大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 <!...i*100),0), clickable:true, map: map }); //点标注的点击事件
条形图长度代表一个特定度量的量，适用于分类信息。 3、饼图：很具有争议。注意从12点钟方向向右画最大的分块，然后在左边画第二大的分块，最小分块应接近于底部。这样帮助用户看到更大的块，也更容易比较。...6、堆积条形图：相同字段的不同分类画在了彼此的最顶端。最大的问题在于除了堆积条形图最低端的条形，其他条形的长度很难度量。若必须使用，数量限制在2-3个，以避免堆积失调。 7、箱线图：即盒须图。...这组数据显示出： 最小值(minimum)=5 下四分位数(Q1)=7 中位数(Med--也就是Q2)=8.5 上四分位数(Q3)=9 最大值(maximum)=10 平均值...farout: 在图上不予显示，仅标注一个符号∇。 最大值区间： Q3+1.5ΔQ 最小值区间： Q1-1.5ΔQ 最大值与最小值产生于这个区间。...相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的箱形图便绘出了。统计软件绘制的箱形图一般没有标出内限和外限。
Quick BI（以下简称Qbi）做数据分析有5个模块：仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI（以下简称Pbi）制作的报告。...组合不改变视觉对象本身的形状和位置，位置分散的视觉对象组合后，虽然行动上是一个整体，但视觉对象彼此之间仍然是分散的。如下图四个按钮，组合前后，仍保持原来的位置（彼此之间仍保持有间距）。...Qbi似乎没有组合功能，另有一个相似的功能（把多个对象合成一个整体）叫拼接。上述四个按钮拼接后，彼此之间的间距会消除同时局部改变原图的尺寸形状，本身分开的按钮，全部连接在一起。...下图引用自佐罗大神的案例。 3 指标布局 当放入多个指标时，Qbi提供了并列和主副两种布局方式。Pbi的新卡片图对于直接放入的指标，只有并列方式。...只要数据量稍微密集一点，这种不可控的显示方式就会出现，非常让人恼火。比如12个月的柱状图，有那么几根柱子不能标注数据。 Qbi本身也有这种显示方式，即按内置算法，为了空间而自动略过部分数据点。
斯坦福大学的snorkel系统，就是为了解决数据标注这一机器学习的瓶颈问题而开发的解决方案，它的基本思想就是通过编程来标注海量的数据点。...这样得到的训练数据集被称为弱监督（Weak Supervision）：标注并不精确，并且可能存在多个彼此冲突或重叠的标注信号。...标准函数中编码了领域相关的推理规则，可以使用入正则表达式、经验规则等常见的模式进行标注。这样生成的标注是包含噪声的，并且可能彼此冲突。...通过观察标注函数之间的彼此一致性，标注模型能够学习到每个监督源的准确度。...接下来，当标注一个新的数据点时，每一个标注函数都会对分类进行投票：正、负或弃权。基于这些投票以及标注函数的估算精度，标注模型能够程序化到为上百万的数据点给出概率性标注。
variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。 可变性有时也称为扩散或者分散。因为它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。...第一个四分位数 (Q1) 包含前 25% 的值，而第四个四分位数 (Q4) 包含最后 25% 的值。 它衡量数据如何围绕均值分布。...小方差 - 数据点往往非常接近均值且彼此非常接近 高方差 - 数据点与均值和彼此之间非常分散 零方差——所有数据值都相同 标准差（Standard Deviation） 标准偏差是数据集中的平均变异量。...它平均表示每个数据点与平均值相差多远。标准差越大，数据集的可变性越大。 为什么使用 n - 1 作为样本标准差？ 当拥有总体数据时可以获得总体标准差的准确值。...标准差低 - 数据点往往接近平均值 标准差高 - 数据点分布在大极差的值上 什么是变异性的最佳衡量标准？ 可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水平。
variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。 可变性有时也称为扩散或者分散。因为它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。...第一个四分位数 (Q1) 包含前 25% 的值，而第四个四分位数 (Q4) 包含最后 25% 的值。 它衡量数据如何围绕均值分布。基本公式为：IQR = Q3 - Q1。...小方差 - 数据点往往非常接近均值且彼此非常接近 高方差 - 数据点与均值和彼此之间非常分散 零方差——所有数据值都相同 标准差（Standard Deviation） 标准偏差是数据集中的平均变异量...它平均表示每个数据点与平均值相差多远。标准差越大，数据集的可变性越大。 为什么使用 n - 1 作为样本标准差？ 当拥有总体数据时可以获得总体标准差的准确值。...标准差低 - 数据点往往接近平均值 标准差高 - 数据点分布在大极差的值上。 什么是变异性的最佳衡量标准？ 可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水平。
