Данные по вин

Декодер ВИН | Проверка | VIN

Декодер ВИН | Проверка | VIN | autoDNA

AutoDNA - ведущий поставщик отчетов по истории автомобилей для подержанных автомобилей из Европы и США. Получите доступ к нашим знаниям и опыту и проверьте историю вашего автомобиля в деталях.

Наши отчеты содержат только проверенную информацию из надежных источников, таких как национальная администрация, финансовые учреждения и центральные регистры транспортных средств.
Мы работаем с 2010 года; многолетний опыт научил нас, что нужно каждому покупателю подержанного автомобиля.
AutoDNA онлайн доступен 24/7. Мы прилагаем все усилия, чтобы наши клиенты были довольны каждый день.

Зарегистрирован ли автомобиль в базах данных угнанных автомобилей? Каковы показания одометра? Имел ли он какой-либо ущерб? Есть ли какие-нибудь производственные недостатки, о которых вы должны знать?

Есть ли какие-нибудь производственные недостатки, о которых вы должны знать? Доступны ли для этого автомобиля фотографии? Каковы его технические данные? Сколько у него было предыдущих владельцев?

Просмотреть образцы отчетов

Cкрытые недостатки

Продавец дал вам длинный список преимуществ автомобиля? Будьте осторожны, проверьте историю автомобиля! Помните, что каждый третий проверенный нами автомобиль имеет скрытые недостатки.

Автомобиль из Нидерландов

Более 60% автомобилей, импортированных из Нидерландов, имели более одного владельца.

Повреждения

Разница между ценой на транспортные средства, проданные как неповрежденными, и те, которые были повреждены, составляют в среднем 30%.

Получите БЕСПЛАТНУЮ проверку VIN

Как проверить историю автомобиля с помощью autoDNA?

Шаг 1

Введите номер VIN

Шаг 2

Купите отчет

Шаг 3

Проверьте состояние автомобиля

Блог autoDNA - Информационно-новостной центр

Читайте и будьте в курсе текущих автомобильных тем

autoDNA Черная пятница

Вы хотите воспользоваться рекламной кампанией autoDNA Black Friday и получить код скидки на покупку отчетов об...

Раскрыть

Новый отчет об истории автомобиля autoDNA

Начиная с 1 июля 2022 года отчет об истории автомобиля от autoDNA, будет предлагать нашим клиентам дополнительные.. .

Раскрыть

Марки автомобилей – кому они принадлежат?

Иногда абсолютно одинаковые элементы комплектующих в автомобилях можно встретить у представителей...

Раскрыть

Отзывы клиентов

О нас говорят

"Every time a second-hand car is bought, it is possible that some of its faults are yet to be discovered; it is a bit like buying a pig in a poke."

"A VIN or a vehicle identification number is a seventeen digit sequence that is stamped into the chassis of a car. This serves as an identification code and is a must when registering a vehicle."

Партнеры autoDNA

Купите отчет всего от 13,90 € -Вы можете сэкономить тысячи, не покупая машину с дефектами!

Проверка авто по вин коду или госномеру бесплатно

Сервис «АвтоПроверка» собирает информацию из различных источников и баз
(ГИБДД, страховые, банки, таможня, суды, органы гос. власти) и помогает пользователям проверить автомобиль.

Статистика подержанных автомобилей

Рынок вторичных автомобилей пользуется большой популярностью, ведь покупка автомобиля с пробегом часто оказывается выгодным решением ввиду высоких цен на новые авто. Но существует большая вероятность попасться к недобросовестному продавцу. За последние несколько лет число мошеннических сделок при продаже авто увеличилось вдвое.

Самым надежным и доступным способом обезопасить себя считается проверка машины по вин-коду перед ее покупкой. Всего за пару минут можно узнать всю историю интересующей машины. Сервис «АвтоПроверка» поможет в этом.

Что входит в отчет

Общие сведения

Технические характеристики: марка, модель, год выпуска, цвет, объем двигателя.

Ограничения

Находится ли автомобиль в розыске, залоге или аресте, есть ли запрет на регистрационные действия.

История владения

Количество и тип владельцев автомобиля, регионы регистрации в гибдд, периоды эксплуатации.

