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机器之心

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上线数天获2400星，这个GitHub项目帮你从头开始学习数据科学

二叉树 NLP 服务数据可视化数据分析

这个 GitHub 项目提供了一份免费学习资源，既包括超详细的学习路线图，又涵盖多个免费线上课程、大量数据科学项目和 100 多本免费机器学习书籍，项目上线数天即获得 2.4k 星。

2021-03-15

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从新冠肺炎可视化说起，数据展示如何简约但不简单

数据分析数据可视化数据挖掘数据处理 https

过去的十数年间，公共卫生事件如 SARS、甲型流感、禽流感等严重威胁人民的生命安全，无不对社会造成深远影响。而 19 年底从武汉开始爆发的新型冠状病毒疫情，在三个月时间内扩散范围已包括在亚洲、欧洲、北美洲和大洋洲的二十多个国家，逾六万患者，数字仍在持续攀升中。

2020-02-27

1K0

想快速学会数据可视化？这里有一门4小时的Kaggle微课程

数据可视化

课程地址：https://www.kaggle.com/learn/data-visualization-from-non-coder-to-coder

2019-05-13

1.1K0

沉浸式学习线性代数！这里有一本全交互的线性代数书

数据可视化

书籍地址：http://immersivemath.com/ila/index.html

2019-03-12

1K0

4种更快更简单实现Python数据可视化的方法

python 数据可视化

数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。通常，你需要在项目初期进行探索性的数据分析（EDA），从而对数据有一定的了解，而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰、更容易理解，特别是对于大规模的高维数据集。在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的，让你的受众（通常是非技术人员的客户）能够理解。

2018-12-24

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教程 | 如何利用散点图矩阵进行数据可视化

数据可视化

选自TowardsDataScience 作者：William Koehrsen 机器之心编译参与：Nurhachu Null、路本文介绍了如何在 Python 中利用散点图矩阵（Pairs Plots）进行数据可视化。如何快速构建强大的探索性数据分析可视化当你得到一个很不错的干净数据集时，下一步就是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）。EDA 可以帮助发现数据想告诉我们什么，可用于寻找模式、关系或者异常来指导我们后续的分析。尽管在 EDA 中有很多种可以

2018-06-08

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深度 | 利用进化方法自动生成神经网络：深度进化网络DENSER

神经网络数据可视化

选自CISUC 作者：Filipe Assunção 等机器之心编译参与：程耀彤、李泽南在为特定任务构建神经网络算法时，想要达到最佳性能需要大量的设计和手动调整。葡萄牙科英布拉大学计算设计和可视化实验室的研究者们利用进化算法的策略提出了深度进化网络结构表征（DENSER），可以自动进行多层深度神经网络的结构设计和参数调优，在没有先验知识的情况下，该方法生成的神经网络达到了业内最佳性能。论文：DENSER: Deep Evolutionary Network Structured Representa

2018-05-11

1.3K0

业界 | 百度成立数据可视化实验室，发布深度学习可视化平台 Visual DL

数据可视化深度学习开源

机器之心整理参与：吴欣据百度技术经理祖明的知乎文章介绍，2018 年 1 月 16 日，百度发布开源产品 ECharts（echarts.baidu.com）的最新大版本 4.0，新版本在产品的性能、功能、易用性等各个方面进行了全面提升。此外，百度还一起发布了 ECharts GL 1.0 正式版，ZRender 4.0 全新版本，WebGL 框架 ClayGL、深度学习框架 VisualDL 等数据可视化产品。祖明还提到，随着这些产品的发布，百度正式公布全新升级的数据可视化品牌----「百度数据可视化

2018-05-11

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学界 | 从可视化到新模型：纵览深度学习的视觉可解释性

深度学习神经网络数据可视化

选自arXiv 作者：张拳石、朱松纯机器之心编译参与：乾树、李泽南在本篇论文中，来自 UCLA 的研究人员就目前有关理解神经网络表征和用可解释/分离式表征学习神经网络的研究进行了一次调查。本文将研究范围圈定到以下六个研究方向：网络中间层的 CNN 特征可视化。这些方法主要是合成图像，使预训练的 CNN 中的给定神经元的得分最大化，或者用卷积层的 feature maps 反推出输入图。详细内容请看第二节。 CNN 表征的诊断。相关的研究涉及为不同的物体类别诊断 CNN 的特征空间，或揭露卷积层的潜

2018-05-09

1.2K0

教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

python 数据可视化

选自towardsdatascience 作者：George Seif 机器之心编译参与：刘晓坤、思源数据可视化是数据科学家工作的重要部分。在项目的早期阶段，我们通常需要进行探索性数据分析来获得对数据的洞察。通过数据可视化可以让该过程变得更加清晰易懂，尤其是在处理大规模、高维度数据集时。在本文中，我们介绍了最基本的 5 种数据可视化图表，在展示了它们的优劣点后，我们还提供了绘制对应图表的 Matplotlib 代码。 Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数

2018-05-09

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打开黑箱重要一步，MIT提出TbD-net，弥合视觉推理模型的性能与可解释性鸿沟

数据可视化

选自arXiv 作者：David Mascharka等机器之心编译参与：路雪、黄小天近日，MIT 林肯实验室和 Planck Aerosystems 联合发布论文，提出一组可组合的视觉推理原语，并构建了 Transparency by Design network（TbD-net），通过整合注意力机制推进了模型透明度，同时又保证了高性能。TbD 在 CLEVR 数据集上达到了当前最优的准确率 99.1%；在 CoGenT 泛化任务上，TbD 比当前最优的模型提升了超过 20 个百分点。该论文被贴到 r

2018-05-09

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深度 | 从任务到可视化，如何理解LSTM网络中的神经元

机器学习数据可视化神经网络

选自GitHub 作者：Tigran Galstyan等机器之心编译参与：Nurhachu Null、蒋思源对人类而言，转写是一件相对容易并且可解释的任务，所以它比较适合用来解释神经网络做了哪

2018-05-09

1.1K0

学界 | 谷歌联手OpenAI等发布可视化机器学习平台Distill，创始人详述创立背景

数据可视化机器学习人工智能

机器之心报道参与：微胖、蒋思源传统学术发表形式是 PDF 文件。但是，这种文件形式阻碍社区以一种新的互动创造性的方式共享科研成果。Distill 是一个现代的交互、视觉化期刊平台，面向现有以及新的

2018-05-07

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资源 | 挑战谷歌，Facebook 发布交互数据可视化工具 Visdom

数据可视化

选自GitHub 机器之心编译参与：微胖、吴攀 FAIR 发布了 Visdom，一款可在 Torch、PyTorch 以及 NumPy 上实现交互式数据可视化的工具套件。FAIR 表示，他们已经内部使用了一段时间并认为这款工具非常有助于研究。Visdom 创作者为 FAIR 的 Allan Jabri、Zeming Lin 以及 Laurens van der Maaten。其中，Allan Jabri 承担了绝大部分研发工作。项目地址：https://github.com/facebookresear

2018-05-07

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