Анализ главных компонентов или PCA - очень эффективный метод уменьшения размерности данных. Данные с меньшим количеством измерений менее подвержены переобучению, увеличивают скорость алгоритма машинного обучения и, что наиболее важно, помогают визуализировать 2- или 3-мерную проекцию многомерного набора данных. Ниже приведен пример 2D-проекции набора данных scikit-learn Wine, имеющего 13 функций и 3 выходных класса. Из этой визуализации мы можем получить хорошее представление о..

В течение многих лет ведутся разговоры об искусственном интеллекте, который становится настолько сильным и широко информированным, что может стать угрозой для преемственности человечества. Сегодня, когда использование искусственного интеллекта в производственной среде продолжает расти, мы открываем различные аспекты, связанные с большим риском. Меня зовут Доминик Романо, и как инженер с опытом работы в области разработки видеоигр, цифрового маркетинга и разработки корпоративного..

Люди в США никогда не узнают нашей боли. Plotly позволяет легко отображать геопространственные данные на интерактивной хороплетной карте, особенно если ваши данные относятся к США. К сожалению, если местоположение ваших данных находится за пределами США и более детально, чем на уровне страны, все становится немного неясным. Вы можете почувствовать себя бедным кузеном, просматривая глубины Stack Overflow и GitHub Issues, чтобы найти ключи к достижению ваших целей картографирования. Я..

От оператора погрузчика до веб-разработчика №4 Эту последнюю неделю, я думаю, лучше всего назвать переходной. Некоторые вещи, над которыми я работал некоторое время, подошли к концу, и я начал в самом начале новых начинаний. Завершил свой проект freeCodeCamp : Roguelike Game. Развивайся с помощью стипендии Google Challenge : Мобильный Интернет подошел к концу. Увеличил интенсивность моей охоты за работой. Началась часть D3.js моего сертификата визуализации данных...

Что они говорят нам о наших данных? вступление Я узнал о собственных значениях и собственных векторах в университете на курсе линейной алгебры. Это было очень сухо и математически, поэтому я не понял, о чем идет речь. Но я хочу представить вам эту тему более интуитивно, и я буду использовать множество анимаций, чтобы проиллюстрировать ее. Сначала мы рассмотрим, как применение матрицы к вектору поворачивает и масштабирует вектор. Это покажет нам, что такое собственные..

Визуализация данных с помощью парных графиков в Python Как быстро создать мощную визуализацию исследовательского анализа данных После того, как вы получите хорошо очищенный набор данных, следующим шагом будет исследовательский анализ данных (EDA). EDA - это процесс выяснения того, что данные могут сказать нам, и мы используем EDA для поиска закономерностей, взаимосвязей или аномалий, чтобы информировать наш последующий анализ. Хотя существует почти подавляющее количество методов..