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 объектецелевой 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,
ицель
. - 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
- 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
¶
© 2007 - 2019, scikit-le
.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 |
столбец | атрибут |
---|---|
1) | Метка класса|
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
.