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使用深度学习对你颜值打分

·罗伯特(Julia Robert)照片平均得分为3.78: ? 以色列著名模特Bar Refaeli这张照片得到3.7分: ?...原始论文实现了许多不同模型,包括具有手工功能经典ML模型和3种深度学习模型:AlexNet,ResNet18和ResNext50。...不幸是,由于没有ResNet18或ResNext50,keras.applications因此我将无法复制完全相同作品,但是我应该足够接近resnet50。...在启动resnet50 模型时keras,我们将使用ResNet50架构创建一个模型,并下载ImageNet数据集上已训练权重。 该论文作者没有提及他们如何精确训练模型,因此我将尽力而为。...另外,最好查看散点图和分数直方图: ? 原始分数分布(标准化): ? 预测分数分布(标准化): ? 结果看起来不错。

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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

柱状图(bar chart),是一种以长方形长度为变量表达图形统计报告图,由一系列高度不等纵向条纹表示数据分布情况,用来比较两个或以上价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小数据集分析...柱状图亦可横向排列,或用多维方式表达。 绘制每个国家或地区电影数量柱状图: ? ? ? 绘制散点图 ?...为了构建直方图,第一步是将值范围分段,即将整个值范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续,不重叠变量间隔。间隔必须相邻,并且通常是(但不是必须相等大小。...arr: 需要计算直方图一维数组 bins: 直方图柱数,可选项,默认为10 normed: 是否将得到直方图向量归一化。...’ 返回值 : n: 直方图向量,是否归一化由参数normed设定 bins: 返回各个bin区间范围 patches: 返回每个bin里面包含数据,是一个list ?

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    有这5小段代码在手,轻松实现数据可视化(Python+Matplotlib)

    在项目早期阶段,通常会进行探索性数据分析(EDA)以获取对数据理解和洞察,尤其对于大型高维数据集,数据可视化着实有助于使数据关系更清晰易懂。...这里有两个参数需要注意。第一个参数是n_bins参数,用于控制直方图离散度。...有些人可能会认为,必须要制作两个独立直方图将它们并排放在一起进行比较。但实际上,有更好方法:用不同透明度实现直方图叠加。比如下图,将均匀分布透明度设置为0.5,以便看清后面的正态分布。...叠加直方图 在实现叠加直方图代码中需要设置以下几个参数: 设置水平范围,以适应两种可变分布; 根据这个范围和期望分组数量,计算并设置组距; 设置其中一个变量具有更高透明度,以便在一张图上显示两个分布...代码与柱状图样式相同,同样为循环遍历每个组,只是这次是在旧柱体基础上堆叠,而不是在其旁边绘制新柱体。

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    这5小段代码轻松实现数据可视化(Python+Matplotlib)

    数据可视化是数据科学家工作一项主要任务。在项目早期阶段,通常会进行探索性数据分析(EDA)以获取对数据理解和洞察,尤其对于大型高维数据集,数据可视化着实有助于使数据关系更清晰易懂。...正态分布IQ 下面是用Matplotlib库创建直方图代码。这里有两个参数需要注意。第一个参数是n_bins参数,用于控制直方图离散度。...有些人可能会认为,必须要制作两个独立直方图将它们并排放在一起进行比较。但实际上,有更好方法:用不同透明度实现直方图叠加。比如下图,将均匀分布透明度设置为0.5,以便看清后面的正态分布。...叠加直方图 在实现叠加直方图代码中需要设置以下几个参数: 设置水平范围,以适应两种可变分布; 根据这个范围和期望分组数量,计算并设置组距; 设置其中一个变量具有更高透明度,以便在一张图上显示两个分布...代码与柱状图样式相同,同样为循环遍历每个组,只是这次是在旧柱体基础上堆叠,而不是在其旁边绘制新柱体。 ?

