Публикации по теме 'data-visualization'


Визуализация абстрактных синтаксических деревьев в JavaScript
Если вы читаете это, вы признаете необходимость разбираться в абстрактных синтаксических деревьях и уже прочитали учебник здесь . Если вы не читали букварь, предлагаю вам начать с него. Визуализация - отличный способ запечатлеть ментальные модели; особенно для установления интимной связи с данными. Учитывая, что AST - это деревья, имеет смысл визуализировать данные в иерархической структуре, чтобы обосновать нашу ментальную модель. Инструмент, который вы создадите, состоит из 2..
Топ-3 библиотеки визуализации данных в Python
Визуализация данных, или DataViz, является одним из наиболее важных аспектов машинного обучения, науки о данных и анализа данных. Это помогает специалисту по данным или инженеру по машинному обучению, раскрывая скрытые аспекты данных, которые в противном случае было бы невозможно определить или потребовало бы значительных усилий для изучения. Вот 3 лучшие библиотеки DataViz на Python, которые можно использовать в своих проектах. 1. Matplotlib Основанная на механизмах Cairo и..
D3 и Canvas в 3 шага
Связка, ничья и интерактивность Допустим, вы создаете визуализацию данных, используя D3 и SVG . Вы можете удариться о потолок, если попытаетесь отобразить несколько тысяч элементов одновременно. Ваш браузер может начать работать под тяжестью всех этих элементов DOM . На помощь приходит HTML5 Canvas ! Это намного быстрее, поэтому с его помощью можно решить проблемы с зависанием вашего браузера. Но вы можете быстро испугаться. Потому что D3 и Canvas работают немного иначе,..
Анализ главных компонентов (PCA) - подробное объяснение.
Вступление: PCA - это базовый метод уменьшения размерности, который помогает нам уменьшить размеры набора данных и исключить нежелательные функции. PCA важен, когда набор данных имеет сотни измерений, мы можем использовать его для извлечения функций, имеющих больше информации. Поскольку мы не можем визуализировать более трех измерений, мы можем использовать PCA для уменьшения размеров для визуализации данных. В этом блоге мы рассмотрим следующие темы - Основы СПС. Математика..
Что такое машинное обучение? - Наглядное объяснение.
ЛУЧШИЕ ВИЗУАЛЫ ML Что такое машинное обучение? - Наглядное объяснение. 9 тщательно отобранных изображений, интерактивные инструменты и блок-схемы, объясняющие машинное обучение. Чтобы разобраться в машинном обучении, слов недостаточно. Эта статья познакомит вас с машинным обучением с использованием лучших наглядных объяснений, которые я встречал за последние 5 лет. 1. Машинное обучение находит закономерности в данных Проще говоря, машинное обучение находит закономерности в..
Видимое и невидимое, часть 2
Это вторая часть серии Видимое и Незримое . В этой части я реализую геометрическую серию и подробно объясняю, как различные решения, принятые во время реализации, влияют на видимое и невидимое. Простое расширение геометрического ряда выглядит так. Я работаю над частным случаем геометрической серии, где 𝑎 = 1 и | 𝑟 | ‹1, r представлено как x. Серия Тейлора - это бесконечная серия, но я не могу запускать цикл вечно, поэтому мне нужно найти условие завершения. Поскольку..
Введение в логистическую регрессию
Введение Логистическая регрессия формула классификации, назначить наблюдения в отдельный набор классов. Ряд образцов вопросов классификации электронной почты спам или не спам, он-лайн транзакций мошенничества или не мошенничество, рост злокачественной или доброкачественной. логистическая регрессия прообразы его выход виктимизации логистическая сигмовидной выполнить, чтобы вернуться значение правдоподобия. Логистическая регрессия является древней и классической прикладной математикой..