Als «visualization» getaggte Fragen

Erstellen aussagekräftiger und nützlicher grafischer Darstellungen von Daten. (Wenn es bei Ihrer Frage nur darum geht, wie bestimmte Software einen bestimmten Effekt erzielen kann, ist sie hier wahrscheinlich nicht thematisch.)


3
Beste Sprachen für wissenschaftliches Rechnen [geschlossen]
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 5 Jahren . Es scheint, als ob in den meisten Sprachen …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 




3
Beziehung zwischen Faltung in Mathematik und CNN
Ich habe die Erklärung der Faltung gelesen und verstehe sie bis zu einem gewissen Grad. Kann mir jemand helfen zu verstehen, wie diese Operation mit der Faltung in Faltungs-Neuronalen Netzen zusammenhängt? Ist eine filterähnliche Funktion, gdie Gewicht anwendet?
10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 

3

2
Wann sollte man eine lineare Regression oder eine Entscheidungsbaum- oder eine zufällige Waldregression wählen? [geschlossen]
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 4 Jahren . Ich arbeite an einem Projekt und habe Schwierigkeiten …
10 machine-learning  algorithms  random-forest  linear-regression  decision-trees  machine-learning  predictive-modeling  forecast  r  clustering  similarity  data-mining  dataset  statistics  text-mining  text-mining  data-cleaning  data-wrangling  machine-learning  classification  algorithms  xgboost  data-mining  dataset  dataset  regression  graphs  svm  unbalanced-classes  cross-validation  optimization  hyperparameter  genetic-algorithms  visualization  predictive-modeling  correlation  machine-learning  predictive-modeling  apache-spark  statistics  normalization  apache-spark  map-reduce  r  correlation  confusion-matrix  r  data-cleaning  classification  terminology  dataset  image-classification  machine-learning  regression  apache-spark  machine-learning  data-mining  nlp  parsing  machine-learning  dimensionality-reduction  visualization  clustering  multiclass-classification  evaluation  unsupervised-learning  machine-learning  machine-learning  data-mining  supervised-learning  unsupervised-learning  machine-learning  data-mining  classification  statistics  predictive-modeling  data-mining  clustering  python  pandas  machine-learning  dataset  data-cleaning  data  bigdata  software-recommendation 


4
Interpretieren des Entscheidungsbaums im Kontext von Feature-Wichtigkeiten
Ich versuche zu verstehen, wie man den Entscheidungsprozess eines mit sklearn erstellten Entscheidungsbaum-Klassifizierungsmodells vollständig versteht. Die beiden Hauptaspekte, die ich betrachte, sind eine grafische Darstellung des Baums und die Liste der Funktionsbedeutungen. Was ich nicht verstehe, ist, wie die Merkmalsbedeutung im Kontext des Baums bestimmt wird. Hier ist zum Beispiel …


1
Warum verwendet die Rekonstruktion in Autoencodern dieselbe Aktivierungsfunktion wie die Vorwärtsaktivierung und nicht die umgekehrte?
Angenommen, Sie haben eine Eingabeebene mit n Neuronen und die erste verborgene Ebene hat Neuronen, typischerweise m &lt; n . Dann berechnen Sie die Aktivierung a j des j- ten Neurons in der verborgenen Schicht durchmmmm &lt; nm&lt;nm < neinjeinja_jjjj , wobei f eine Aktivierungsfunktion wie tanh oder sigmoid ist …

1
Python Seaborn: Wie werden Fehlerbalken in Barplots berechnet?
Ich verwende die Seaborn-Bibliothek, um Balkendiagramme in Python zu erstellen. Ich frage mich, welche Statistiken zur Berechnung der Fehlerbalken verwendet werden, kann aber in der Barplot-Dokumentation des Seaborn keinen Hinweis darauf finden . Ich weiß, dass die Balkenwerte in meinem Fall basierend auf dem Mittelwert berechnet werden (die Standardoption), und …


2
Visualisieren Sie ein horizontales Box-Diagramm in R.
Ich habe einen solchen Datensatz. Die Daten wurden über einen Fragebogen gesammelt und ich werde eine explorative Datenanalyse durchführen. windows &lt;- c("yes", "no","yes","yes","no") sql &lt;- c("no","yes","no","no","no") excel &lt;- c("yes","yes","yes","no","yes") salary &lt;- c(100,200,300,400,500 ) test&lt;- as.data.frame (cbind(windows,sql,excel,salary),stringsAsFactors=TRUE) test[,"salary"] &lt;- as.numeric(as.character(test[,"salary"] )) Ich habe eine Ergebnisvariable (Gehalt) in meinem Datensatz und einige …

Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.