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    Julia(数学运算和基本函数)

    x 否定 改变true以false反之亦然 晋升系统自然而自动地对参数类型混合算术运算“起作用”。有关升级系统详细信息,请参见转换和升级。...例如,[1,2,3] ^ 3未定义,因为没有标准数学意义来“ [1,2,3] .^ 3立方化” 数组,而是定义为计算元素(或“向量化”)结果[1^3, 2^3, 3^3]。类似地,对于像!...(a,b),该调用执行广播操作:它可以组合数组和标量,相同大小数组(逐个执行操作),甚至不同形状数组(例如,组合行向量和列向量)产生矩阵)。...,这在诸如哈希键比较之类情况下非常有用: x并且y是相同 isequal()认为NaN彼此相等: julia> isequal(NaN, NaN) true julia> isequal([1 NaN...对于其他类型,isequal()默认为call ==(),因此,如果要为自己类型定义相等性,则只需添加一个==()方法。

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    Pandas知识点-绘制统计图

    s参数也可以设置成一个数组,如例子中也是用numpy生成一个随机数组,使每个点大小不一样。...bottom: bottom参数用于设置柱状图底部位置(使柱状图“上浮”),默认为0,这个参数一般不需要修改,保持0即可。...设置bottom参数后,柱状图会沿y轴方向上移,如设置为200,则柱状图上移200,从y坐标为200地方开始绘制,柱状图长度不发生改变。例子中0.5相对于2000多数值差距太大,看不出来。...color: color参数用于设置柱状图颜色,前面折线图和散点图是用c参数,有一点差异。当柱状图中有多组数据时,最好传入一个数组,使不同组柱状图颜色不一样,方便区分。...这里要强调是,直方图不是柱状图,两者应用场景完全不同。 绘制直方图前,要根据数据分布设置好适合组距,然后根据组距计算出组数。 bins: bins参数用于设置直方图组数,传入计算组数。

    3.6K20

    100%基于深度强化学习对冲基金

    这家公司就是2016年创立Rosetta Analytics,核心创始人还是一位女性:·博纳菲德(Julia Bonafede)。 ?...Julia Bonafede ·博纳菲德(Julia Bonafede)与安吉洛·卡维洛(Angelo Calvello)共同创立了由女性领导公司Rosetta,以颠覆传统主动资产管理。...·博纳菲德说:“对于对冲基金来说,DRL是如此早期技术,投资者才刚刚开始看到它好处。但在机器人和医疗保健等其他行业,它已经得到了广泛应用。...“我从两个角度看待量化分析发展:我评估了许多资产管理公司,并使用多因子风险模型来监控经理风格。...“在数据历史较短地方,对于新市场,可以使用迁移学习等技术来弥补数据短缺。

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    Matlab系列之二维图形(下)

    双坐标轴绘图 这个双坐标轴意思就是把两个不同量纲、不同数量自变量对应因变量绘制在同一张图上,且具有左右两个纵轴,和直接plot(x1,y1,x2,y2)结果有一点区别,具体指令是plotyy...%在x轴上采用常用对数进行标定,使用格式和plot相同,以下两个也一样 semilogy(...)%在y轴上采用常用对数进行标定 loglog(...)...特殊图形 从matlab界面,菜单中绘图选项,就可以看到除了最常见plot所得曲线图以外,还有柱状图、饼状图、直方图等等相对特殊图形,该部分将介绍几种特殊图形,如果还有更特殊图形要求,可以在绘图菜单中...对于每个 X,最终结果是 Y 行相应值和。还可以将 X 指定为大小等于 Y 矩阵。为了避免 X 为矩阵时出现意外输出,一般将 X 列指定为重复列。...r = 2*ones(size(theta));%定义 r 为与 theta 同样大小向量。 [u,v] = pol2cart(theta,r);%创建显示 theta 方向羽毛图。

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    60种常用可视化图表使用场景——(上)

