Visualization of seaborn  seaborn[1]是一个建立在matplot之上,可用于制作丰富和非常具有吸引力统计图形的Python库.Seaborn库旨在将可视化作为探索和理解数据的核心部分,有助于帮人们更近距离了解所研究的数据集.无论是在kaggle官网各项算法比赛中,还是互联网公司的实际业务数据挖掘场景中,都有它的身影.    在本次介绍的这个项目中,我们将利用seaborn库对数据集进行分析,分别展示不同类型的统计图形. 首先,我们将导入可视化所需的所有必要包,我

函数说明: 1. cosing_similarity(array)   输入的样本为array格式,为经过词袋模型编码以后的向量化特征,用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型,并对每一个文章内容做词统计以后, 我们如果要判断两个文章内容的相关性,这时候我们需要对数字映射后的特征做一个余弦相似度的匹配:即a.dot(b) / sqrt(a^2 + b^2) 在sklearn中使用metrics.pairwise import cosine_similarity 代

1.使用Pearson积差相关系性进行检验的话可以判断两个变量之间的相关性是否显著以及相关性的强度 显著性检验 (significant test) 连续变量 vs 类别变量 (continuous variable VS nominal variable): ANOVA检验(R中可使用aov函数) 类别变量 vs 类别变量 (nominal variable VS nominal variable): 卡方检验(R中可使用chisq.test函数)--其实ANOVA的检验效果与回归分析效果相同

内核之中数据结构之间的关系图 设备驱动程序

13张动图助你彻底看懂马尔科夫链.PCA和条件概率! https://mp.weixin.qq.com/s/ll2EX_Vyl6HA4qX07NyJbA [ 导读 ] 马尔科夫链.主成分分析以及条件概率等概念,是计算机学生必学的知识点,然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解.而本文,将这些抽象的理论概念,用可视化的方式来解释,还可调节相应参数来改变结果,使这些抽象概念变得生动而立体! 计算机相关概念太难.太抽象?别怕,往下看! 人类对视觉信息的记忆要远远大于文字信息.使用图表等形式的可

Android图表库MPAndroidChart(二)--线形图的方方面面,看完你会回来感谢我的 在学习本课程之前我建议先把我之前的博客看完,这样对整体的流程有一个大致的了解 Android图表库MPAndroidChart(一)--了解他的本质,方能得心应手 Android图表库MPAndroidChart(二)--线形图的方方面面,看完你会回来感谢我的 Android图表库MPAndroidChart(三)--双重轴线形图的实现,这次就so easy了 Android图表库MPAndroid

余弦距离在计算相似度的应用中经常使用,比如: 文本相似度检索 人脸识别检索 相似图片检索 原理简述 下面是余弦相似度的计算公式(图来自wikipedia): 但是,余弦相似度和常用的欧式距离的有所区别. 余弦相似度的取值范围在-1到1之间.完全相同时数值为1,相反反向时为-1,正交或不相关是为0.(如下图,来源) 欧式距离一般为正值,归一化之后在0~1之间.距离越小,越相似. 欧式距离用于相似度检索更符合直觉.因此在使用时,需要将余弦相似度转化成类似欧氏距离的余弦距离. 维基页面中给出的角距离计

R语言中有很多现成的R包,可以绘制venn图,但是最多支持5组,当组别数大于5时,venn图即使能够画出来,看上去也非常复杂,不够直观: 在实际的数据分析中,组别大于5的情况还是经常遇到的,这是就可以考虑用花瓣图来进行数据的可视化 比如下面这个例子: 来源于该链接  https://www.researchgate.net/figure/235681265_fig3_The-pan-genome-of-Sinorhizobium-The-flower-plots-and-Venn-diagram

获取子代元素节点:children 获取所有子代元素节点数:**.childElementCount  或者  **.children.length

两种方法: 一.  使用Git log命令 git log --graph --decorate --oneline --simplify-by-decoration --all 说明: --decorate 标记会让git log显示每个commit的引用(如:分支.tag等) --oneline 一行显示 --simplify-by-decoration 只显示被branch或tag引用的commit --all 表示显示所有的branch,这里也可以选择,比如我指向显示分支ABC的关系,则

原文地址:http://blog.csdn.net/clj198606061111/article/details/20854419

先看结果,默认是展开的,我手动把表折叠了 那么如何实现呢 先点击这里 然后通过向导来创建即可,一直到finish就行了

近期事少,翻开非常久曾经写的小程序,创意倒是尚可,代码写的却比較基础,非常多东西没有实现,略改了改形成了如今的模样,如今大家都忙着大数据,中间件,web开发,偶尔看看Java Swing的作品,也许能有还有一番感觉. 源代码:https://github.com/zhishan332/mana 直接下载可执行(jdk1.6以上):CSDN下载 回头放个云盘的下载链接 如题所说我们是来看妹子的,以下我们就開始: 1.流式浏览,差别与流行看图软件,加快了浏览速度,和网页看图感觉非常像 2.设置页面,

来自法国的Guillaume Kurkdjian 擅长创作一些平面动态图像 每张都诉说了一个小笑话或者小故事 像个极其微型的小电影. 这些动图的灵感可能来自某个交通工具 或是某个悠闲的时光 也可能是生活中的任何事物 想到什么就做什么 也许你会说真羡慕他的才华 但是 没有哪个天才是天生的,编辑:千锋UI设计 Guillaume Kurkdjian也一样 在大学期间他才接触到C4D做动效 给自己定下计划每周创作一个这样的小作品 题材也来自身边校园和生活 早期的作品色彩和元素都没有十分惊艳 但是已经具

绘制了一张导图,有不对的地方欢迎指正: 下载地址 机器学习中,特征是很关键的.其中包括,特征的提取和特征的选择.他们是降维的两种方法,但又有所不同: 特征抽取(Feature Extraction):Creatting a subset of new features by combinations of the exsiting features.也就是说,特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射. 特征选择(Feature Selection):choosing a subset of all

学习框架 特征工程(Feature Engineering) 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已 什么是特征工程: 帮助我们使得算法性能更好发挥性能而已 sklearn主要用于特征工程pandas主要用于数据清洗.数据处理 特征工程包含如下3个内容: 1.特征抽取/特征提取 |__>字典特征抽取,应用DiceVectorizer实现对类别特征进行数值化.离散化 |__>文本特征抽取,应用CounterVertorize/TfIdfVectorize实现对文本特征数

from http://breezedeus.github.io/2014/11/15/breezedeus-feature-processing.html 请您移步原文观看,本文只供自己学习使用 连续(continuous)特征: 无序类别(categorical)特征: 有序类别(ordinal)特征. 特征工程(Feature Engineering)经常被说为机器学习中的black art,这里面包含了很多不可言说的方面.怎么处理好特征,最重要的当然还是对要解决问题的了解.但是,它其实也

一.概述 Andrew Ng:Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. "Applied machine learning" is basically feature engineering( 吴恩达, 人工智能和机器学习领域国际最权威学者之一:提取特征是困难的,耗时的,需要丰富的专家知识."应用机器学习"从根本上来说就是特征工程) 业界广泛流传:

1. 连续型特征的常用的归一化方法.离散型特征one-hot编码的意义 2. 度量特征之间的相关性:余弦相似度和皮尔逊相关系数