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白葡萄酒品质评估数据集WhiteWineQualityEvaluationDataset-charan1807
白葡萄酒品质评估数据集WhiteWineQualityEvaluationDataset-charan1807 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 酿酒, 化学成分, 感官评价, 数据分析, 机器学习, 质量预测 数据概述： 该数据集包含来自葡萄牙Vinho Verde葡萄酒的白葡萄酒化学成分和感官质量评估数据。主要特征如下：...
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葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysis-figolm10
葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysis-figolm10 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 酒精饮料, 化学成分, 质量预测, 数据分析, 机器学习, 回归分析 数据概述： 该数据集包含红葡萄酒和白葡萄酒的化学成分及感官质量评价数据，用于分析葡萄酒的品质与化学指标之间的关系。主要特征如下：...
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葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-priyanshusahu23
葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-priyanshusahu23 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 化学成分, 感官评价, 数据分析, 机器学习, 回归分析, 葡萄酒行业 数据概述： 该数据集包含来自葡萄牙北部地区Vinhor...
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葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-namishjindal4
葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-namishjindal4 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 化学成分, 感官评价, 机器学习, 数据分析, 葡萄酒行业, 回归分析 数据概述： 该数据集包含来自葡萄牙的Vinho...
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葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysis-imrvj7
葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysis-imrvj7 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 化学分析, 机器学习, 数据挖掘, 质量预测, 红葡萄酒, 白葡萄酒 数据概述： 该数据集包含红葡萄酒和白葡萄酒的化学性质和感官质量评分数据。主要特征如下： 时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。...
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葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysis-ufugunes
葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysis-ufugunes 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 化学成分, 感官评价, 数据分析, 回归分析, 分类模型, 机器学习 数据概述： 该数据集包含来自葡萄牙Vinhor Verde葡萄酒的数据，记录了红葡萄酒和白葡萄酒的理化性质和感官质量评分。主要特征如下：...
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葡萄酒品质评估数据集WineQualityEvaluationDataset-sunilrajputhrathod
葡萄酒品质评估数据集WineQualityEvaluationDataset-sunilrajputhrathod 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 化学成分, 感官评价, 数据分析, 机器学习, 质量预测, 葡萄酒行业 数据概述：...
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葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-kartikmon
葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-kartikmon 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 酿酒, 化学分析, 数据分析, 机器学习, 质量预测, 酒精 数据概述： 该数据集包含来自葡萄酒品质评估的数据，记录了红葡萄酒和白葡萄酒的化学成分与感官质量之间的关系。主要特征如下：...
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葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-hamzacode
葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-hamzacode 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 化学成分, 酿酒, 数据分析, 机器学习, 葡萄酒评级, 质量预测 数据概述： 该数据集包含来自葡萄酒行业的数据，记录了红葡萄酒和白葡萄酒的化学成分与品质评分之间的关系。主要特征如下：...
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葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-kakamana
葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-kakamana 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 酿酒, 化学分析, 数据分析, 机器学习, 质量预测, 统计分析 数据概述： 该数据集包含来自不同来源的葡萄酒化学成分和感官质量评分数据，用于葡萄酒品质的分析和预测。主要特征如下：...
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葡萄酒品质评估数据集WineQualityAssessmentDataset-zhoufan1
葡萄酒品质评估数据集WineQualityAssessmentDataset-zhoufan1 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 酿酒, 酒精, 化学分析, 数据分析, 机器学习, 回归分析 数据概述： 该数据集包含来自葡萄酒酿造过程中的关键指标，记录了葡萄酒的化学成分与主观品质评分。主要特征如下：...
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葡萄酒品质评价分析数据集WhiteWineQualityEvaluation-killamsettihimakiran
葡萄酒品质评价分析数据集WhiteWineQualityEvaluation-killamsettihimakiran 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 葡萄酒分析, 数据分析, 机器学习, 质量预测, 酒精饮料, 化学成分 数据概述：...
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葡萄酒品质评估数据集WineQualityEvaluationDataset-nikolausczernin
葡萄酒品质评估数据集WineQualityEvaluationDataset-nikolausczernin 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 机器学习, 质量预测, 数据分析, 酿酒, 物理化学性质, 质量等级 数据概述：...
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葡萄酒品质评估回归分析数据集WineQualityRegressionAnalysis-rahulrachamalla
葡萄酒品质评估回归分析数据集WineQualityRegressionAnalysis-rahulrachamalla 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 回归分析, 酿酒, 化学性质, 数据分析, 机器学习, 质量预测 数据概述：...
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葡萄酒品质与价格分析数据集WineQualityandPriceAnalysisDataset-todoeslujo
葡萄酒品质与价格分析数据集WineQualityandPriceAnalysisDataset-todoeslujo 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 价格分析, 产区, 葡萄酒品鉴, 机器学习, 数据挖掘, 市场分析 数据概述：...
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葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-kbelbase21
葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-kbelbase21 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 化学成分, 葡萄酒分析, 数据挖掘, 机器学习, 回归分析, 质量预测 数据概述： 该数据集包含来自公开葡萄酒品质评估的数据，记录了不同葡萄酒的化学成分和感官质量评分。主要特征如下：...
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葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-shilton123456
葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-shilton123456 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 酒精, 理化性质, 数据分析, 机器学习, 质量预测, 酿酒 数据概述： 该数据集包含来自公开葡萄酒质量评估的数据，记录了不同葡萄酒的化学成分和感官质量评分。主要特征如下：...
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葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-ai1706he176437nai
葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-ai1706he176437nai 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 葡萄酒理化性质, 葡萄酒类型, 机器学习, 数据分析, 葡萄酒行业, 质量预测 数据概述：...
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葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-jhotor
葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-jhotor 数据来源：互联网公开数据 标签：葡萄酒, 品质评估, 化学成分, 机器学习, 数据分析, 葡萄酒酿造, 预测模型, 质量评价 数据概述： 该数据集包含合成的葡萄酒化学成分和质量评价数据，用于分析葡萄酒的品质。主要特征如下：...
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苹果品质评估数据集AppleQualityAssessmentDataset-markmedhat
苹果品质评估数据集AppleQualityAssessmentDataset-markmedhat 数据来源：互联网公开数据 标签：苹果, 品质评估, 水果, 质量检测, 数据分析, 机器学习, 农业, 图像识别 数据概述： 该数据集包含苹果品质评估相关数据，记录了不同苹果的各项物理和感官属性，用于分析和预测苹果的质量。主要特征如下：...
