Публикации по теме 'data-visualization'
Как использовать React Suspense и Time Slicing для визуализации больших наборов данных
Сделайте ваши медленные приложения лучше
К тому же пахнет React 17 на React Conf в октябре 🤞
Пришло время узнать, что такое новые функции React Suspense и Time Slicing!
Вы можете прослушать это письмо 🎧
Предполагается, что React Suspense и Time Slicing предназначены для оптимизации тяжелых рабочих нагрузок для медленных устройств. Медленные сети, плохие процессоры, все работает гладко и хорошо.
Что может быть лучше, чем визуализация 199 222 велосипедных поездок в..
Как полиномы Шура используются в машинном обучении, часть 2
Помеченные полиномы косого Шура, искривленные корнями единства (arXiv)
Автор : В. Сатиш Кумар
Аннотация: Обобщается теорема Литтлвуда о факторизации полиномов Шура, когда их переменные скручены корнями из единицы. Мы показываем, что некоторое семейство помеченных косых полиномов Шура допускает аналогичную факторизацию. В качестве особого случая к ним относится интересное семейство персонажей Демазюра.
2. Поиск 3-полиномов Шура (arXiv)
Автор: А. Морозов , Н. Целоусов..
Неделя 6.5
Мы на полпути через программу Генеральной Ассамблеи. Мы многому научились за последние 6 недель. Мы начали с основ Python и прошли через функции, итерации и NumPy, а также основы командной строки.
В течение следующих двух недель мы продолжили работу с NumPy, представили Pandas и Scipy и использовали различные методы построения графиков. Линейная регрессия была первой концепцией модели машинного обучения. Мы исследовали независимые и зависимые переменные и определили разницу между..
Полное руководство по визуализации данных: от данных Missy к интересным выводам
Обзор
Визуализация данных — это красиво, но может разочаровать, когда вы изо всех сил пытаетесь просто изменить положение легенды на своем графике.
Визуализация данных в целом преследует две цели:
Предоставление информации для специалиста по данным, чтобы направить его к скрытым жемчужинам в его наборе данных. Общение с любым человеком, который не является специалистом по данным
Эти две цели требуют разных типов участков, несмотря на тесную связь. Обычно выходные данные первой..
Дилемма новичков в машинном обучении
Новичок нередко погружается в машинное обучение и не понимает, почему его модели не работают должным образом.
Человеческий мозг чрезвычайно эффективен при обучении многим задачам. Например, распознавание лица, взглянув на него только один раз (обучение за один раз) или объекта после просмотра нескольких образцов (обучение за несколько выстрелов). С другой стороны, модель машинного обучения далека от этой врожденной способности, которая есть у всех нас.
Эффективность моделей..
Визуализация данных: MatplotLib и Seaborn
Визуализация данных включает в себя построение различных графиков и графиков для понимания набора данных, принятия необходимых решений, связанных с предварительной обработкой данных (обработка отсутствующих значений, каковы будут последствия после принятия этого решения и т. д.), анализа данных и многого другого.
MatplotLib — это модуль Python, который формирует ядро визуализации данных. От гистограмм до гистограмм, от круговой диаграммы до графиков KDE и т. д. Seaborn — это..
Руководство для начинающих по науке о данных: что это такое и с чего начать?
Что такое наука о данных?
Наука о данных — это разнообразная область, которая охватывает множество дисциплин, включая статистику , аналитику данных , машинное обучение и программирование . Наука о данных — это извлечение знаний из данных для принятия лучших решений .
