伊维斯 ivis算法的实现，如论文中描述。 Ivis被设计为使用在三胞胎上训练的暹罗神经网络来减少非常大的数据集的维数。 支持无监督和受监督模式。 安装 Ivis在TensorFlow之上运行。 要从运行在CPU TensorFlow软件包上的PyPi安装最新的ivis版本，请运行： # TensorFlow 2 packages require a pip version >19.0. pip install --upgrade pip pip install ivis[cpu] 如果您已安装CUDA，并且希望ivis使用tensorflow-gpu软件包，请运行 pip install

冰柱图 冰柱图也称为分区图或火焰图，它可视化分层数据结构，其中树的节点由根据其深度逐渐布置的相邻矩形表示。 节点级别的轴向支持四种定向模式：自上而下，自下而上，从左至右和从右至左。 通过鼠标滚轮事件或单击节点，可以在节点跨轴方向上进行缩放交互，从而可以逐步浏览数据。 单击节点可缩放视图，以便该节点占用可用的全部宽度。 单击图表的背景可将缩放重置为其初始位置。 该图表还通过将每个节点的尺寸动画化到其新位置来响应数据更改。 为了提高性能，将宽度小于给定阈值（ minSegmentWidth ）的节点从DOM中排除，从而可以在保持平滑交互的同时表示大型数据集。 有关随机生成的大型数据结构，请参见。 又见，和图表。 快速开始 import Icicle from 'icicle-chart'; 或者 const Icicle = require('icicle-chart'); 甚至 <

ShinyMlr：将mlr软件包集成到Shiny中 借助此软件包，可以通过闪亮的界面访问 。 该项目于去年开始，现在包含mlr的主要功能： 资料汇入 数据探索和预处理 创建回归或分类任务 利用任何mlr学习者 学习者超参数的调整 训练和预测模型 不同学习者和措施的基准实验 许多可视化 安装和启动ShinyMlr 您可以简单地从github安装该软件包： devtools :: install_github( " mlr-org/shinyMlr " ) 启动shinyMlr： runShinyMlr() OSX Yosemite上的rJava问题 如果rJava无法加载， 可能会

数据会议 :clinking_beer_mugs: _ .- ' ) ( ' .( OO )_ ,--. .- ' ),-----. .- ' ),-----. ,--. ,--.) | | .- ' ) ( OO ' .-. ' ( OO ' .-. ' | `. ' | | | OO )/ | | | | / | | | ||

按地区浏览世界幸福报告 对你来说幸福是什么？ 联合国成员国通过其2012年启动的可持续发展解决方案网络（SDSN），已开始量化世界各国的幸福感，以期收集有助于实现可持续发展目标的信息（ SDGs）。 这个过程被称为《世界幸福报告》，在可预见的将来，每年都会有一份新报告提交。 对于联合国来说，量化幸福感涉及测量和汇总6个解释性因素。 这些因素的总和称为“幸福分数”。 联合国已同意的6个解释性因素是： 人均国内生产总值 社会支持 健康预期寿命 自由选择生活 慷慨大方 腐败感。 联合国之所以选择这些因素，是因为最新的研究表明，这6个因素可以最准确地解释各国在生命评估方面的差异。 这六个因素并不是要被解释为特定的因果关系，而是要被理解为与一个国家的幸福和福祉相关的事实。 在新兴的幸福与幸福科学中，它们被视为值得信赖的指标。 （《 2019年世界幸福报告》常见问题解答） 目标： 我想知道

总览 使用AWS EMR，Spark，PySpark，Zeppelin和Airbnb的Superset分析芝加哥市区出租车行程数据集 芝加哥市出租车旅行数据集 步骤1：数据整形/合并 分析原始数据 执行基本转换 重命名列 数据类型变更 添加新列 筛选行 筛选栏 执行基本数据处理并将Spark DataFrame保存为Parquet格式。 以下是所有转换后的Spark DataFrame模式。 root | -- TripID: string (nullable = true) | -- TaxiID: string (nullable = true) | -- TripStartTS:

简介facets项目包含两个用于理解和分析机器学习数据集的可视化：Facets概述和Facets Dive。 这些可视化被实现为Polymer Web组件，并得到Type简介的支持。Facets项目包含两个用于理解和分析机器学习数据集的可视化：Facets概述和Facets Dive。 可视化被实现为Polymer Web组件，由Typescript代码支持，并且可以轻松地嵌入到Jupyter笔记本或网页中。 可视化的实时演示可以在Facets项目描述页面上找到。 构面概述概述提供了一个或多个数据集的高级视图。 它通过以下方式产生视觉特征：

MPLNClust：带有闪亮应用程序的R包，用于通过多元泊松对数正态模型的混合来执行和可视化计数数据的聚类

BMI健康状况预测 数据可视化和机器学习来预测健康状况（BMI：体重指数） 随机森林分类 该数据集取自 。 描述 性别：男/女 高度：数（厘米） 重量：数量（千克） 索引：0-极度弱1-极度2-正常3-超重4-肥胖5-极度肥胖 kaggle笔记本内核可在找到。

目录 01_1.1.1._Introduction_00-11-58.mp4 02_1.1.2._Some_Books_on_Data_Visualization_00-03-21.mp4 03_1.1.3._Overview_of_Visualization_00-11-02.mp4 04_1.2.1._2-D_Graphics_00-10-09.mp4 05_SVG-example_00-01-34.mp4 06_1.2.2._2-D_Drawing_00-09-11.mp4 07_1.2.3._3-D_Graphics_00-08-39.mp4 08_1.2.4._Photorealism_00-10-05.mp4 09_1.2.5._Non-Photorealism_00-06-09.mp4 10_1.3.1._The_Human_00-11-08.mp4 11_1.3.2._Memory_00-12-16.mp4; 12_1.3.3._Reasoning_00-07-24.mp4 13_1.3.4._The_Human_Retina_00-10-22.mp4 .......