Наконец-то опубликовано! В этой статье обсуждаются расширенные визуализации с акцентом на анимированные GIF-файлы и видеоролики, созданные на Python. Например, видео кометы может иметь несколько измерений, которые трудно показать на статичном изображении: положение кометы в любой момент времени, относительная скорость каждой кометы, изменение скорости (ускорение), изменение размера кометы при приближении к ней. солнце, взаимодействие комет (очевидные столкновения) и многое другое. Он может легко отображать 17 измерений, как обсуждалось в статье.
Документ в формате PDF (6 страниц + код + иллюстрации, 11 МБ) фокусируется на четырех приложениях: интервалы прогнозирования в любом измерении, контролируемая классификация, сходимость алгоритмов, таких как градиентный спуск, при работе с хаотическими функциями и пространственные временные ряды (иллюстрация кометы). Во всех визуализациях используется цветовая модель RGB, а в одной — RGBA для особых и особенно полезных эффектов, играя с уровнем прозрачности. По сути, это позволяет вам выполнять контролируемую классификацию, используя только методы изображения, после сопоставления вашего набора данных с изображением.
Методы сжатия изображений и сглаживания включены в код Python. Для них требуется только простой вызов библиотечной функции. Код также есть на GitHub, а видео — на YouTube. В документе также представлены удивительные данные по теории чисел и экспериментальной математике. Это приводит к интересным проблемам машинного обучения: обнаружению границ/дыр и ускорению сходимости для хаотических итераций.
Прочтите статью полностью и получите доступ к бесплатному PDF-файлу здесь.