在主动学习中，我们仅仅要求专家标注信息量最多的数据点，而不是预先标注整个数据集。然后我们再使用这些新获取的数据点和所有先前标注好的数据点对模型进行反复训练。...之所以将此评价指标称为“采集函数”，是因为它计算的分数确定了我们要获取的数据点。我们要发给专家做标注的这些未经标注的数据点，可以最大化采集函数。 二、存在什么问题？...如果数据集的每个数据点包含多个相似点，则 BALD 采集函数将以牺牲其他信息数据点为代价选择单个信息数据点的所有副本，从而浪费了数据效率。 但是，仅仅知道如何为每个批次数据点评分是不够的！...针对我们提出的采集函数，我们发现它具有一个非常有用的属性，叫做子模性（Submodularity），它使我们能够运用贪婪算法：逐个选择点，并在先前添加到数据点批次中的的所有点上调节每个新点。...我们可以看到，当模型对数据点有不同的解释，也就是模型对单个点更有信心（产生较小的第二项），但预测结果彼此并不不同（产生较大的第一项）时，该模型得到的分数将变高。这就是“不一致”这个名称的由来。
这使得模型能够更好地理解数据之间的关系； Embedding 技术通常会捕获数据的语义信息。在 NLP 中，这意味着相似的单词或短语在嵌入空间中会更接近，而不同的单词或短语会远离彼此。...这意味着嵌入可以适应特定任务和数据集，从而提高模型的性能；Embedding 技术通常是上下文感知的，它们可以捕获数据点与其周围数据点的关系。...创建的向量的长度为384。利用创建的向量创建一个具有相同列数的数据帧。...但这个操作只是词嵌入的一部分，完整的词嵌入还应在词嵌入中添加其它额外的信息，即：embedding_post_processor。...为了实现向量间的计算，必须保持包含这三种信息的词向量的维数一致。
聚类算法通常不是局部结构化学习的技术。但事实上也可以用他们这么做。彼此接近的点（由数据科学家使用某些度量可以定义的“接近度”）属于同一个簇。给定聚类，数据点可以由其聚类成员向量来表示。...因此，如果我们愿意容忍每个数据点R的最大逼近误差，那么簇的数目是O((1/R)^D)，其中D是数据的原始特征空间的维数。 对于 k 均值来说，均匀分布是最坏的情况。...Logistic 回归也给出了簇成员特征（在图 7-7 中标注为“k 均值的 LR”）。作为基线，我们也尝试在二维坐标（标记为“LR”）上进行逻辑回归。 ?...稀疏和密集之间的折衷是只保留最接近的簇的p的逆距离。但是现在P是一个额外的超参数需要去调整。（现在你能理解为什么特征工程需要这么多的步骤吗？），天下没有免费的午餐。...章以处理多个数据类型并使用 k 中心点算法。（k 中心点类似于 k 均值，但允许任意距离度量。） 类别变量可以转换为装箱统计（见“桶计数”），然后使用 K 均值进行特征化。
监督学习（Supervised Learning） 监督学习是一种通过标注好的数据来训练模型的学习方式。...K-均值聚类（K-Means Clustering） 概述：K-均值是一种常见的无监督学习算法，用于将数据点划分为K个聚类。...它的核心思想是通过迭代优化，将相似的数据点聚集在一起，使得组内的点彼此接近，组间的点彼此远离。 应用场景：图像分割、市场分类、社交网络分析等。 工作过程： 随机选择K个初始质心（中心点）。...支持向量机（SVM） 概述：支持向量机是一种用于分类任务的算法，其核心思想是找到一个最佳的超平面，将不同类别的数据点最大限度地分开。...神经网络（Neural Networks）和深度学习（Deep Learning） 概述：神经网络是一种模拟人脑神经元的结构，由多个层级的神经元组成。
近邻传播 近邻传播是聚类算法的另一个例子。和K均值不同，这一方法不需要我们事先设定聚类的数目。这一算法的主要思路是我们将根据观测的相似性（或者说，它们“符合”彼此的程度）聚类数据。...换句话说，兰德指数评估分割后的聚类结果和初始标签一致的比例。为了让任意观测数、聚类数的兰德指数接近零，我们有必要缩放其大小，由此得到了调整兰德指数： ? 这一测度是对称的，不受标签排列的影响。...AMI的取值范围为[0, 1]。接近零意味着分割更独立，接近1意味着分割更相似（AMI = 1意味着完全一致）。...这些测度的值不像ARI或AMI一样缩放过，因此取决于聚类数。当一个随机聚类结果的聚类数足够大，而目标数足够小时，这一测度的值不会接近零。在这样的情形下，使用ARI要更合理。...它让我们仅仅根据未标注的初始样本和聚类结果估计聚类的质量。首先，为每项观测计算轮廓系数。
