Тех данные по вину

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.

Репозиторий машинного обучения UCI

: набор данных Wine

Характеристики набора данных:	многомерный	Количество экземпляров:	178	Площадь:	Физический
Атрибут Характеристики:	Integer, Real	Количество атрибутов:	13	Дата Пожертвование	1991-07-01
Связанные задачи:	классификация	Недостающие значения?	№	Количество веб-просмотров:	1453722

Источник:

Оригинальные Владельцы:

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

Донор:

Stefan Aeberhard, электронная почта: stefan '@' coral.cs.jcu.edu.au

Информация о наборе данных:

Эти данные являются результатами химического анализа вин, выращенных в том же регионе в Италии, но полученных из трех разных сортов.Анализ определил количество 13 компонентов, найденных в каждом из трех типов вин.

Я думаю, что исходный набор данных имел 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 потерял его, и б.), Я бы не знал, какие 13 переменных включены в набор.

Атрибуты (предоставлены Риккардо Лирди, riclea '@' anchem.unige.it )
1) Алкоголь
2) яблочная кислота
3) Ясень
4) Щелочность пепла
5) Магний
6) Всего фенолов
7) Флаваноиды
8) Нефлаваноидные фенолы
9) Проантоцианины
10) Интенсивность цвета
11) Хюэ
12) OD280 / OD315 разбавленных вин
13) Пролин

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

Информация об атрибутах:

Все атрибуты являются непрерывными

Статистика недоступна, но предлагается стандартизировать переменные для определенных целей (например, для нас с классификаторами, которые НЕ являются инвариантами масштаба)

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

Соответствующие документы:

(1)
S. Aeberhard, D.Куманс и О. де Вель,
Сравнение классификаторов в больших измерениях,
Тех. № респ. 92-02, (1992), кафедра компьютерных наук и кафедра
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука, Северный Квинсленд.
(также представлен Technometrics).

Данные использовались со многими другими для сравнения различных
классификаторов. Классы разделимы, хотя только RDA
достиг 100% правильной классификации.
(RDA: 100%, QDA 99.4%, LDA 98,9%, 1NN 96,1% (z-преобразованные данные))
(все результаты с использованием техники "оставь один")

(2)
S. Aeberhard, D. Coomans и O. de Vel,
"КЛАССИФИКАЦИОННАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ RDA"
Тех. № респ. 92-01, (1992), кафедра информатики и кафедра
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука, Северный Квинсленд.
(также представлен в журнале Chemometrics).

Здесь данные использовались для иллюстрации превосходной производительности
использование новой функции оценки с RDA.

Документы, в которых цитируется этот набор данных ¹:

Пинг Чжун и Масао Фукусима. Регуляризованный негладкий метод Ньютона для многоклассовых машин опорных векторов. 2005. [Просмотр контекста].

Игорь Фишер и Ян Польша. Усиление блочной матричной структуры для спектральной кластеризации. Телекоммуникационная лаборатория. 2005. [Просмотр контекста].

Дженнифер Дж. Ди и Карла Бродли. Выбор функций для обучения без учителя. Журнал исследований машинного обучения, 5.2004. [Просмотр контекста].

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

Михаил Биленко и Сугато Басу и Раймонд Дж. Муни. Интегрирование ограничений и метрического обучения в кластерах под наблюдением. ICML. 2004. [Просмотр контекста].

Агапито Ледезма и Рикардо Алер, Арасели Санчи и Даниэль Боррахо. Эмпирическая оценка оптимизированных конфигураций стекирования. ICTAI. 2004. [Просмотр контекста].

Цзяньбинь Тан и Дэвид Л. Доу. Вывод MML косых деревьев решений. Австралийская конференция по искусственному интеллекту. 2004. [Просмотр контекста].

Сугато Басу. Полууправляемая кластеризация с ограниченными знаниями. AAAI. 2004. [Просмотр контекста].

Стефан Муттер и Марк Холл и Эйб Франк. Использование классификации для оценки результатов разработки правила доверительной ассоциации. Австралийская конференция по искусственному интеллекту. 2004. [Просмотр контекста].

Джереми Кубица и Эндрю Мур.Вероятностная идентификация шума и очистка данных. ICDM. 2003. [Просмотр контекста].

