаграмма рассеяния с категориями
      • Шахматная доска
      • Круг корреляции PCA
      • График эмпирической кумулятивной функции распределения
      • График обогащения
      • Тепловая карта
      • Матрица путаницы
      • Построение областей принятия решения
      • Построение кривых обучения
      • График линейной регрессии
      • Постройте последовательный выбор признаков
      • Матрица точечной диаграммы
      • Штриховой график с накоплением
    • предварительная обработка
      • CopyTransformer
      • DenseTransformer
      • Средний центр
      • Мин-макс масштабирование
      • Одно горячее кодирование
      • Перемешать массивы в унисон
      • Стандартизировать
      • TransactionEncoder
    • регрессор
      • Линейная регрессия
      • StackingCVRegressor
      • StackingRegressor
    • текст
      • Обобщить имена
      • Обобщение имен и проверка дубликатов
      • Токенизатор
    • утилиты
      • Счетчик
  • API
    • Mlxtend.классификатор
    • Mlxtend.cluster
.

WineHQ - База данных приложения Wine

StarCraft 1.16.1 (Brood War) В далеком будущем небольшая группа изгнанников была обречена бороться за выживание на краю галактики. Благодаря военной мощи, шпионажу и обману единое правительство терранов поддерживало непростой мир. Однако по мере того, как ресурсы иссякают, эти страны Конфедерации обнаруживают, что обращают внимание на богатые миры своих чужих соседей, загадочных протоссов. Еще больше усложняет ситуацию то, что, похоже, ранее неизвестный и смертоносный вид, известный только как зерги, вошел в пространство протоссов и уничтожает все на своем пути.Пришло время войны ...
Посмотреть / Отправить снимок экрана
Team Fortress 2 Steam Team Fortress 2 (TF2) - это продолжение игры, в которой на карту нанесены классовые многопользовательские командные войны.
Просмотреть / отправить снимок экрана
Adobe Animate Flash CS6 (12.0) Adobe Animate (ранее Adobe Flash Professional, Macromedia Flash и FutureSplash Animator) - это программа для создания мультимедиа и компьютерной анимации, разработанная Adobe Systems.
Посмотреть / Отправить Скриншот
Gothic 3 1.x В то время как предыдущие игры были сосредоточены вокруг Долины шахт и
Посмотреть / Отправить Скриншот
Company of Heroes Obsolote Non-Steam Company of Heroes - это стратегическая трехмерная игра времен Второй мировой войны.
Просмотреть / Отправить снимок экрана
The Elder Scrolls V: Skyrim Steam The Elder Scrolls V: Skyrim - ролевая видеоигра, разработанная Bethesda Game Studios и изданная Bethesda Softworks.Это пятая часть в серии ролевых видеоигр The Elder Scrolls после The Elder Scrolls IV: Oblivion.
Просмотреть / отправить снимок экрана
Spore 1.0 СОЗДАЙТЕ свою вселенную - от микробов приливных бассейнов до межгалактических звездолетов, создавайте все с помощью интуитивно понятных инструментов перетаскивания.
Просмотр / отправка снимок экрана
.NET Framework 3.5 Microsoft .NET Framework - это среда разработки и выполнения, которая позволяет различным языкам программирования и библиотекам работать вместе для создания приложений на базе Windows, которые проще создавать и управлять , развертывание и интеграция с другими сетевыми системами.
Посмотреть / Отправить Скриншот
System Shock 2 2.3 System Shock 2 - это страшный гибрид ролевой игры и шутера от первого лица.
Посмотреть / отправить Скриншот
Silkroad Online 1.x Silkroad Online (SRO) - это фантастическая MMORPG-игра, созданная Joymax, выпущенная в феврале 2006 года и созданная на основе исторического Шелкового пути. В игре представлены три разные расы с разными способностями и обозначениями; Китайский, исламский (не выпущенный) и европейский.Уникальным аспектом этой MMORPG является то, что в игре есть торговцы, воры и охотники, которые участвуют в треугольном конфликте между городами MMORPG.
Просмотреть / отправить снимок экрана
.

Создание рекомендаций Wine с помощью универсального кодировщика предложений | Эрик Клеппен

Модель на основе DAN составляет около 800 МБ, поэтому я счел важным разместить ее локально. Используя библиотеку ОС, я установил, где модель будет кэшироваться, и смог вызывать ее из локального каталога вместо того, чтобы загружать ее каждый раз.

  import   os   # создать каталог, в котором будет кэшироваться универсальный кодировщик предложений tenorflow.  
os.environ ["TFHUB_CACHE_DIR"] = 'C: / Users / Admin / Downloads'
download = tfhub.Модуль ("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/2")

После загрузки модели в указанном каталоге появится файл с именем вроде 1fb57c3ffe1a38479233ee9853ddd7a8ac8a8c47.

