Свързани публикации 'data-visualization'


Едномерен анализ
Разбирането на данните е основната стъпка за решаване на всеки бизнес проблем. Колкото повече се гмуркате в променливите, дадени в набора от данни, толкова по-добър ставате в намирането на скритите модели, присъстващи в данните. Целта е да се открият връзките между мерките в данните и да се получи представа за тенденциите, моделите и връзките между различните обекти, присъстващи в набора от данни. Едномерният анализ е най-простата форма за анализ на данни. Състои се от една променлива...
ОБУЧЕНИЕ БЕЗ НАДЗОР В PYTHON: Йерархично групиране / t-SNE
Йерархичното клъстериране (наричано още йерархичен клъстерен анализ или HCA ) е метод на клъстерен анализ , който се стреми да изгради йерархия от клъстери. Стратегиите за йерархично групиране обикновено се делят на два типа: Агломеративен : Това е подход „„отдолу нагоре““: всяко наблюдение започва в свой собствен клъстер и двойки клъстери се обединяват, докато човек се придвижва нагоре в йерархията. Дизвиращо : Това е подход „„отгоре надолу““: всички наблюдения започват в един..
#Data — Изкуствен интелект 101 4.4
Избор на цветови палитри – seaborn 0.8.1 документация Най-важната функция за работа с отделни цветови палитри е . Тази функция предоставя интерфейс за много... seaborn.pydata.org
Заглавието противоречи на това... Също така направих промяна в сюжета, макар че понякога бих казал, че правя...
Заглавието противоречи на това… Аз също направих промяната към plotly, въпреки че понякога бих казал, че правенето на прости неща с matplotlib може да се превърне в много сложна задача с plotly (както мисля, че сте подчертали добре). Страхотна публикация, мисля, че заглавието е подвеждащо imo.
Индивидуализирано табло за обяснение (XAI) в Python
Индивидуално табло за обяснение (XAI) в Python Опитвайки се да обясня прогнози и модели за консултантска компания в Германия, попаднах на хранилището на github на таблото за обяснение: GitHub - oegedijk/explainerdashboard: Бързо изграждане на обясними AI табла за управление, които показват вътрешното... от: Oege Dijk Този пакет прави удобно бързото внедряване на уеб приложение за табло за управление, което обяснява работа на... github.com..
Това е нож с две остриета.
Вярвам, че това е нож с две остриета (очевидно). Но не можем да се върнем назад. AI е тук, за да остане, както за добро, така и за лошо. Но когато изкуственият интелект стане МНОГО по-добър от нас във всяко отношение, включително много човешко – какво следва? Роботи, идваме! Въпреки че в крайна сметка няма да е много „човешко“, но потенциално ще бъде много по-добро от човешкото; на този етап нямаме представа. Надяваме се, че няма да бъдем елиминирани първи от военно-промишления..
A35: K-най-близките съседи (KNN)-зад сцената!
KNN, K-най-близки съседи, Проклятие на размерността, ефект на k (брой съседи) Тази статия е част от „Наука за данни от нулата — мога ли да мога““, поредица от книги с бележки по лекции. ( щракнете тук, за да получите вашето копие днес !) Щракнете тук за предишната статия/лекция на тема „A34: Работа с липсващи данни, условия за взаимодействие, търсене в мрежа, обучение по модел и оценка.“ 💐Щракнете тук, за да МЕ СЛЕДВАТЕ за ново съдържание💐 🧘🏻‍♂️Добре дошли момчета..