Сугато Басу. Также появляется как технический отчет, UT-AI. PhD предложение. 2003. [Просмотр контекста].

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

Мукунд Дешпанде и Джордж Карипы.Использование соединения значений атрибутов для классификации. CIKM. 2002. [Просмотр контекста].

Петри Контканен и Юсси Лахтинен и Петри Мюллюмаки и Томи Силандер и Генри Тирри. Процессы предварительной и последующей обработки в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных: теоретические аспекты и приложения, семинар по машинному обучению и приложениям. Комплекс вычислительных систем (CoSCo). 1999. [Просмотр контекста].

Этем Алпайдин. Голосование за нескольких ближайших соседей.Artif. Интелл. Rev, 11. 1997. [Просмотр контекста].

Георг Тимм и Э. Фислер. Оптимальная настройка весов, скорости обучения и усиления. E S E A R C H R E P R O R T I D I A P. 1997. [Просмотр контекста].

Педро Домингос. Объединение Индукции на основе экземпляров и правил. Машинное обучение, 24. 1996. [Просмотр контекста].

Камаль Али и Майкл Дж. Паццани. Уменьшение ошибок путем изучения нескольких описаний. Машинное обучение, 24. 1996. [Просмотр контекста].

Георг Тимм и Эмиль Фислер.Технический отчет IDIAP Инициализация высокого порядка и многослойного персептрона. IEEE Транзакции. 1994. [Просмотр контекста].

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

Георг Тимм и Эмиль Фислер. Инициализация высших порядков и многослойных персептронов. [Просмотр контекста].

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

Чжи-Вэй Сюй и Чэн-Ру Лин. Сравнение методов для многоклассовых машин опорных векторов. Кафедра компьютерных наук и информатики Национального Тайваньского университета. [Просмотр контекста].

Петри Контканен и Юсси Лахтинен и Петри Мюллюмаки и Томи Силандер и Генри Тирри. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ВЫСОКОМЕРНЫХ ДАННЫХ Комплекс вычислительных систем (CoSCo). [Просмотр контекста].

Перри Мёрлэнд и Э. Фислер и я.Ubarretxena-Belandia. Включение LCLV-нелинейностей в оптические многослойные нейронные сети. Препринт статьи, опубликованной в Applied Optics. [Просмотр контекста].

Матиас Шерф и В. Брауэр. Выбор признаков посредством подхода взвешивания признаков. GSF - Национальный исследовательский центр по окружающей среде и охране здоровья. [Просмотр контекста].

Wl / odzisl / aw Duch. Окрашивание черных ящиков: визуализация нейронных сетевых решений. Школа компьютерной инженерии, Наньянский технологический университет.[Просмотр контекста].

H. Алтайский Гвенир. Классификационный алгоритм обучения, устойчивый к несущественным признакам. Билкентский университет, факультет вычислительной техники и информатики. [Просмотр контекста].

Кристиан Боргельт и Рудольф Крузе. Ускорение нечеткой кластеризации с помощью методов нейронной сети. Исследовательская группа по нейронным сетям и нечетким системам, кафедра обработки знаний и языковой инженерии, Школа информатики, Университет Отто-фон-Герике в Магдебурге. [Просмотр контекста].

Денвер Дэш и Грегори Ф. Купер. Усреднение модели с помощью дискретных байесовских сетевых классификаторов. Лаборатория интеллектуальных систем программ принятия решений Университета Питтсбурга. [Просмотр контекста].

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

Айнур Акку и Х. Алтай Гвенир. Весовые характеристики в k Классификация ближайших соседей для проекций объектов. Кафедра вычислительной техники и информатики Билькентского университета.[Просмотр контекста].

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

Стефан Эберхард и Дэнни Куманс и Де Вель. ЭФФЕКТИВНОСТЬ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО РИСУНКА В ВЫСОКИХ ИЗМЕРЕНИЯХ. Университет Джеймса Кука. [Просмотр контекста].

Прамод Вишванат и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар.Техника синтеза паттернов на основе секций с эффективными алгоритмами классификации ближайших соседей. Отдел компьютерных наук и автоматизации Индийского института науки. [Просмотр контекста].