Сведения о ДТП

ДТП, в которых участвовал автомобиль, и полученные повреждения.

История эксплуатации

Данные о прохождении техосмотра и ремонтных работах автомобиля.

Работа в такси

Сведения о использовании автомобиля в такси.

Проверить авто по вин коду

Важно помнить, что ни один продавец не будет утаивать информацию об автомобиле, если с его состоянием и историей всё хорошо. С осторожностью нужно отнестись к тем, кто утаивает такие общедоступные сведения и не идёт на контакт.

Чтобы не приобрести машину с сомнительной историей, нужно всего лишь проверить авто по вин-коду. Важно ознакомиться с прошлым своего будущей покупки, ведь не исключено, что транспортное средство находится в угоне, попадало в дтп, или до этого годы состояло на учете в такси (тем самым убиваясь нагрузками на двигатель).

Часто задаваемые вопросы

1Откуда берутся данные для отчета?

Сервис «АвтоПроверка» получает данные из государственных и коммерческих источников: ГИБДД МВД РФ, ФНС, ФТС, реестров такси, крупных банков, страховых компаний.

2Как часто обновляются базы данных для отчета?

Обновления происходят в режиме реального времени.

3Как мне получить отчет об автомобиле?

Для этого введите в поле ввода - гос. номер, либо вин код вашего автомобиля. После этого, вы бесплатно увидите краткие характеристики вашего автомобиля. Нажмите “Оплатить отчет”, оплатите услугу онлайн и в течении 5 минут вы получите полную версию отчета на email, отчет так же будет доступен по ссылке на сайте.

4Можно ли проверить историю автомобиля, снятого с учета?

Да, Вы можете проверить историю автомобиля, снятого с учета.

5В отчете будет указана информация о владельце?

Согласно ФЗ № 152 «О персональных данных», мы не вправе предоставлять персональные данные. К персональным данным относятся Ф. И. О., место жительства, паспортные данные и др.. В полном отчете указывается статус владельца: физическое или юридическое лицо.

6Можно ли узнать из отчета, покупатель переоформил ТС на себя или нет?

Да, можно. Эта информация отражается в блоках «История регистрационных действий» и «Периоды владения». Там вы сможете увидеть дату и регион последней регистрации автомобиля. Информация предоставляется по данным ГИБДД.

7Как долго формируется полный отчет?

Время генерации полного отчета от 3 до 30 минут.

Проверка по госномеру

Если по каким-то причинам продавец скрывает вин-код, но на фото машины виден её гос. номер, провести полную проверку можно и с его помощью — всё так же просто введя гос. номер в специальное поле на сайте — и спустя пару минут получить полный отчёт об интересующей вас машине.

Пробить любое авто можно по VIN-коду либо его государственному номеру.

Online проверка автомобиля — это лучший способ избежать проблем при покупке подержанной машины, так как она дает исчерпывающую информацию о комплектации, годе выпуска, участии в ДТП, реальном пробеге, количестве владельцев и «юридической чистоте».

Источники информации

ГИБДД

РОССТАТ

НБКИ

ФТС

ВАС РФ

Репозиторий машинного обучения UCI: набор данных Wine

× Ознакомьтесь с бета-версией нового репозитория машинного обучения UCI, который мы сейчас тестируем! Свяжитесь с нами, если у вас есть какие-либо проблемы, вопросы или проблемы. Нажмите здесь, чтобы попробовать новый сайт.

[1] Документы были автоматически собраны и связаны с этим набором данных в сотрудничестве с Rexa. info

Набор данных о вине
Загрузка : Папка данных, описание набора данных

Abstract : Использование химического анализа для определения происхождения вин

Характеристики набора данных:	Многомерный	Количество экземпляров:	178	Район:	Физический
Характеристики атрибутов:	Целое, вещественное число	Количество атрибутов:	13	Дата пожертвования	1991-07-01
Связанные задачи:	Классификация	Отсутствуют значения?	№	Количество веб-посещений:	2089930

Источник:

Первоначальные владельцы:

Форина, М. и др., ПАРВУС -
Расширяемый пакет для исследования, классификации и корреляции данных.
Институт фармацевтического и пищевого анализа и технологий, Виа Бригата Салерно,
16147 Генуя, Италия.

