WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-visualization'


Cytoscape.js: швейцарский армейский нож для графической визуализации данных
Cytoscape.js — это мощная библиотека JavaScript с открытым исходным кодом для создания и отображения графических данных в виде интерактивной веб-визуализации. Он позволяет разработчикам создавать визуализации данных и управлять ими, включая узлы (представляющие объекты) и ребра (представляющие отношения между объектами), а также применять различные параметры компоновки, стиля и взаимодействия. Но зачем нам платформа визуализации данных? По мнению технического жюри , ежедневно мы..

Роль математики в машинном обучении
Машинное обучение является последним в длинной череде попыток преобразовать человеческие знания и рассуждения в форму, пригодную для создания машин и инженерных автоматизированных систем. По мере того, как машинное обучение становится все более распространенным, а его программные пакеты становятся проще в использовании, естественно и желательно, чтобы низкоуровневые технические детали были абстрагированы и скрыты от практикующего специалиста. В Python и R доступно множество библиотек..

3 основных диаграммы Python для улучшения ваших навыков визуализации данных
Тепловая карта Python Plotly, точечная диаграмма и визуализация коробчатой ​​диаграммы, чтобы рассказать историю ваших данных В широком спектре кодирования Python одним из важнейших навыков, который выделяется, является визуализация данных. Люди в первую очередь реагируют на визуальные стимулы — так мы устроены. В этой области вам нужно делать больше, чем просто создавать эффективный код — вам нужно извлекать ценность из данных. Визуализация данных превращает числа в идеи,..

Боже, благослови тенденции данных
Обнаружение и использование тенденций данных в программных системах Визуализация данных и моделирование процессов являются ключевыми понятиями для понимания системы, с которой вы работаете. У вас могут быть метрики для понимания текущего состояния системы (RPS, использование ресурсов) с возможностью просмотра исторических данных, и они хороши для обнаружения аномалий , но может быть сложно определить тенденции на ближайшие месяцы или даже годы. Понимание тенденций позволит вам лучше..

Визуализация данных отеля с помощью Python
Отель или курорт? Введение Вам было любопытно узнать, что люди больше любят посещать отели или курорты? или какие блюда люди предпочитают больше всего в отелях? Если вам так же любопытно, как и мне, не волнуйтесь, это некоторые из интересных открытий и многое другое, что мы собираемся раскрыть в процессе визуализации и анализа данных об отелях. Для человека, увлекающегося путешествиями и отдыхом, мне было интересно визуализировать данные о спросе на бронирование отелей. Мне..

Обработка сигналов (анализ временных рядов) для анализа научных данных с помощью Python: часть 2
Фильтр Гаусса к временному ряду В наши дни Интернет наводнен ресурсами, которые помогают ориентироваться в науке о данных и/или машинном обучении. Часто вы могли бы найти младшего ученого, такого как я, погруженного в кучу данных и пытающегося разобраться в них (что вы также можете назвать анализом временных рядов, используя причудливые термины). Только когда я рыскал в Интернете в поисках руководств по анализу научных данных, я заметил нехватку ресурсов. Таким образом, я подумал,..

«Учащиеся Skill Lab растут благодаря пожертвованиям DataCamp»
Мы в Skill Lab стремимся к тому, чтобы академические учреждения могли поддерживать их с помощью ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ КАРЬЕРНОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ, чтобы еще больше помочь своим студентам быть #CareerAware #CareerReady для будущих возможностей. По этой причине мы сотрудничаем с различными академическими учреждениями и компаниями, которые разделяют наши организационные ценности и понимают причину. Одной из наших партнерских организаций является DataCamp, которая поддерживает нас..

Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]