Инь Чжан и У. Ник Стрит. Пакетирование с адаптивными затратами. Факультет наук управления Университет Айовы, Айова Сити. [Просмотр контекста].

Даичи Мотихаши и Ген-Ичиро Кикуи и Кэндзи Кита. Изучение неструктурной дистанционной метрики по минимальным искажениям кластера. Исследовательские лаборатории ATR Spoken Language Translation.[Просмотр контекста].

Абдельхамид Баучахия. Сети RBF для обучения на основе частично помеченных данных. Кафедра информатики, Университет Клагенфурта. [Просмотр контекста].

К. А. Дж. Доэрти и Рольф Адамс и Нил Дэйви. Обучение без учителя с нормализованными данными и неевклидовыми нормами. Хартфордширский университет. [Просмотр контекста].

Эрин Дж. Бреденштайнер и Кристин П. Беннетт. Классификация по категориям по машинам опорных векторов. Факультет математики Университета Эвансвилля.[Просмотр контекста].

Запрос на цитирование:

Пожалуйста, обратитесь к машинному обучению Политика цитирования репозитория

sklearn.datasets.load_wine - scikit-learn 0.23.1 документация

склеарн.данные наборы. load_wine ( * , return_X_y = False , as_frame = False ) [источник] ¶

Загрузите и верните набор данных вина (классификация).

Набор данных вина - это классическая и очень простая многоклассовая классификация набор данных.

Классы	3
Образцы на класс	[59,71,48]
Всего образцов	178
Размерность	13
Особенности	реальный, положительный

Подробнее читайте в руководстве пользователя.

Параметры

return_X_y bool, по умолчанию = False.: При значении True возвращает (данные, цель) вместо объекта Bunch. См. Ниже для получения дополнительной информации об объекте и целевой объект .
as_frame bool, по умолчанию = False: Если True, данные представляют собой DataFrame pandas, включающие столбцы с соответствующие dtypes (числовые). Цель DataFrame или серии панды в зависимости от количества целевых столбцов.Если return_X_y - True, тогда ( данных , цели ) будут пандами DataFrames или Series, как описано ниже.

Возвращает

data Bunch

Словарь-подобный объект со следующими атрибутами.

data {ndarray, dataframe} формы (178, 13): Матрица данных. Если as_frame = True , данных будут пандами DataFrame.
target: {ndarray, Series} shape (178,): Цель классификации. Если as_frame = True , , цель будет Серия панд.
feature_names: список: Имена столбцов набора данных.
target_names: список: Имена целевых классов.
кадр: DataFrame формы (178, 14): Присутствует только когда as_frame = True . DataFrame с данными , и цель .
DESCR: str: Полное описание набора данных.

(данные, цель) кортеж, если return_X_y истинно

Копия набора данных UCI ML Wine Data Set загружена и изменена для соответствия

стандартный формат от:

https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data

Примеры

Допустим, вы заинтересованы в образцах 10, 80 и 140 и хотите знать их имя класса

 >>> из sklearn.datasets import load_wine >>> data = load_wine () >>> data.target [[10, 80, 140]] массив ([0, 1, 2]) >>> список (data.target_names) ['class_0', 'class_1', 'class_2']

Примеры использования `sklearn.datasets.load_wine` ¶

.Набор данных вина

- mlxtend

Функция, которая загружает набор данных Wine в массивы NumPy.

из mlxtend.data import wine_data

Обзор

Набор данных Wine для классификации.


Образцы	178
Особенности	13
Классы	3
Характеристики набора данных:	многомерный
Атрибут Характеристика:	Integer, Real
Связанные задачи:	Классификация
Недостающие значения	нет

Метка класса

столбец	атрибут
1)
2)	Алкоголь
3)	яблочная кислота
4)	ясень
5)	щелочность пепла
6)	Магний
7)	Всего фенолов
8)	флаваноиды
9)	нефлаваноидных фенолов
10)	проантоцианины
11)	Интенсивность цвета
12)	оттенок
13)	OD280 / OD315 разбавленных вин
14)	пролин

класс	образцов
0	59
1	71
2	48

Список литературы

Форина, М.и другие, PARVUS - Расширяемый пакет для исследования, классификации и корреляции данных. Институт фармацевтического и пищевого анализа и технологий, Via Brigata Salerno, 16147 Генуя, Италия.
Источник: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine
Bache, K. & Lichman, M. (2013). UCI Хранилище Машинного Обучения. Ирвин, Калифорния: Калифорнийский университет, Школа информации и компьютерных наук.

