Preguntas etiquetadas con visualization

Al escribir un artículo / hacer una presentación sobre un tema que trata sobre redes neuronales, generalmente se visualiza la arquitectura de redes. ¿Cuáles son las formas buenas / simples de visualizar arquitecturas comunes automáticamente?

80 machine-learning  neural-network  deep-learning  visualization 

Tengo un marco de datos de pandas con varias entradas, y quiero calcular la correlación entre los ingresos de algún tipo de tiendas. Hay una serie de tiendas con datos de ingresos, clasificación del área de actividad (teatro, tiendas de ropa, comida ...) y otros datos. Intenté crear un nuevo …

35 python  statistics  visualization  pandas 

Estoy tratando de entrenar un modelo de aumento de gradiente en más de 50k ejemplos con 100 características numéricas. XGBClassifiermaneja 500 árboles en 43 segundos en mi máquina, mientras que GradientBoostingClassifiermaneja solo 10 árboles (!) en 1 minuto y 2 segundos :( No me molesté en tratar de cultivar 500 …

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 

Existen muchas técnicas para visualizar conjuntos de datos de alta dimensión, como T-SNE, isomap, PCA, PCA supervisada, etc. Y hacemos los movimientos de proyectar los datos en un espacio 2D o 3D, por lo que tenemos "imágenes bonitas ". Aquí se describen algunos de estos métodos de inclusión (aprendizaje múltiple) …

23 machine-learning  dimensionality-reduction  visualization 

Entonces, quiero crear una tabla de radar de perfil de jugador como esta: No solo la escala de cada variable es diferente, sino que también quiero una escala inversa para algunas estadísticas como la estadística 'desposeída', donde menos realmente significa bueno. ¿Una solución para la escala variable para cada estadística …

19 visualization 

Necesito generar informes periódicos (diarios, mensuales) del panel de análisis web. Serán estáticos y no requieren interacción, así que imagine un archivo PDF como salida de destino. Los informes mezclarán tablas y gráficos (principalmente gráficos minigráficos y viñetas creados con ggplot2). Piense en los paneles de estilo Stephen Few / …

17 r  visualization 

¿Cuál es la mejor herramienta para visualizar (dibujar los vértices y bordes) un gráfico con 1000000 vértices? Hay alrededor de 50000 aristas en el gráfico. Y puedo calcular la ubicación de vértices y aristas individuales. Estoy pensando en escribir un programa para generar un svg. ¿Cualquier otra sugerencia?

17 visualization  graphs 

Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma …

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 

Según el artículo de Hinton, entiendo que T-SNE hace un buen trabajo al mantener las similitudes locales y un trabajo decente en la preservación de la estructura global (clusterización). Sin embargo, no estoy claro si los puntos que aparecen más cerca en una visualización 2D t-sne pueden asumirse como puntos …

14 visualization  dimensionality-reduction  tsne  manifold 

Mode Analytics tiene una buena función de mapa de calor ( https://community.modeanalytics.com/gallery/geographic-heat-map/ ). Pero no es propicio para comparar mapas (solo uno por informe). Lo que sí permiten es que los datos se extraigan fácilmente en un cuaderno de python envuelto. Y luego cualquier imagen en Python se puede agregar …

13 python  visualization  geospatial 

Estoy tratando de encontrar un equivalente de diagramas de Hinton para redes de múltiples capas para trazar los pesos durante el entrenamiento. La red entrenada es algo similar a un SRN profundo, es decir, tiene una gran cantidad de matrices de peso múltiple que harían visualmente confuso el diagrama simultáneo …

13 machine-learning  neural-network  visualization  deep-learning 

Quiero investigar el comportamiento de fijación de precios de las aerolíneas, específicamente cómo las aerolíneas reaccionan a los precios de la competencia. Como diría, mi conocimiento sobre análisis más complejos es bastante limitado. He realizado principalmente todos los métodos básicos para obtener una visión general de los datos. Esto incluye …

12 data-mining  dataset  regression  correlation  visualization 

Estoy buscando una biblioteca / herramienta para visualizar cómo cambia la red social cuando se le agregan nuevos nodos / bordes. Una de las soluciones existentes es SoNIA: Social Network Image Animator . Te permite hacer películas como esta . La documentación de SoNIA dice que está rota en este …

12 social-network-analysis  time-series  javascript  visualization 

¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time steps n - length of input …

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 

La biblioteca matplotlib es muy capaz pero carece de interactividad, especialmente dentro de Jupyter Notebook. Me gustaría una buena herramienta como fuera de línea trazado plot.ly .

11 python  visualization  pca  jupyter