    这种图表是直方图变种,使用平滑曲线来绘制数值水平,从而得出更平滑分布,并且它们不受所使用分组数量影响,所以能更好地界定分布形状 。...14、不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间关系,原理类似双向 100% 堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...16、比例面积图 非常适合用来比较数值和显示比例(尺寸、数量等),以便快速全面地了解数据相对大小,而无需使用刻度。...此外,雷达图也可用于查看数据集中哪些变量得分较高/低,是显示性能表现理想之选。 每个变量都具有自己轴(从中心开始)。所有的轴都以径向排列,彼此之间距离相等,所有轴都有相同刻度。...当不同数量被分配到各个类别时,这些矩形面积大小会与此数量成正比显示。

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    Julia(类型系统)

    类型系统是动态,但是通过表明某些值属于特定类型,可以获得静态类型系统某些优点。这对于生成有效代码有很大帮助,但更重要是,它允许对函数参数类型方法分派与该语言进行深度集成。...类型系统一个特别与众不同特征是,具体类型不能互为子类型:所有具体类型都是最终类型,并且只能具有抽象类型作为其超类型。虽然这乍看起来似乎过分地限制了它,但它带来了许多有益结果,但缺点却很少。...类型系统其他高级方面应在前面提到: 对象值和非对象值之间没有划分:Julia中所有值都是真正对象,其类型属于单个完全连接类型图,其所有节点均属于类型。...字体系统被设计为功能强大且富有表现力,但清晰,直观且不引人注目。许多Julia程序员可能永远都不会觉得需要编写显式使用类型代码。...在确定是否使类型可变时,请问是否具有相同字段值两个实例将被视为相同,或者是否可能需要随时间进行独立更改。如果将它们视为相同,则类型可能应该是不变

    5.5K10

    Python中得可视化:使用Seaborn绘制常用图表

    在这里,曲线(KDE)显示在分布图上是近似的概率密度曲线。 与matplotlib中直方图类似,在分布方面,我们也可以改变类别的数量使图更容易理解。...Rating栏条形图 与饼图类似,我们也可以定制柱状图,使用不同柱状图颜色、图表标题等。 3.散点图 到目前为止,我们只处理数据集中一个数字列,比如评级、评论或大小等。...但是,如果我们必须推断两个数字列之间关系,比如“评级和大小”或“评级和评论”,会怎么样呢? 当我们想要绘制数据集中任意两个数值列之间关系时,可以使用散点图。...此图是机器学习领域最强大可视化工具。 让我们看看数据集评级和大小两个数字列散点图是什么样子。首先,我们将使用matplotlib绘制图,然后我们将看到它在seaborn中样子。...使用Seaborn配对图 对于非对角视图,图像是两个数值变量之间散点图 对于对角线视图,它绘制一个柱状图,因为两个轴(x,y)是相同。 5.热力图 热图以二维形式表示数据。

    6.6K30

    基于三维向量乱序堆叠物体位姿识别

    所提出方法使用“3D向量对”具有相同起点和不同终点,并且它具有表面正态分布作为特征描述符。通过考虑向量可观察性,提出方法已取得较高识别性能。...相关方法 1.三维向量结构 一般来说,对于一个物体刚性变换仅仅需要三个3D点来表示即可,三维向量三个点有相同起点和不同终点。向量对结构如图1所示: ?...图1 三维向量结构 向量对V有相同起点P和不同终点和,位置矢量和分别由和表示,和之间角度为,向量特征用等式1来计算: ? 其中、和为P、和法向向量,n为向量。...2.三维向量提取 首先,向量对提前设定参数、和从目标模型提取,三维共现直方图由方程2和3生成: ?...其中N是提取向量数量向量对特征数量是通过直方图累加得到,通过使用柱状图向量发生概率由公式(4)得以计算,给定一个发生概率?ℎ,我们用1−?ℎ(??,??1,??2)来表示特殊性向量

