高維數(shù)據(jù)可視化SEARCH AGGREGATION
回答:數(shù)據(jù)可視化這個行業(yè)近年來確實比較火熱，很多數(shù)據(jù)行業(yè)的大佬們都把目光轉向了可視化這個香餑餑，像行業(yè)內專注數(shù)據(jù)可視化做的比較好的有：袋鼠云、數(shù)字冰雹、帆軟。包括一些互聯(lián)網(wǎng)大廠ucloud云、ucloud云、ucloud云也開始涉及可視化業(yè)務。那么你要成為一個數(shù)據(jù)可視化工程師首先就是要了解目前數(shù)據(jù)可視化的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀呀～說實話哈，過去數(shù)據(jù)可視化的開發(fā)流程可能要經(jīng)歷非常復雜的流程，什么要設計師先設計版式啦...
sunsmell
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回答:數(shù)據(jù)可視化被許多學科視為視覺通信的現(xiàn)代等價物。它涉及創(chuàng)建和研究數(shù)據(jù)的視覺表示。為了清晰有效地傳達信息，數(shù)據(jù)可視化使用統(tǒng)計圖形，圖表，信息圖形和其他工具。數(shù)字數(shù)據(jù)可以使用點，線或條編碼，從而在視覺上傳達定量信息。有效的可視化有助于用戶分析和推理數(shù)據(jù)和證據(jù)。它使復雜的數(shù)據(jù)更易于訪問，易于理解和使用。用戶可能有特定的分析任務，比如進行比較或理解因果關系，圖形的設計原則（即顯示比較或顯示因果關系）跟隨任務...
alanoddsoff
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回答:市面上的數(shù)據(jù)可視化工具很多，大體分為3類：1、專業(yè)圖表制作類，專業(yè)的圖表制作網(wǎng)站/軟件，針對性的制作一些可視化圖表，一般不帶有數(shù)據(jù)處理功能2、開發(fā)工具，比如python，調用第三方可視化庫可以制作非常個性化的可視化圖表，門檻高，要會寫代碼3、零代碼可視化分析工具，比如BI工具，操作簡單，門檻低，自帶數(shù)據(jù)處理功能，適合普通的業(yè)務人員或者數(shù)據(jù)分析師專業(yè)圖表制作網(wǎng)站1、Flourish推薦人群：可視化愛...
joyvw
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回答:看了一下其他的回答，都是利用現(xiàn)有的可視化軟件，這里以Python為例，介紹2個比較好用的可視化包—seaborn和pyecharts，簡單易學、容易上手，繪制的圖形漂亮、大方、整潔，感興趣的朋友可以嘗試一下，實驗環(huán)境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：1.seaborn：這是一個基于matplotlib的可視化包，是對matplotlib更高級的API封裝，繪制的圖...
Tamic
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回答:干貨預警，全文8888字，配圖100+，閱讀預計10分鐘。趕時間的朋友點贊▲收藏★關注?，方便以后再看。數(shù)據(jù)可視化分析工具一般分為軟件類+網(wǎng)頁類，對于兼具數(shù)據(jù)分析+可視化呈現(xiàn)，推薦大家從Excel入手，再學習其他數(shù)據(jù)分析工具。這里給大家推薦四個適合新手入門的可視化工具，給大家安利了2款軟件和2個網(wǎng)站工具，通過接觸這4款工具，也能快速做到舉一反三，迅速上手其他可視化工具。工具1：Excel推薦Exc...
Lin_YT
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回答:奧威軟件的，完整BI數(shù)據(jù)可視化工具，外加標準化的數(shù)據(jù)分析解決方案，覆蓋多個行業(yè)和主流ERP，預設包括財務、倉庫等多板塊的數(shù)據(jù)分析模型。比如金蝶/用友標準解決方案，甚至能實現(xiàn)零開發(fā)。此外，奧威軟件的BI數(shù)據(jù)可視化工具還開發(fā)了多種高效智能分析功能，包括行計算自定義（財務專用）、智能鉆?。ㄈ我鈭蟊碜杂纱┩搞@?。?、可視化ETL等。至于報表效果嘛，要體驗自主分析的話可以去奧威軟件官網(wǎng)上的demo平臺。報表截...
RobinQu
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...，但有時候我們可能需要給數(shù)據(jù)降維。降維的需求往往與可視化有關（減少兩三個維度，好讓我們可以繪圖），但這只是其中一個原因。有時候，我們認為性能比精度更重要，那么我們就可以將 1000 維的數(shù)據(jù)降至 10 維，從而讓...
...的一種降維算法。 PAC也可用于高維數(shù)據(jù)壓縮、高維數(shù)據(jù)可視化（轉二維或三維后就可以畫圖顯示）等方面，也是其它很多圖像處理算法的預處理步驟。 PCA的計算 關于PCA，網(wǎng)上一搜還是不少的，但我仔細看了幾篇文章之后，發(fā)現(xiàn)...
...;p> 平行坐標圖是一種通常的可視化方法，用于對高維幾何和多元數(shù)據(jù)的可視化?！ 榱吮硎驹诟呔S空間的一個點集，在N條平行的線的背景下，（一般這N條線都...
...富的深度學習相關的API，支持Python和C/C++接口。TF提供了可視化分析工具Tensorboard，方便分析和調整模型。TF支持Linux平臺，Windows平臺，Mac平臺，甚至手機移動設備等各種平臺。1.2 TF系統(tǒng)架構圖 1 2是TF的系統(tǒng)架構，從底向上分為設...
...00) X[:, 1] = 0.75 * X[:, 0] + 3. + np.random.normal(0, 10., size=100) $X$ 可視化如圖： demean() 方法對 $X$ 進行均值歸0處理： def demean(X): return X - np.mean(X, axis=0) X_demean = demean(X) 均值歸0處理后的 $X\_dem...
...以在分類器被用作特征去執(zhí)行分類。然而，更復雜的，更高維的和更繁雜的真實世界的時間序列數(shù)據(jù)不能被分析的方程式描述，用方程的參數(shù)去解決，因為動力學要么太復雜或未知和傳統(tǒng)的淺方法，只含有一個小非線性操作的數(shù)...
...位客戶的一舉一動 隨著數(shù)據(jù)生成和收集量的不斷增加，可視化和繪制分析變得越來越具有挑戰(zhàn)性。進行可視化的最常見方法之一是通過圖表。假設我們有2個變量，年齡Age和身高Height。我們可以使用Age和Height之間的散點圖或線圖...
...地址：https://arxiv.org/abs/1706.00473深度學習是一種為非線性高維數(shù)據(jù)進行降維和預測的機器學習方法。而從貝葉斯概率視角描述深度學習會產(chǎn)生很多優(yōu)勢，即具體從統(tǒng)計的解釋和屬性，從對優(yōu)化和超參數(shù)調整更有效的算法，以及預...
...并存在內部分層。這些小模塊，非常擅長處理不同類型的可視化刺激。生物學家推測，大腦一定有某種機制，以某些權重穿針引線般組合低層次的可視化特征，從而構建出我們看到的五彩繽紛的大千世界。大腦皮層中普...
...空間，編碼映射將這十個分布推前到隱空間上。為了可視化，我們將隱空間定義為二維平面，如此得到十個概率分布。圖11. 手寫體數(shù)字在隱空間的概率分布。圖11顯示了不同數(shù)字在隱空間的概率分布，這種流形+概率分布可...
...svm.SVC(kernel=linear, C=1,gamma=0).fit(X, y) 創(chuàng)建一個網(wǎng)格來進行可視化 x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1h = (x_max / x_min)/100xx, yy = np.m...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...
