Запитання з тегом «visualization»

Під час написання статті / презентації теми, що стосується нейронних мереж, зазвичай візуалізується архітектура мереж. Які хороші / прості способи візуалізації загальних архітектур автоматично?

79 machine-learning  neural-network  deep-learning  visualization 

У мене є кадр даних панди з декількома записами, і я хочу обчислити співвідношення між доходами певного типу магазинів. Існує ряд магазинів з даними про доходи, класифікацією сфери діяльності (театр, магазини тканин, продукти харчування ...) та іншими даними. Я спробував створити новий кадр даних і вставити стовпчик із доходом усіх …

35 python  statistics  visualization  pandas 

Я намагаюся підготувати градієнтну модель для збільшення градієнта на 50 к. Прикладах із 100 числовими функціями. XGBClassifierобробляє 500 дерев протягом 43 секунд на моїй машині, тоді як GradientBoostingClassifierобробляє лише 10 дерев (!) за 1 хвилину і 2 секунди :( Я не намагався виростити 500 дерев, як це займе години. Я …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Існує багато прийомів візуалізації наборів даних високих розмірів, таких як T-SNE, isomap, PCA, контрольований PCA тощо. ". Деякі з цих методів вбудовування (різноманітного навчання) описані тут . Але чи справді ця «симпатична картина» має значення? Які можливі уявлення може хтось захопити, намагаючись візуалізувати цей вбудований простір? Я запитую, оскільки проекція …

23 machine-learning  dimensionality-reduction  visualization 

Отже, я хочу створити Radar Chart профілю гравця приблизно так: Не тільки масштаб кожної змінної різний, але також я хочу змінити шкалу для деяких статистичних даних, таких як "розкуркулений" стат, де менше насправді означає добро. Одним із варіантів шкали змінної для кожної статистики може бути встановлення еталону та обчислення балу …

19 visualization 

Мені потрібно генерувати періодичні (щоденні, щомісячні) звіти на інформаційній панелі веб-аналітики. Вони будуть статичними і не потребують взаємодії, тому уявіть PDF-файл як цільовий вихід. У звітах будуть змішані таблиці та діаграми (в основному діаграми блискавки та кулі, створені з ggplot2). Подумайте про інформаційні панелі стилю Стівен Мало / Перцептуальні краї, …

17 r  visualization 

Який найкращий інструмент використовувати для візуалізації (малювання вершин і ребер) графіка з 1000000 вершин? У графіку є близько 50000 ребер. І я можу обчислити розташування окремих вершин і ребер. Я думаю про те, щоб написати програму для створення svg. Будь-які інші пропозиції?

17 visualization  graphs 

Я створюю corr()df з оригінального df. corr()ДФ вийшов 70 X 70 і неможливо уявити собі Heatmap ... sns.heatmap(df). Якщо я спробую відобразити corr = df.corr()таблицю, таблиця не відповідає екрану, і я бачу всі кореляції. Це спосіб або надрукувати весь, dfнезалежно від його розміру, або контролювати розмір теплової карти?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

З статті Хінтона я розумію, що T-SNE робить хорошу роботу в збереженні місцевих подібностей і гідній роботі в збереженні глобальної структури (кластеризації). Однак мені не ясно, чи можна точки, що з'являються ближче у 2D-візуалізації t-sne, можна вважати "більш схожими" точками даних. Я використовую дані з 25 функціями. Як приклад, спостерігаючи …

14 visualization  dimensionality-reduction  tsne  manifold 

У режимі Analytics є приємна функція теплової карти ( https://community.modeanalytics.com/gallery/geographic-heat-map/ ). Але це не сприятливо для порівняння карт (лише одна на звіт). Те, що вони дозволяють, - це легко перетягувати дані в обгорнуту зошит пітона. І тоді будь-яке зображення в python можна легко додати до звіту. Отже, моє запитання: як …

14 python  visualization  geospatial 

Я намагаюся знайти еквівалент діаграм Хінтона для багатошарових мереж, щоб скласти графік ваг під час тренувань. Навчена мережа дещо схожа на Deep SRN, тобто вона має велику кількість матриць з декількома вагами, що зробить одночасний графік декількох діаграм Хінтона візуально заплутаним. Хтось знає про хороший спосіб візуалізації процесу оновлення ваги …

13 machine-learning  neural-network  visualization  deep-learning 

Я хочу дослідити поведінку авіакомпаній щодо встановлення цін - зокрема, як авіакомпанії реагують на ціни конкурентів. Як я б сказав, мої знання про більш складний аналіз досить обмежені, я робив здебільшого всі основні методи, щоб зібрати загальний вигляд даних. Сюди входять прості графіки, які вже допомагають виявити подібні зразки. Я …

12 data-mining  dataset  regression  correlation  visualization 

Я шукаю бібліотеку / інструмент, щоб візуалізувати, як змінюється соціальна мережа, коли до неї додаються нові вузли / краї. Одним із існуючих рішень є SoNIA: Social Animator Image Animator . Це дозволяє вам зробити фільми , як цей . Документація SoNIA говорить про те, що вона наразі зламана, і, крім …

12 social-network-analysis  time-series  javascript  visualization 

Чи є якісь правила (чи фактичні правила), що стосуються мінімальної, максимальної та "розумної" кількості комірок LSTM, які я повинен використовувати? Зокрема, я стосуюсь BasicLSTMCell від TensorFlow та num_unitsвласності. Будь ласка, припустіть, що у мене проблема класифікації, визначена: t - number of time steps n - length of input vector in …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Бібліотека matplotlib дуже здатна, але їй не вистачає інтерактивності, особливо всередині Jupyter Notebook. Я хотів би хороший автономні креслення інструменту , як plot.ly .

11 python  visualization  pca  jupyter