Wine Quality Evaluation Using Machine Learning Algorithms

Xitiz Uniyal; Prashant Barthwal; Ashish Joshi

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자료유형: 학술저널

저자정보: Xitiz Uniyal (THDC-Institute of Hydropower Engineering and Techn) Prashant Barthwal (THDC-Institute of Hydropower Engineering and Techn) Ashish Joshi (THDC-Institute of Hydropower Engineering and Techn)

저널정보: 아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 아시아태평양융합연구교류논문지 제3권 제4호

발행연도: 2017.1

수록면: 1 - 9 (9page)

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There are many prediction systems available for problems like stock exchange, medical diagnosis, insurance calculation, etc. Wine Quality is one area where there is a big opportunity to recommend a good quality of wine to users based on their preferences as well as in historical data. This paper describes the work to learn and assess whether a given wine sample is of good quality or not. The use of machine learning techniques specifically the linear regression with stochastic gradient descent were explored, and the features that perform well on this classification were engineered. The main aim is to develop a cost-effective system to acquire knowledge using data analysis through machine learning algorithms to predict the quality of wine in a better way.

참고문헌 (13)

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Wine quality dataset

T. Hastie / 2008 / The Elements of Statistical Learning / Springer :9~101

S. Raschka / 2015 / Python Machine Learning / Packt Publishing Limited :454

P. Wessa / Multiple Regression (v1.0.38) in Free Statistics Software (v1.1.23-r7), Office for Research Development and Education

Ashish Joshi / 2012 / A Fault Tolerance Architecture: A Solution for Routing Protocols with Improved Convergence and Reduced Flooding / International Journal of Information and Education Technology 2(5):480~482

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