Pytania otagowane jako visualization

Konstruowanie znaczących i przydatnych graficznych reprezentacji danych. (Jeśli twoje pytanie dotyczy tylko tego, jak sprawić, by określone oprogramowanie wywoływało określony efekt, prawdopodobnie nie jest to temat tutaj.)

3
Obliczanie i wizualizacja macierzy korelacji z pandami
Mam ramkę danych pand z kilkoma wpisami i chcę obliczyć korelację między dochodami niektórych rodzajów sklepów. Istnieje wiele sklepów z danymi o dochodach, klasyfikacją obszaru działalności (teatr, sklepy odzieżowe, żywność ...) i innymi danymi. Próbowałem utworzyć nową ramkę danych i wstawić kolumnę z przychodami ze wszystkich rodzajów sklepów należących do …
1
Dlaczego xgboost jest o wiele szybszy niż sklearn GradientBoostingClassifier?
Próbuję wytrenować model zwiększania gradientu na ponad 50 tysiącach przykładów ze 100 funkcjami numerycznymi. XGBClassifierobsługuje 500 drzew w ciągu 43 sekund na mojej maszynie, a GradientBoostingClassifierobsługuje tylko 10 drzew (!) w 1 minutę i 2 sekundy :( Nie zawracałem sobie głowy próbą wyhodowania 500 drzew, ponieważ zajmie to godziny. Używam …
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 
3
Jak utworzyć złożoną mapę radarową?
Chcę więc utworzyć tabelę radarową profilu gracza w taki sposób: Nie tylko skala każdej zmiennej jest inna, ale także chcę odwrotnej skali dla niektórych statystyk, takich jak statystyka „wywłaszczona”, gdzie mniej faktycznie oznacza dobre. Jednym rozwiązaniem dla zmiennej skali dla każdej statystyki może być ustanowienie testu porównawczego, a następnie obliczenie …
6
Czego używasz do generowania pulpitu nawigacyjnego w języku R?
Muszę generować okresowe (dzienne, miesięczne) raporty pulpitu nawigacyjnego analityki internetowej. Będą one statyczne i nie będą wymagały interakcji, więc wyobraź sobie plik PDF jako docelowy wynik. Raporty będą mieszać tabele i wykresy (głównie wykresy przebiegu w czasie i wykresy punktowe utworzone za pomocą ggplot2). Pomyśl o pulpitach nawigacyjnych w stylu …
17 r  visualization 
7
Wizualizacja wykresu z milionem wierzchołków
Jakiego narzędzia najlepiej użyć do wizualizacji (narysowania wierzchołków i krawędzi) wykresu zawierającego 1000000 wierzchołków? Na wykresie jest około 50000 krawędzi. Potrafię obliczyć położenie poszczególnych wierzchołków i krawędzi. Zastanawiam się nad napisaniem programu do generowania pliku svg. Jakieś inne sugestie?
5
powiększ mapę cieplną dna morskiego
Tworzę plik corr()df z oryginalnego pliku df. corr()Df wyszedł 70 x 70 i to jest niemożliwe, aby wyobrazić sobie mapę cieplną ... sns.heatmap(df). Jeśli spróbuję wyświetlić corr = df.corr(), tabela nie pasuje do ekranu i widzę wszystkie korelacje. Czy jest to sposób na wydrukowanie całości dfbez względu na jej rozmiar …
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 
1
Czy bliższe punkty można uznać za bardziej podobne w wizualizacji T-SNE?
Rozumiem z artykułu Hintona, że ​​T-SNE wykonuje dobrą robotę, utrzymując lokalne podobieństwa i przyzwoitą pracę, zachowując globalną strukturę (klasterizacja). Nie jestem jednak pewien, czy punkty pojawiające się bliżej w wizualizacji 2D t-sne można założyć jako „bardziej podobne” punkty danych. Używam danych z 25 funkcjami. Jako przykład, obserwując poniższy obrazek, mogę …
1
Mapa termiczna na mapie w Pythonie
Mode Analytics ma fajną funkcję mapy cieplnej ( https://community.modeanalytics.com/gallery/geographic-heat-map/ ). Ale nie sprzyja to porównywaniu map (tylko jedna na raport). Pozwalają na łatwe pobieranie danych do zapakowanego notatnika Pythona. A następnie dowolny obraz w pythonie można łatwo dodać do raportu. Moje pytanie brzmi: jak odtworzyć mapę termiczną na rzeczywistej mapie …
2
Wizualizacja treningu głębokiej sieci neuronowej
Próbuję znaleźć odpowiednik diagramów Hintona dla sieci wielowarstwowych, aby wykreślić wagi podczas treningu. Przeszkolona sieć jest nieco podobna do Deep SRN, tj. Ma dużą liczbę macierzy wielokrotnych ciężaru, co sprawiłoby, że jednoczesny wykres kilku diagramów Hintona byłby mylący wizualnie. Czy ktoś zna dobry sposób na wizualizację procesu aktualizacji wagi dla …
2
Taryfy lotnicze - Jaką analizę należy zastosować, aby wykryć konkurencyjne zachowanie przy ustalaniu cen i korelacje cenowe?
Chcę zbadać zachowanie linii lotniczych w zakresie ustalania cen - w szczególności sposób, w jaki linie lotnicze reagują na ceny konkurentów. Ponieważ powiedziałbym, że moja wiedza na temat bardziej złożonych analiz jest dość ograniczona, zrobiłem głównie wszystkie podstawowe metody, aby zebrać ogólny widok danych. Obejmuje to proste wykresy, które już …
1
Ile komórek LSTM powinienem użyć?
Czy istnieją jakieś praktyczne zasady (lub rzeczywiste zasady) dotyczące minimalnej, maksymalnej i „rozsądnej” liczby komórek LSTM, których powinienem użyć? W szczególności odnoszę się do BasicLSTMCell z TensorFlow i num_unitswłasności. Załóżmy, że mam problem z klasyfikacją zdefiniowany przez: 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 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.