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    R语言入门系列之二

    ,群落之间欧氏距离相等,然而在生态学方面我们不这么看,因为B中物种1数量是A两倍,其群落差异显然比D、E更大,五种处理方法标准化数据后结果都比较好证实了上面的猜想,尤其是最后两种。...对于物理、化学变量而言,则完全不同,因为环境变量具有绝对性,例如温度1-2℃和21-22℃其差异是一样。...类似地,par(mfcol=c(3,2))规定相同窗格结构,但是次序为按列填放,即先填满第一列三个再填第二列 mfg:数值向量跳格方式一页多图,例如par(mfg=c(2,2,3,2))表示在三行两列多图环境中直接跳到第二行第二列位置...,mfg参数两个表示多图环境行、列数,前两个表示要跳到位置 此外,par()里也可以设置坐标轴大小字体样式cex、font等。...⑶其他图形 ①直方图 对于单一变量,我们可以采用hist()绘制直方图来展示在不同范围(字段)内数据分布,如下所示: attach(mtcars) hist(mpg, nclass=10) 直方图将随机变量数值范围分成一定份数

    3.8K30

    使用Julia进行统计绘图

    其规范不仅描述了可视化效果,还描述了事件、兴趣点以及如何对这些事件作出反应规则。但这个特性超出了本文范围。...示例绘图 与前一篇文章中一样,我将使用以下相同图表类型(或者按照GoG说法称之为几何图形)进行比较: 柱状图 散点图 直方图 箱线图 小提琴图 VegaLite提供类型完整列表可以在此图库中找到...用于绘制直方图时,VegaLite严格遵循GoG,因为它使用与柱状图相同几何图形(唯一区别是x轴上数据在一个称为binning过程中映射到人为类别)。...为了使bin数量与Gadfly示例中数量完全相同,我们使用以下代码将其明确设置为20: countries |> @vlplot( title = "Distribution...因此,对于VegaLite也适用于相同发现,即绘图规范非常一致,因此易于学习。 但正如我们从小提琴图中可以看到那样,如果事先没有定义,规范可能变得相当复杂。

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    目标跟踪基础:两张图片相似度算法

    通过计算两个图像哈希值汉明距离,可以衡量图像相似度。这些哈希算法主要适用于简单图像相似度比较和快速图像检索任务。它们具有计算效率高、哈希值固定长度、对图像变换具有一定鲁棒性等优点。...直方图算法通过统计图像中不同颜色像素数量,并以直方图形式呈现,进而进行图像相似度比较。直方图算法计算图片相似度步骤:图像预处理:将图像转换为灰度图像或彩色图像,并根据需要进行尺寸调整。...计算直方图对于灰度图像,直方图表示不同灰度级别的像素数量对于彩色图像,可以分别计算各个通道(如红、绿、蓝)直方图直方图可以使用固定桶(bin)或者动态自适应桶来表示。...直方图算法优点是简单易懂,计算速度快,并且对于图片旋转、缩放等变换具有一定鲁棒性。然而,直方图算法也有一些局限性,例如它只考虑了颜色分布而忽略了纹理和结构等因素。...损失函数目标是使正样本对相似度得分高于负样本对相似度得分。

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    Python matplotlib绘制直方图

    柱状图用于绘制离散数据,能够一眼看出各个数据大小,比较数据之间差别,用于统计和对比。 直方图用于绘制连续性数据,展示一组或者多组数据分布状况,用于分析数据分布情况。...在坐标系中,横轴标出每个组端点,纵轴表示频数,每个矩形高代表对应频数。 柱状图宽度是固定,宽度没有特殊含义,x轴表示类别,y轴表示每一组数据大小。...直方图宽度表示各组组距,x表示组距,y轴表示每一组数据频数或数量直方图分组数据具有连续性,各矩形通常是连续排列,而柱状图则是分开排列。...二、数据准备 说明了直方图柱状图区别,开始准备实现直方图,为了与柱状图进行对比,本篇文章使用上一篇文章相同数据。...subplots(): 用于在同一张图像中绘制多张图表,包含柱状图直方图等。通过nrows, ncols两个参数设置图表张数和排列方式。

    1.8K20

    七夕情人节,看 ---大数据时代里爱情!