Донор:

Стефан Эберхард, электронная почта: stefan '@' coral.cs.jcu.edu.au

Информация о наборе данных:

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

Я думаю, что в исходном наборе данных было около 30 переменных, но у меня почему-то только 13-мерная версия. У меня был список примерно 30 переменных, но а) я его потерял и б) я не знал, какие 13 переменных включены в набор.

Атрибуты (предоставлено Riccardo Leardi, riclea '@' anchem.unige.it )
1) Алкоголь
2) Яблочная кислота
3) Ясень
4) Щелочность золы
5) Магний
6) Всего фенолов
7) Флавоноиды
8) Нефлаваноидные фенолы
9) Проантоцианы
10)Интенсивность цвета
11)Оттенок
12)OD280/OD315 разбавленных вин
13)Пролин

В контексте классификации это хорошо поставленная проблема с «хорошо работающими» структурами классов. Хороший набор данных для первого тестирования нового классификатора, но не очень сложный.

Информация об атрибутах:

Все атрибуты непрерывны

Статистика отсутствует, но предлагается стандартизировать переменные для определенных целей (например, для нас с классификаторами, которые НЕ являются инвариантными к шкале)

ПРИМЕЧАНИЕ. 1-й атрибут — идентификатор класса (1-3)

Соответствующие документы:

(1)
С. Эберхард, Д. Куманс и О. де Вель,
Сравнение классификаторов в многомерных настройках,
Тех. № респ. 92-02, (1992), кафедра компьютерных наук и кафедра
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука в Северном Квинсленде.
(также отправлено в Technometrics).

Данные использовались вместе со многими другими для сравнения различных
классификаторов. Классы разделимы, но только RDA
достиг 100% правильной классификации.
(RDA: 100%, QDA 99,4%, LDA 98,9%, 1NN 96,1% (данные z-преобразования))
(Все результаты с использованием метода исключения одного)

(2)
С. Эберхард, Д. Куманс и О. де Вель,
"КЛАССИФИКАЦИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РДА"
Тех. № респ. 92-01, (1992), кафедра информатики и кафедра
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука в Северном Квинсленде.
(также представлено в Journal of Chemometrics).

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

Документы, в которых цитируется этот набор данных ¹ :

Пин Чжун и Масао Фукусима. Регуляризованный негладкий метод Ньютона для многоклассовых машин опорных векторов. 2005. [Просмотреть контекст].

Игорь Фишер и Ян Польша. Усиление структуры блочной матрицы для спектральной кластеризации. Лаборатория телекоммуникаций. 2005. [Просмотреть контекст].

Агапито Ледесма и Рикардо Алер, Арасели Санчис и Даниэль Боррахо. Эмпирическая оценка оптимизированных конфигураций стекирования. ИКТАИ. 2004. [Просмотреть контекст].

Цзяньбин Тан и Дэвид Л. Доу. MML-вывод наклонных деревьев решений. Австралийская конференция по искусственному интеллекту. 2004. [Просмотреть контекст].

Сугато Басу. Полууправляемая кластеризация с ограниченными базовыми знаниями. АААИ. 2004. [Просмотреть контекст].

Стефан Муттер, Марк Холл и Эйбе Франк. Использование классификации для оценки результатов анализа правил ассоциации на основе достоверности. Австралийская конференция по искусственному интеллекту. 2004. [Просмотреть контекст].

Дженнифер Г. Дай и Карла Бродли. Выбор функций для неконтролируемого обучения. Журнал исследований машинного обучения, 5. 2004. [Просмотр контекста].

Юань Цзян и Чжи-Хуа Чжоу. Редактирование обучающих данных для классификаторов kNN с ансамблем нейронных сетей. МСНН (1). 2004. [Просмотреть контекст].

Михаил Биленко, Сугато Басу и Рэймонд Дж. Муни. Интеграция ограничений и обучения метрик в полууправляемую кластеризацию. ICML. 2004. [Просмотреть контекст].

Сугато Басу. Также появляется как технический отчет, UT-AI. Предложение кандидата наук. 2003. [Просмотр контекста].

