高維數據可視化SEARCH AGGREGATION
回答:數據可視化這個行業近年來確實比較火熱，很多數據行業的大佬們都把目光轉向了可視化這個香餑餑，像行業內專注數據可視化做的比較好的有：袋鼠云、數字冰雹、帆軟。包括一些互聯網大廠ucloud云、ucloud云、ucloud云也開始涉及可視化業務。那么你要成為一個數據可視化工程師首先就是要了解目前數據可視化的行業發展現狀呀～說實話哈，過去數據可視化的開發流程可能要經歷非常復雜的流程，什么要設計師先設計版式啦...
sunsmell
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回答:數據可視化被許多學科視為視覺通信的現代等價物。它涉及創建和研究數據的視覺表示。為了清晰有效地傳達信息，數據可視化使用統計圖形，圖表，信息圖形和其他工具。數字數據可以使用點，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據和證據。它使復雜的數據更易于訪問，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:市面上的數據可視化工具很多，大體分為3類：1、專業圖表制作類，專業的圖表制作網站/軟件，針對性的制作一些可視化圖表，一般不帶有數據處理功能2、開發工具，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，自帶數據處理功能，適合普通的業務人員或者數據分析師專業圖表制作網站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。數據可視化分析工具一般分為軟件類+網頁類，對于兼具數據分析+可視化呈現，推薦大家從Excel入手，再學習其他數據分析工具。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數據可視化工具，外加標準化的數據分析解決方案，覆蓋多個行業和主流ERP，預設包括財務、倉庫等多板塊的數據分析模型。比如金蝶/用友標準解決方案，甚至能實現零開發。此外，奧威軟件的BI數據可視化工具還開發了多種高效智能分析功能，包括行計算自定義（財務專用）、智能鉆取（任意報表自由穿透鉆取）、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據降維。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 維的數據降至 10 維，從而讓...
...的一種降維算法。 PAC也可用于高維數據壓縮、高維數據可視化（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，網上一搜還是不少的，但我仔細看了幾篇文章之后，發現...
...;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據的可視化。 為了表示在高維空間的一個點集，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系統架構圖 1 2是TF的系統架構，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據不能被分析的方程式描述，用方程的參數去解決，因為動力學要么太復雜或未知和傳統的淺方法，只含有一個小非線性操作的數...
...位客戶的一舉一動 隨著數據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據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生很多優勢，即具體從統計的解釋和屬性，從對優化和超參數調整更有效的算法，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. 手寫體數字在隱空間的概率分布。圖11顯示了不同數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) 創建一個網格來進行可視化 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。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
