Вопросы с тегом «visualization»

При написании статьи / создании презентации по теме, касающейся нейронных сетей, обычно визуализируют архитектуру сетей. Каковы хорошие / простые способы автоматической визуализации общих архитектур?

80 machine-learning  neural-network  deep-learning  visualization 

У меня есть фрейм данных Pandas с несколькими записями, и я хочу рассчитать корреляцию между доходами магазинов определенного типа. Есть ряд магазинов с данными о доходах, классификацией области деятельности (театр, магазины одежды, продукты питания ...) и другими данными. Я попытался создать новый фрейм данных и вставить столбец с доходами всех …

35 python  statistics  visualization  pandas 

Я пытаюсь обучить модели повышения градиента более чем на 50 тыс. Примеров с 100 числовыми функциями. XGBClassifierобрабатывает 500 деревьев в течение 43 секунд на моей машине, в то время как GradientBoostingClassifierобрабатывает только 10 деревьев (!) за 1 минуту и ​​2 секунды :( Я не стал пытаться вырастить 500 деревьев, так …

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 

Существует много методов визуализации наборов данных высокой размерности, таких как T-SNE, isomap, PCA, контролируемая PCA и т. Д. И мы проходим процессы проецирования данных вниз в 2D или 3D-пространство, поэтому у нас есть «красивые картинки». ». Некоторые из этих методов вложения (многократного обучения) описаны здесь . Но действительно ли эта …

23 machine-learning  dimensionality-reduction  visualization 

Итак, я хочу создать радиолокационную диаграмму профиля игрока примерно так: Не только шкала каждой переменной различна, но также я хочу использовать обратную шкалу для некоторых статистических данных, таких как «лишенная» статистика, где меньше означает «хорошо». Одним из решений для переменной шкалы для каждой статистики может быть установление контрольного показателя и …

19 visualization 

Мне нужно создавать периодические (ежедневные, ежемесячные) отчеты панели инструментов веб-аналитики. Они будут статичными и не требуют взаимодействия, поэтому представьте файл PDF в качестве конечного результата. В отчетах будут смешаны таблицы и диаграммы (в основном, спарклайн и маркеры, созданные с помощью ggplot2). Подумайте об инструментальных панелях в стиле Стивена Мало / …

17 r  visualization 

Какой лучший инструмент для визуализации (рисования вершин и ребер) графа с 1000000 вершинами? На графике около 50000 ребер. И я могу вычислить расположение отдельных вершин и ребер. Я думаю о написании программы для генерации SVG. Любые другие предложения?

17 visualization  graphs 

Я создаю corr()DF из оригинального DF. corr()ДФ вышел 70 X 70 и невозможно представить себе Heatmap ... sns.heatmap(df). Если я попытаюсь отобразить corr = df.corr(), таблица не умещается на экране, и я вижу все корреляции. Это способ печати всего, dfнезависимо от его размера, или контроля размера тепловой карты?

16 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 

Из статьи Хинтона я понимаю, что T-SNE хорошо справляется с сохранением локального сходства и достойной работой по сохранению глобальной структуры (кластеризация). Однако я не уверен, можно ли считать точки, появляющиеся ближе в 2D-визуализации t-sne, «более похожими» точками данных. Я использую данные с 25 функциями. В качестве примера, наблюдая за изображением …

14 visualization  dimensionality-reduction  tsne  manifold 

В Mode Analytics есть отличная функция тепловых карт ( https://community.modeanalytics.com/gallery/geographic-heat-map/ ). Но это не способствует сравнению карт (только одна на отчет). То, что они делают, - это то, что данные легко переносятся в завернутый блокнот Python. И тогда любое изображение на python можно легко добавить в отчет. Итак, мой вопрос: …

13 python  visualization  geospatial 

Я пытаюсь найти эквивалент диаграмм Хинтона для многослойных сетей, чтобы построить вес во время обучения. Обученная сеть в некоторой степени похожа на Deep SRN, т. Е. Имеет большое количество матриц с несколькими весами, что делает одновременное построение нескольких диаграмм Хинтона визуально запутанным. Кто-нибудь знает хороший способ визуализации процесса обновления веса …

13 machine-learning  neural-network  visualization  deep-learning 

Я хочу исследовать поведение авиакомпаний в отношении ценообразования - особенно то, как авиакомпании реагируют на ценообразование конкурентов. Как я сказал бы, мои знания о более сложном анализе довольно ограничены, я использовал в основном все основные методы для сбора общего представления о данных. Это включает в себя простые графики, которые уже …

12 data-mining  dataset  regression  correlation  visualization 

Я ищу библиотеку / инструмент для визуализации того, как меняется социальная сеть, когда к ней добавляются новые узлы / ребра. Одним из существующих решений является SoNIA: аниматор социальных сетей . Это позволяет вам делать фильмы, как этот . Документация SoNIA гласит, что в данный момент она не работает, и помимо …

12 social-network-analysis  time-series  javascript  visualization 

Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть проблема классификации, определяемая как: t - number of time steps n - length …

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 

Библиотека matplotlib очень способна, но ей не хватает интерактивности, особенно внутри Jupyter Notebook. Я хотел бы хороший автономные черчения инструмента , как plot.ly .

11 python  visualization  pca  jupyter