Даже после загрузки модели первые несколько итераций приложения были ресурсоемкими и раздражающе медленными. После небольшого исследования и доработки я решил использовать функцию как средство сокращения накладных расходов и времени, которое требуется тензорному потоку для построения графика и кодирования данных.Я считаю, что использование заполнителя повышает производительность, поскольку снижает сложность графа. Кодирование данных выполняется таким способом довольно быстро.

 def embed_useT (): 
с tf.Graph (). As_default ():
text_input = tf.compat.v1.placeholder (dtype = tf.string, shape = [None])
embed = tfhub.Module (' C: / Users / Admin / Downloads / 1fb57c3ffe1a38479233ee9853ddd7a8ac8a8c47 ')
em_txt = embed (text_input)
session = tf.compat.v1.train.MonitoredSession ()
возвращает лямбда x: session.run (em_txt, feed_dict = {text_input: list (x)}) # запустить модель.
embed_fn = embed_useT () # закодируйте описания вин.
result = embed_fn (wine_df.description)

Кодирование всех описаний съедает системные ресурсы и занимает два или более гигабайта ОЗУ. Чтобы сэкономить на системной памяти, я сохранил массив numpy в своей базе данных SQLite. Вызов массива из базы данных вместо его кодирования на лету позволил мне запустить приложение на виртуальной машине, используя два гигабайта оперативной памяти.Кодируя их на лету, я использовал машину как минимум с 4 гигабайтами оперативной памяти, но даже этого иногда было недостаточно. Сохранить массив numpy в базу данных легко благодаря решению, которое я нашел в stackoverflow:

 def adap_array (arr): 
'' '
http://stackoverflow.com/a/31312102/190597 (SoulNibbler)
' ' '
out = io.BytesIO ()
np.save (out, arr)
out.seek (0)
return sqlite3.Binary (out.read ())

def convert_array (text):
out = io.BytesIO (текст)
из.seek (0)
return np.load (out)

# Преобразует np.array в ТЕКСТ при вставке.
sqlite3.register_adapter (np.ndarray, adap_array)

# Преобразует ТЕКСТ в np.array при выборе,
sqlite3.register_converter ("array", convert_array) c.execute ("create table embeddings (arr array)") conn.commit () c.execute ("вставить во вложенные (arr) значения (?)", (результат,)) conn.commit () # вернуть массив
c.execute ("выбрать * из вложений")
data = c. fetchone () [0]

После кодирования описаний вин я создал функцию, которая выводит рекомендации по винам, кодируя запрос пользователя и находя скалярное произведение двух массивов:

 def Recommended_engine (query, color, embedding_table = result) : wine_df = pd.read_sql ('Select * from wine_data', db.session.bind) embedding = embed_fn ([query]) # Вычислить сходство со всеми отзывами 
Similarity_score = np.dot (embedding, embedding_table.T) Рекомендации = wine_df.copy ()
рекомендации ['рекомендация'] = подобие_score.T
рекомендации = рекомендации.sort_values ​​('рекомендация', ascending = False) # выполните фильтрацию через фрейм данных, чтобы найти соответствующие записи о цвете вина.
if (цвет == 'красный'):
рекомендации = рекомендации.loc [(Рекомендации.color == 'красный')]
рекомендации = рекомендации [['разнообразие', 'название', 'цена', 'описание', 'рекомендация'
, 'рейтинг', 'цвет']]
elif (цвет == "белый"):
рекомендации = рекомендации.loc [(рекомендации.color == 'белый')]
рекомендации = рекомендации [['разнообразие', 'название', 'цена', 'описание', 'рекомендация'
, 'рейтинг', 'цвет']]
elif (цвет == "другое"):
рекомендации = рекомендации.loc [(рекомендации.color == 'другое')]
рекомендации = рекомендации [[' разнообразие »,« название »,« цена »,« описание »,« рекомендация »
,« рейтинг »,« цвет »]]
else:
рекомендации = рекомендации [[« разнообразие »,« название »,« цена », "описание", "рекомендация"
, "рейтинг", "цвет"]]

рекомендаций по возврату.head (3) .T

Протестируйте функцию:

 query = "фруктовый, насыщенный, легкий для питья, сладкий" 
color = 'red'recommendation = Recommendation = Recommended_engine (query, color)
print (query) advice.head (3) .T

Было интересно изучить все данные о винах и придумать довольно легкий способ генерировать рекомендации на основе поискового запроса. Я планирую продолжить изучение универсального кодировщика предложений и придумывать новые проекты, чтобы бросить вызов себе и улучшить свой код.Остальной код проекта можно посмотреть на моем гитхабе здесь:

.

Смотрите также