Майкл Л. Реймер и Трэвис Э. Дум, а также Лесли А. Кун и Уильям Ф. Панч. Обнаружение знаний в наборах медицинских и биологических данных с использованием гибридного байесовского классификатора/эволюционного алгоритма. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B, 33. 2003. [Просмотр контекста].

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

Мукунд Дешпанде и Джордж Карипис. Использование сочетания значений атрибутов для классификации. ЦИКМ. 2002. [Просмотреть контекст].

Петри Контканен и Юсси Лахтинен, Петри Мюллимяки, Томи Силандер и Генри Тирри. Материалы предварительной и последующей обработки в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных: теоретические аспекты и приложения, семинар в рамках машинного обучения и приложений. Группа сложных системных вычислений (CoSCo). 1999. [Просмотреть контекст].

Этем Алпайдин. Голосование по нескольким сгущенным ближайшим соседям. Артиф. Интел. 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 T I D I A P. 1997. [Просмотреть контекст].

Педро Домингос. Объединение индукции на основе экземпляров и правил. Машинное обучение, 24. 1996. [Просмотреть контекст].

Камаль Али и Майкл Дж. Паццани. Сокращение ошибок за счет изучения нескольких описаний. Машинное обучение, 24. 1996. [Просмотреть контекст].

Георг Тимм и Эмиль Физлер. Технический отчет IDIAP. Инициализация высокого порядка и многоуровневого персептрона. IEEE-транзакции. 1994. [Просмотреть контекст].

Х. Алтай Гувенир. Алгоритм обучения классификации, устойчивый к несущественным функциям. Билкентский университет, факультет вычислительной техники и информатики. [Просмотреть контекст].

Wl/odzisl/aw Duch. Раскрашивание черных ящиков: визуализация решений нейронной сети. Школа вычислительной техники Наньянского технологического университета. [Просмотреть контекст].

Кристиан Боргельт и Рудольф Крузе. Ускорение нечеткой кластеризации с помощью методов нейронных сетей. Исследовательская группа Нейронные сети и нечеткие системы Кафедра обработки знаний и языковой инженерии Школы компьютерных наук Отто-фон-Герике Магдебургского университета. [Просмотреть контекст].

Денвер Дэш и Грегори Ф. Купер. Усреднение моделей с помощью дискретных байесовских сетевых классификаторов. Лаборатория систем принятия решений Программа интеллектуальных систем Университет Питтсбурга. [Просмотреть контекст].

Пин Чжун и Масао Фукусима. Формулы программирования конусов второго порядка для надежной многоклассовой классификации. [Просмотреть контекст].

Айнур Акку и Х. Алтай Гувенир. Взвешивание признаков в k-классификации ближайших соседей по проекциям признаков. Департамент вычислительной техники и информатики Билкентского университета. [Просмотреть контекст].

К. Титус Браун, Гарри У. Буллен, Шон П. Келли, Роберт К. Сяо, Стивен Г. Саттерфилд, Джон Г. Хагедорн и Джудит Э. Девани. Визуализация и интеллектуальный анализ данных в трехмерной иммерсивной среде: летний проект 2003 г. [Просмотр контекста].

Стефан Эберхард, Дэнни Куманс и Де Вел. ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ В УСЛОВИЯХ ВЫСОКОЙ РАЗМЕРНОСТИ. Университет Джеймса Кука. [Просмотреть контекст].

Прамод Вишванат и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Метод синтеза шаблонов на основе разделов с эффективными алгоритмами для классификации ближайших соседей. Департамент компьютерных наук и автоматизации, Индийский научный институт. [Просмотреть контекст].

Инь Чжан и В. Ник Стрит. Пакетирование с адаптивными затратами. Департамент управленческих наук Университет Айовы Айова-Сити. [Просмотреть контекст].

Даичи Мочихаси, Генитиро Кикуи и Кенджи Кита. Изучение метрики неструктурного расстояния с помощью минимальных кластерных искажений. Исследовательские лаборатории разговорного перевода ATR. [Просмотреть контекст].

Абдельхамид Бушачиа. Сети RBF для обучения на частично размеченных данных. Департамент информатики Клагенфуртского университета. [Просмотреть контекст].