大部分的进步都是由监督式学习 / 标签模式驱动的，得到这么好的性能很大程度上依赖于大量带有人工注释的标签(例如 ImageNet)。 然而，手工标注的成本是十分昂贵的，很难扩大规模。...聚类:机器学习中最常见的非监督式学习任务之一。 它是将数据集划分为若干个组的过程，聚类算法将相似的数据点组合在一起，而不同的数据点组合在不同的组中。...它是一个迭代算法，目的是将数据集划分为 k 组(聚类) ，其中每个数据点只属于一类，聚类中每个数据点和聚类质心(属于该聚类的所有数据点的算术平均值)平方距离之和最小。 ?...该网络(例如 CNN 编码器)将每个图像裁剪投影到一个嵌入中，并将同源的嵌入彼此拉近，同时将不同源的嵌入分开。通过解决实例识别任务，期望网络学习到一个有用的图像表示。 ?...我们将每个图像分配给不同粒度的多个原型。训练的目标是使每个图像嵌入更接近其相关原型，这是通过最小化一个 ProtoNCE 损失函数来实现的。
在人工智能和数据科学领域，无监督学习是一种强大的工具，专注于从未标注的数据中挖掘潜在的模式和结构。数据聚类作为无监督学习的重要应用之一，广泛用于市场细分、图像分割、生物信息学等多个领域。...本文将深入探讨无监督学习与数据聚类的基本概念、常用方法及其实现。什么是无监督学习？无监督学习是机器学习的一种范式，其目标是从未标注的数据中学习数据的内在结构，而无需依赖预先标注的目标变量。...数据聚类的核心概念数据聚类是将数据划分为多个组或簇的过程，其中同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的差异较大。...常见的聚类算法包括：K均值聚类（K-Means Clustering）：通过最小化数据点到簇中心的距离来划分数据。层次聚类（Hierarchical Clustering）：基于树状结构逐步构建聚类。...:, 0], X[:, 1], c=labels, s=50, cmap='viridis')plt.title("DBSCAN Clustering")plt.show()层次聚类层次聚类逐步合并数据点
图中可以看到许多数据彼此高度相关。这是有道理的，因为大多数突变都是彼此不同的。需要注意的一件事是alignment length与bit score高度相关。...使用K-Means创建突变聚类 K-Means是用于聚类的算法，它是机器学习中在特征空间中查找数据点并结合成组的一种方法。...我们的K-Means的目标是找到突变簇，由此我们可以得出有关的突变性质以及如何解决突变的见解。 但是，我们仍然需要选择簇数k。...因为这些点是按比例缩放的，所以图中标注的数值在数量上没有任何意义。但是，可以比较每列中的标注值。您可以从视觉上了解每个突变簇的相对属性。如果科学家要开发疫苗，它应针对这些主要的病毒突变簇。...其中四个突变位于成分一的左侧，一个突变位于右侧。成分一的特征是高alignment length。这意味着成分一的值越高则对齐长度越长（更接近原始病毒）。
尽管全球每日新增数据量以PB或EB级别增长，但是大部分数据属于无标注甚至非结构化。所以相对于监督学习，不需要标注的无监督学习蕴含了巨大的潜力与价值。...因此，一个集群是一组彼此接近的核心样本(通过一定的距离度量)和一组与核心样本相近的非核心样本（但它们本身不是核心样本）。算法有两个参数，min_samples和eps，它们正式定义了我们所说的密集。...层次聚类的合并算法通过计算两类数据点间的相似性，对所有数据点中最为相似的两个数据点进行组合，并反复迭代这一过程。...简单来说 通过计算每一个类别的数据点与所有数据点之间的欧式距离来确定它们之间的相似性，距离越小，相似度越高 。并将距离最近的两个数据点或类别进行组合，生成聚类树。...如果原始数据是稀疏的，但不是CSR格式的，即使copy_x是False的，也会复制一份。 n_jobs int, default=None 用于计算的作业数。计算每个n_init时并行作业数。
（3）、plot（x，y）函数参数的变化形式 当x为向量，y为矩阵时： 如果矩阵y的列数等于x的长度，则以向量x为横坐标，以y的每个行向量作为纵坐标绘制曲线，曲线的条数等于y的行数。...如果矩阵y的行数等于x的长度，则以向量x为横坐标，以y的每个列向量作为纵坐标绘制曲线，曲线的条数等于y的列数。 example 绘制sinx sin2xsin0.5x的函数曲线 ?...（4）、含有多个输入参数的plot函数 example： 采用不同个数的数据点绘制正弦函数曲线，观察曲线形态 ? ?...九、绘制图形的辅助操作 1、给图形添加标注 title（图形标题）： example 绘制[-2pi，2pi]区间的正弦曲线并给图像添加标题。 ? 多个标题需要用大括号括起来{}。 ? ?...、sin2x、sin0.5x的函数曲线并添加图形标注： ?
