Публикации по теме 'data-visualization'
Исследования, основанные на метрических пространствах мер в машинном обучении, часть 4
Оценки распада класса полугрупп, связанных с самосопряженными операторами в метрических пространствах с мерой (arXiv)
Автор: Гося Фэн , Маньли Сун , Хосюн Ву .
Аннотация: Предположим, что (X,d,µ) — метрическое пространство, наделенное неотрицательной борелевской мерой µ, удовлетворяющей условию удвоения и дополнительному условию, что µ(B(x,r))≳rn для любого xεX, r>0 и некоторые n≥1. Пусть L — неотрицательный самосопряженный оператор в L2(X,μ). Мы предполагаем, что e−tL..
Показывать данные при наведении курсора мыши с помощью d3.js
В проекте данных вы дошли до того момента, когда хотите добавить эффекты при наведении курсора мыши. Прежде всего, поздравляю! Вы построили график! Если вы еще не построили график, я предлагаю следовать моему руководству по кольцевой диаграмме . Я буду использовать это здесь, так что это может быть полезным справочником.
Куда должен идти код при наведении указателя мыши?
Для начала давайте разберемся, где должен быть этот код. Взглянув на наш пример кольцевой диаграммы, давайте..
Анализ главных компонентов (PCA)
PCA для уменьшения размерности и визуализации данных
В современную эпоху искусственного интеллекта данные — это новое топливо. Благодаря цифровизации существуют различные инструменты, которые собирают данные обо всем в мире. Возьмем, к примеру, Facebook. Facebook собирает различные типы пользовательских данных, таких как возраст, пол, связи и многое другое. Такие данные могут иметь более 1000 таких признаков. Для работы с такими многомерными данными для их обработки и создания..
Коробчатые диаграммы: обнаружение и удаление выбросов из распределения
В машинном обучении определенные точки данных заставляют модель работать так хорошо или так плохо по сравнению с другими точками данных. Такие точки данных при дальнейшем изучении, как правило, оказываются совершенно нереалистичными с точки зрения предметной области данных. Эти точки данных называются выбросами, и в этом блоге мы увидим, как мы можем визуализировать, а затем обнаруживать и удалять выбросы из набора данных.
В статистике выброс – это точка данных, которая значительно..
Тенденции аварийности во Франции: комплексный анализ данных за 12 лет
Дорожно-транспортные происшествия представляют собой серьезную социальную проблему во всем мире, приводя к человеческим жертвам, травмам и экономическим издержкам. Франция с ее обширной дорожной сетью и разнообразными условиями дорожного движения не является исключением в этом вопросе.
Дорожно-транспортные происшествия представляют собой серьезную социальную проблему во всем мире, приводя к человеческим жертвам, травмам и экономическим издержкам. Франция с ее обширной дорожной сетью и..
Кристоф Виу: Почему я создал Cirrus.js
Изначально этот пост был опубликован в нашем официальном блоге Кристофом Вио, нашим инженером по визуализации данных и штатным экспертом по D3.js.
Я фанат D3.js. В прошлом у меня была возможность использовать его для создания нескольких библиотек диаграмм для компаний, ориентированных на данные, в том числе: Datameer dashboard , Plotly Micropolar , Boundary Firespray и Radio-Canada Moby . Многие библиотеки диаграмм построены на основе D3. Вот список из более чем 35 .
Сегодня..
R - Новичок: как установить переменные данных для категорий и плотности
Как новичок в R, вместо того, чтобы быть шокированным перьями и способностями R, я стремлюсь применить то, что я узнал, для анализа данных в реальном мире. Недавно я получил набор данных от Kaggle House Prices и обнаружил, что это отличный шанс для меня использовать свои навыки R для анализа данных. Как начать наше путешествие.
Для начала предлагаю сначала скачать набор данных , а также посмотреть его описания полей . Кратко рассмотрим набор данных. Прочитайте данные, как показано..
