DL葡萄酒质量 这个项目可以让AI预测葡萄酒的质量。 动机 我想学习深度学习，并且用keras创建了我的第一个神经网络。 我的目标是： 使用深度学习库（Keras） 为机器学习模型准备数据集 组成一个简单的神经网络 神经网络的调整参数 改善分数的步骤 项目结构 /DL-wine-quality ├── Wine-dataset │ ├── wine.csv [6497 entries] ├── Quality_wine_predictor │ ├── __init__.py │

DL葡萄酒质量 任务目标是使用深度学习库创建一个模型来预测葡萄酒的质量。 我们可以在pytorch或keras之间进行选择，而选择pytorch来挑战自己。 这是一个单独的项目，但是“我们”一词将用于说明目的。 该项目将在三天内完成。 数据集包含约6500行，11个特征列（“固定酸度”，“挥发性酸度”，“柠檬酸”，“残糖”，“氯化物”，“游离二氧化硫”，“总二氧化硫”，“密度” ，“ pH”，“硫酸盐”，“酒精”）和一个目标列（“质量”）。 开始建立模型并进行预测时，我们首先看到葡萄酒的质