一开始这些重心是随机的（也有一些更加有效的用于初始化重心的算法） 寻找最近的重心并且更新聚类分配。将每个数据点都分配给这 K 个聚类中的一个。每个数据点都被分配给离它们最近的重心的聚类。...这里的「接近程度」的度量是一个超参数——通常是欧几里得距离（Euclidean distance）。 将重心移动到它们的聚类的中心。...层次聚类会构建一个多层嵌套的分类，类似一个树状结构。 ? 层次聚类的步骤如下： 首先从 N 个聚类开始，每个数据点一个聚类。 将彼此靠得最近的两个聚类融合为一个。现在你有 N-1 个聚类。...主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。...最近英伟达的GauGAN还能根据用户草图生成图片。 百度百科和维基百科 百度百科版本 现实生活中常常会有这样的问题：缺乏足够的先验知识，因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。
聚类分析 在基本术语中，聚类的目的是在数据中的元素内找到不同的组。为此，聚类算法在数据中找到结构，以使相同聚类（或组）的元素彼此比来自不同聚类的元素更相似。...将计算新的质心作为属于上一步的质心的点的平均值。换句话说，通过计算数据点到每个簇中心的最小二次误差，将中心移向该点。 6. 返回第3步。 K-Means超参数 · 簇数：要生成的簇和质心数。...基于密度的噪声应用空间聚类（DBSCAN） DBSCAN是另一种特别用于正确识别数据中的噪声的聚类算法。 DBSCAN分配标准 它基于具有指定半径ε的多个点，并且为每个数据点分配了特殊标签。...分配此标签的过程如下： · 它是指定数量（MinPts）的相邻点。 如果存在落在ε半径内的此MinPts点数，则将分配核心点。 · 边界点将落在核心点的ε半径内，但相邻数将少于MinPts数。...例如，突出显示的点将同时属于集群A和B，但由于其与它的接近程度而具有更高的集群A的成员资格。 GMM假设每个聚类遵循概率分布，可以是高斯分布或正态分布。
这些都是机器学习无处不在的例子，事实就是如此，我仅仅列出了9个例子。 什么是机器学习? 上周我们讲到了线性回归。这开始有点接近学习算法了。因为我们所做的是给出一组数据点，大量的位移数据点。...然后我们向你展示，计算机如何用曲线拟合数据点。某种意义上相当于，为数据学习模型。之后可以用来预测其他情况下的行为。这更接近我们谈到机器学习算法时所希望看到的。 ?...在无监督情况下简单的实现方式是，如果我知道至少存在K个分组，在这个案例中有两个不同的分组。那么如何更好地进行聚类，因此一组中的例子都彼此接近，另一组的例子也十分接近，而这两组之间数值差的很远。...我应该如何计量这些特征数据之间的差异，怎样确定哪些接近哪些并不接近，可能根据体重和身高有所不同，我需要做出抉择。 特征表示 现在我们讨论一下特征，我已经得到了一组样本，被标注或者没被标注。...我想问问它们之间的距离是多少。 ? 现在加入鳄鱼，我想进行同样的比较。没有得到同样好的结果。因此像以前那样，两类蛇很接近。但在这种情况下箭毒蛙和鳄鱼也很接近。但它们彼此之间并不像。
聚类算法评估 假设没有外部标签数据，我们怎么评价不同聚类算法的优劣？ 非监督学习往往没有标注数据，这是模型，算法的设计直接影响最终的输出和模型的性能。为了评估不同的聚类算法，我们可以从簇下手。...以连通定义的簇，这类数据集合中的数据点和数据点之间有连接关系，整个数据簇表现为图结构，该定义对不规则的形状或者缠绕的数据簇有效 以概念定义的数据簇，这类数据集合中的所有数据点具有某种共同的性质。...我们可以通过增加聚类类别的数量，如果数据是基本随机的，即不存在合适的簇结构，那么聚类误差随聚类类别数量增加而变化的幅度不大，也就找不到一个合适的K对应数据的真实簇数。...判定数据簇数 确定聚类趋势之后，我们需要找到与真实数据分布最吻合的簇数，据此判定聚类结果的质量。 测定聚类质量 给定预设的簇数，不同的聚类算法将其输出不同的结果，我们需要判定聚类结果的质量。...RMSSTD可以看成一个归一化的标准差。 ? ，通常NC ? ，因此 ? 是一个接近点的总数的数，可以看成常数。 R方，略 改进Hubert ? 统计，略
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