    他们之间这种夫妻关系上极度亲密性表露无遗:他们完善彼此语句,互相逗趣,坦率地谈及了他们挣扎如何令他们更加坚强。流下了眼泪。约翰搂着,轻抚着她头发。...雇佣劳动力兴起,使年轻人得以摆脱了家庭约束,并且赋予了他们更多自主权来决定结婚对象。启蒙运动令选择自由成为了一时风行。词语“单身女性”出现,算是相对于恋爱中幸福女人而言一种感伤形象。...就我们幸福而言,考虑到我们恋爱伴侣具有何等重要性——调查研究开始表明,一个美好婚姻生活,相比正确饮食或是拒绝吸烟,对于长期健康更加具有预示性。...还有另外一种讲述约翰和如何会相爱方式,一种凸显命数发挥其非凡效用方式。...但他同时承认,他痛苦不成熟恋爱经历是向着靠拢进程中阶段,让他认识到了他真正需要,以及他需要如何作出改变。就她第一段婚姻说了相同的话。

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    《七天数据可视化之旅》第五天:常用图表对比

    一方面,斜置文字和用户阅读习惯相悖,同时也占用页面空间,影响可视化图表美感。 2.柱状图 VS 直方图 1)可视化目标 展示某家出售小商品店铺,不同品类商品销售数量。...4)总结 相同点: 柱状图直方图数据结构是相同,都是由「一个分类/分组字段+一个连续数值字段」构成。 都是由柱形条构成。 不同点: 分析目的和适用场景不同。...「柱状图」主要是比较数据大小,「直方图」是用来展示数据分布。 映射到X轴上数据属性不同。 在柱状图中,X轴上变量是分类数据,例如不同手机品牌、店铺或网站在售商品分类。...在柱状图中,柱子宽度没有实际含义,一般为了美观和整齐,会要求宽度相同; 在直方图中,柱子宽度代表了区间长度(即组距),根据区间不同,柱子宽度可以不同,但其宽度原则上应该为组距整倍。...表示数据大小方式不同。 柱状图,是通过柱形条高度,来映射数据大小,且柱子之间有间隔; 直方图,是通过面积来表示数据大小,且柱子之间紧密相连,没有间隔。

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    《Learning ELK Stack》7 Kibana可视化和仪表盘

    数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶概要来自Elasticsearch聚合功能,这两个概念在Kibana中为数据集设计可视化时候扮演着至关重要角色...直方图将在选定字段上按照指定区间对文档进行分桶。这相当于以相等区间进行范围聚合 范围 类似于直方图,但可以根据需求手动配置不同级别。...Ranks(百分比等级) Count 是非常重要度量聚合函数,它主要目的是计算在桶聚合里每个桶中字段值 数量。...可视化 区域图 对于创建累积时间线或分布数据非常实用 Y轴:度量 X轴:桶。...垂直柱状图 对基于时间和非时间字段都表现得很好。垂直柱状图可以是单独柱状图,也可以是累积柱状图。Y轴是度量,X轴是桶聚合。例如,下面的垂直柱状图可以用来显示HTTP响应码计数 ?

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    数据分析中10种常见可视化图例

    1 直方图 直方图(Histogram),又称质量分布图,是一种统计报告图,由一系列高度不等纵向条纹或线段表示数据分布情况。...数据类型:单变量序列 使用场景:表达单变量序列分布 表达形态:数据被分为相等区间,高度一般表达数据频率 局限:不适合跨数据组比较。...使用场景:表达两个变量在第三个维度之间关系 表达形态:气泡图与散点图相似, 但加入了一个表示大小变量,气泡由大小指示相对重要程度 局限:气泡大小不能没有意义,且不适合比较多类别的更多维度。...多个离散变量可视化 多个离散变量一般表达不同类别,不同类别之间关系一般包括: 类别标量大小 内部组成 类别相对于整体占比 类别之间层次关系 类别之间线性依赖 类别之间多属性对比 4 柱状图...数据类型:多个连续变量 使用场景:以颜色密度表达变量之间关系,典型两个变量之间关系 表达形态:两个变量分别是x、y轴,颜色深浅代表对应点大小

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