Domande taggate «visualization»

Costruire rappresentazioni grafiche significative e utili dei dati. (Se la tua domanda riguarda solo come ottenere un determinato software per produrre un effetto specifico, probabilmente non è qui sull'argomento.)

1
Perché xgboost è molto più veloce di sklearn GradientBoostingClassifier?
Sto cercando di formare un modello di aumento gradiente su 50.000 esempi con 100 funzioni numeriche. XGBClassifiergestisce 500 alberi entro 43 secondi sulla mia macchina, mentre GradientBoostingClassifiergestisce solo 10 alberi (!) in 1 minuto e 2 secondi :( Non mi sono preoccupato di provare a far crescere 500 alberi perché …
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
Come faccio a creare un diagramma radar complesso?
Quindi, voglio creare un grafico radar del profilo giocatore in questo modo: Non solo la scala di ogni variabile è diversa, ma voglio anche una scala invertita per alcune statistiche come la stat "espropriata", dove meno in realtà significa buono. Una soluzione per la scala variabile per ciascuna statistica è …
6
Cosa usi per generare una dashboard in R?
Devo generare rapporti periodici (giornalieri, mensili) sul dashboard di analisi web. Saranno statici e non richiedono interazione, quindi immagina un file PDF come output di destinazione. I report mescoleranno tabelle e grafici (principalmente grafici sparkline e bullet creati con ggplot2). Pensa a dashboard stile Stephen Few / Perceptual Edge, come: …
17 r  visualization 
7
Visualizzazione di un grafico con un milione di vertici
Qual è lo strumento migliore da utilizzare per visualizzare (disegnare vertici e bordi) un grafico con 1000000 vertici? Ci sono circa 50000 spigoli nel grafico. E posso calcolare la posizione dei singoli vertici e bordi. Sto pensando di scrivere un programma per generare un svg. Altri suggerimenti?
5
ingrandisci la mappa di calore dei nati marini
Creo un corr()df da un df originale. Il corr()df è venuto fuori 70 X 70 ed è impossibile visualizzare il heatmap ... sns.heatmap(df). Se provo a visualizzare il corr = df.corr(), la tabella non si adatta allo schermo e posso vedere tutte le correlazioni. È un modo per stampare l'intero …
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 
1
Heatmap su una mappa in Python
Mode Analytics ha una bella funzione heatmap ( https://community.modeanalytics.com/gallery/geographic-heat-map/ ). Ma non è favorevole al confronto delle mappe (solo una per rapporto). Ciò che consentono è che i dati vengano estratti facilmente in un notebook Python incartato. E quindi qualsiasi immagine in Python può essere facilmente aggiunta a un rapporto. …
2
Tariffe aeree - Quale analisi dovrebbe essere utilizzata per rilevare il comportamento competitivo e la correlazione dei prezzi?
Voglio indagare sul comportamento di determinazione dei prezzi delle compagnie aeree, in particolare su come le compagnie aeree reagiscono ai prezzi dei concorrenti. Come direi che la mia conoscenza di analisi più complesse è piuttosto limitata, ho fatto principalmente tutti i metodi di base per raccogliere una visione generale dei …
1
Quante celle LSTM dovrei usare?
Esistono delle regole empiriche (o regole effettive) relative alla quantità minima, massima e "ragionevole" di celle LSTM che dovrei usare? In particolare mi riferisco a BasicLSTMCell di TensorFlow e num_unitsproprietà. Si prega di supporre che ho un problema di classificazione definito da: t - number of time steps n - …
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 
Utilizzando il nostro sito, riconosci di aver letto e compreso le nostre Informativa sui cookie e Informativa sulla privacy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.