К. А. Дж. Доэрти, Рольф Адамс и Нил Дэйви. Неконтролируемое обучение с нормализованными данными и неевклидовыми нормами. Университет Хартфордшира. [Просмотреть контекст].

Эрин Дж. Бреденштайнер и Кристин П. Беннетт. Многокатегориальная классификация с помощью машин опорных векторов. Департамент математики Университета Эвансвилля. [Просмотреть контекст].

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

Георг Тимм и Эмиль Физлер. Инициализация высокого порядка и многоуровневого персептрона. [Просмотреть контекст].

Прамод Вишванат и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Техника синтеза паттернов для уменьшения эффекта проклятия размерности. Эл. адрес. [Просмотреть контекст].

Чжи-Вэй Хсу и Ченг-Ру Линь. Сравнение методов для мультиклассовых машин опорных векторов. Департамент компьютерных наук и информационной инженерии Национального Тайваньского университета. [Просмотреть контекст].

Петри Контканен и Юсси Лахтинен, Петри Мюллюмяки, Томи Силандер и Генри Тирри. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ ВЫСОКОЙ РАЗМЕРНОСТИ. Группа сложных системных вычислений (CoSCo). [Просмотреть контекст].

Перри Морланд и Э. Физлер и И. Убарретсена-Беландиа. Включение нелинейностей LCLV в оптические многослойные нейронные сети. Препринт статьи, опубликованной в Applied Optics. [Просмотреть контекст].

Матиас Шерф и В. Брауэр. Выбор признаков с помощью подхода взвешивания признаков. GSF - Национальный исследовательский центр окружающей среды и здоровья. [Просмотреть контекст].

Запрос на цитирование:

Пожалуйста, обратитесь к Машинному обучению Политика цитирования репозитория

Репозиторий машинного обучения UCI: набор данных о качестве вина

Набор данных о качестве вина
Загрузка : Папка данных, описание набора данных

Abstract : Включены два набора данных, относящихся к образцам красного и белого вина винью верде с севера Португалии. Цель состоит в том, чтобы смоделировать качество вина на основе физико-химических тестов (см. [Cortez et al., 2009], [Интернет-ссылка]).

Характеристики набора данных:	Многомерный	Количество экземпляров:	4898	Район:	Бизнес
Характеристики атрибутов:	Действительный	Количество атрибутов:	12	Дата пожертвования	07. 10.2009
Связанные задачи:	Классификация, регрессия	Отсутствуют значения?	Н/Д	Количество веб-посещений:	2064611

Источник:

Пауло Кортез, Университет Минью, Гимарайнш, Португалия, http://www3.dsi.uminho.pt/pcortez
А. Сердейра, Ф. Алмейда, Т. Матош и Х. Рейс, Комиссия по виноградарству региона Виньо-Верде (CVRVV), Порту, Португалия
@2009

Информация о наборе данных:

Два набора данных относятся к красному и белому вариантам португальского вина "Vinho Verde". Для получения более подробной информации см.: [Интернет-ссылка] или ссылку [Cortez et al., 2009]. Из-за проблем с конфиденциальностью и логистикой доступны только физико-химические (входные) и органолептические (выходные) переменные (например, нет данных о сортах винограда, марке вина, продажной цене вина и т. д.).

Эти наборы данных можно рассматривать как задачи классификации или регрессии. Классы упорядочены и не сбалансированы (например, нормальных вин намного больше, чем отличных или плохих). Алгоритмы обнаружения выбросов можно использовать для определения нескольких отличных или плохих вин. Кроме того, мы не уверены, что все входные переменные релевантны. Так что было бы интересно протестировать методы выбора признаков.

Информация об атрибутах:

Для получения дополнительной информации см. [Cortez et al., 2009].
Входные переменные (на основе физико-химических тестов):
1 - фиксированная кислотность
2 - летучая кислотность
3 - лимонная кислота
4 - остаточный сахар
5 - хлориды
6 - диоксид серы свободный
7 - диоксид серы общий
8 - плотность
9 - рН
10 - сульфаты
11 - спирт
Выходная переменная (на основе данных датчиков):
12 - качество (оценка от 0 до 10)

Соответствующие документы:

П.