Пример 1 - Обзор набора данных

  от mlxtend.импорт данных wine_data X, y = wine_data () print ('Размеры:% s x% s'% (X.shape [0], X.shape [1])) print ('\ nHeader:% s'% ['алкоголь', 'яблочная кислота', 'зола', 'зольность золы', «магний», «общее количество фенолов», «флаваноиды», «нефлаваноидные фенолы», «проантоцианины», «интенсивность цвета», «оттенок», «OD280 / OD315 разбавленных вин», 'Пролина']) печать («1-я строка», X [0])

  Размеры: 178 х 13 Заголовок: [«спирт», «яблочная кислота», «зола», «щелочность золы», «магний», «общие фенолы», «флаваноиды», «нефлаваноидные фенолы», «проантоцианины», «интенсивность цвета», «оттенок» ',' OD280 / OD315 разбавленных вин ',' пролин '] 1-й ряд [1.42300000e + 01 1.71000000e + 00 2.43000000e + 00 1.56000000e + 01 1.27000000e + 02 2.80000000e + 00 3.06000000e + 00 2.80000000e-01 2.200e + 00 5.64000000e + 00 1.04000000e + 00 3.92000000e + 00 1.06500000e + 03]

  импорт numpy как np print ('Классы:% s'% np.unique (y)) print ('Распределение классов:% s'% np.bincount (y))

  Классы: [0 1 2] Распределение классов: [59 71 48]

API

wine_data ()

Набор данных вина.

Источник : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine
Количество образцов : 178
Метки классов : {0, 1, 2}, распределение: [59, 71, 48]

Атрибуты набора данных:
- 1) Алкоголь
- 2) Малиновая кислота
- 3) Ясень
- 4) Щелочность пепла
- 5) Магний
- 6) Всего фенолов
- 7) Флаваноиды
- 8) Нефлаваноидные фенолы
- 9) Проантоцианины
- 10) Интенсивность цвета
- 11) Оттенок
- 12) OD280 / OD315 разбавленных вин
- 13) Пролайн

Возвращает

X, y : [n_samples, n_features], [n_class_labels]

X - это матрица элементов с 178 образцами вина в виде рядов и 13 тематических столбцов.y является одномерным массивом из 3 меток классов 0, 1, 2

Примеры

Примеры использования смотрите http://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/data/wine_data

Тех данные по вину

Расшифровка и проверка ВИН (VIN) автомобиля

Расположение идентификационного номера

Какую информацию дает расшифровка ВИН кода автомобиля

Этапы расшифровки

Самостоятельная проверка ВИН кода

: набор данных Wine

sklearn.datasets.load_wine - scikit-learn 0.23.1 документация

Примеры использования `sklearn.datasets.load_wine` ¶

- mlxtend

Обзор

Список литературы

Пример 1 - Обзор набора данных

`00e + 00 5.64000000e + 00 1.04000000e + 00 3.92000000e + 00 1.06500000e + 03]`

API

Смотрите также

Тех данные по вину

Расшифровка и проверка ВИН (VIN) автомобиля

Расположение идентификационного номера

Какую информацию дает расшифровка ВИН кода автомобиля

Этапы расшифровки

Самостоятельная проверка ВИН кода

: набор данных Wine

sklearn.datasets.load_wine - scikit-learn 0.23.1 документация

Примеры использования sklearn.datasets.load_wine ¶

- mlxtend

Обзор

Список литературы

Пример 1 - Обзор набора данных

00e + 00 5.64000000e + 00 1.04000000e + 00 3.92000000e + 00 1.06500000e + 03]

API

Смотрите также

Примеры использования `sklearn.datasets.load_wine` ¶

`00e + 00 5.64000000e + 00 1.04000000e + 00 3.92000000e + 00 1.06500000e + 03]`