Публикации по теме 'data-visualization'
Самая длинная подстрока с K различными символами
JS|Техника скользящего окна
Лучшее, с чем я столкнулся, — это шаблоны решения проблем, такие как Sliding Window. Следование этому шаблону помогло мне развить способность сопоставлять новую проблему с уже известной проблемой.
Input: s = "eceba", k = 2
Output: 3
Explanation: The substring is "ece" with length 3.
Input : String="araaci", K=2
Output : 4
Explanation : The longest substring with no more than '2' distinct characters is "araa".
Давайте воспользуемся здесь..
Как работает разложение Шура, часть 3 (машинное обучение)
Переработанный алгоритм SOBI на основе разложения SCHUR для обработки данных ЭЭГ (arXiv)
Автор: Калогианнис Грегори , Карампелас Николаос , Хассапис Георгий .
Аннотация: В мозго-машинных интерфейсах (ИМТ), которые используются для управления устройствами двигательной реабилитации, возникает необходимость обработки контролируемых сигналов мозга с целью распознавания намерений пациента двигать руками или конечностями и отклонения артефактов и шума, наложенных на эти сигналы. Этот вид..
Наука о данных
Короче говоря, наука о данных — это получение чистой информации из необработанных данных, чтобы вы могли принимать решения на ее основе.
Наука о данных — это процесс подготовки данных для анализа, который включает в себя такие вещи, как очистка, агрегирование и манипулирование данными для проведения более сложного анализа данных. Затем аналитические приложения и специалисты по данным могут просматривать результаты, находить закономерности и помогать бизнес-руководителям принимать..
EDA с Python: пошаговое руководство по обнаружению и визуализации ваших данных
Исследовательский анализ данных (EDA) — важный шаг в любом проекте анализа данных. Он включает в себя обобщение и визуализацию основных характеристик данных, чтобы лучше понять их характеристики, закономерности и взаимосвязи. EDA помогает выявить потенциальные проблемы с данными и может помочь в выборе подходящих методов моделирования.
В этом руководстве мы будем использовать набор данных Iris из пакета scikit-learn, чтобы проиллюстрировать процесс EDA с использованием Python...
Исследовательские работы для чтения об использовании искусственного интеллекта для обнаружения аномалий
MAD: самоконтролируемая задача обнаружения маскированных аномалий для многомерных временных рядов ( arXiv )
Автор: Ивэй Фу , Фэн Сюэ
Аннотация: В этой статье мы представляем Обнаружение маскированных аномалий (MAD), общую самостоятельную обучающую задачу для обнаружения аномалий многомерных временных рядов. С ростом доступности данных датчиков из промышленных систем возможность обнаружения аномалий в потоках данных многомерных временных рядов приобретает большое значение...
Обработка выбросов с использованием IQR и процентиля — Часть 2
В предыдущем блоге мы рассмотрели концепцию выбросов и обсудили, как они влияют на определенные модели. Мы также рассмотрели один метод обработки выбросов, который использует нормальное распределение. В сегодняшней статье мы рассмотрим два альтернативных подхода к устранению выбросов: метод межквартильного диапазона (IQR) и метод процентилей.
Асимметричное распределение (метод IQR). Асимметричное распределение относится к типу распределения данных, при котором значения..
Релиз billboard.js 3.4: новая полярная диаграмма!
Рад поделиться еще одним новым 3.4 релизом 🥳 !. Этот выпуск содержит 3 новых функции и 7 исправлений ошибок.
Подробную информацию о выпуске см. в примечании к выпуску: https://github.com/naver/billboard.js/releases/tag/3.4.0
Что нового?
Полярная диаграмма
В этом выпуске появился еще один новый способ представления данных! Тип polar во многом похож на круговую диаграмму, но внешний радиус каждого сегмента различается в зависимости от значения, и для облегчения распознавания он..
Новые материалы
Как развивается смешанно-целочисленное программирование, часть 7
Унифицированная техника раннего завершения для первично-двойственных алгоритмов в смешанно-целочисленном коническом программировании (arXiv)
Автор : Ювэнь Чэнь , Кэтрин Нин , Поль Гулар..
Как научить модель Keras распознавать текст переменной длины
Я некоторое время играл с официальным примером Keras image_ocr.py и хочу поделиться своими выводами в этом посте.
В официальном примере выполняется только обучение модели, но отсутствует..
Практическая пакетная нормализация
История начинается после использования инициализации He вместе с ELU (или любым вариантом ReLU) может значительно снизить опасность проблем с исчезающими/взрывающимися градиентами в начале..
Поэзия онлайн-кодирования: путешествие пикселей и страсти
В мире, наполненном инновациями, онлайн-обучение программированию становится холстом, на котором обретает форму полотно вашей мечты. Это больше, чем просто создание строк кода; это сродни..
Обработка изображений с помощью Python - размытие и повышение резкости для начинающих
Как применить ядра свертки к цветным изображениям?
В этой статье мы обсудим, как применять ядра размытия и повышения резкости к изображениям. Эти базовые ядра составляют основу многих более..
Ограничение скорости в .NET Core 7 Web API
Что такое ограничение скорости?
Ограничение скорости — это процесс, используемый для ограничения количества запросов, разрешенных для определенного ресурса в указанном временном окне. .NET..
Стабильная Diffusion 1.0 выдаёт более красивые картинки, чем SD 2.1?! Почему?
Удивительные открытия, которые я сделал недавно. Смотрите в видео: https://youtu.be/PakgD6FewoU
Есть одно логичное объяснение — что у вас?