上节课我们简单介绍了推荐系统的总体框架思路，从本节课开始我们将对推荐系统中的核心算法进行详细讲解。在目前主流的推荐算法中，使用最多也是最经典的，当属协同过滤算法！...1、什么是协同过滤 首先，我们还是简单介绍一下，什么是协同过滤。所谓协同过滤，它的基本思想是根据用户历史的喜好或者与目标用户兴趣相近的其他用户的选择来给目标用户推荐物品。...2、基于用户的协同过滤算法 基于用户的协同过滤算法（下面简称User-CF算法）简单来说就是给用户推荐与他兴趣相似的其他用户喜欢的物品，例如，我和小明兴趣相似，都喜欢数码产品，那么当我在电商平台搜索某个数码产品时...那么接下来我们就详细介绍一下，到底在User-CF算法中是如何进行相似性度量的。...首先回顾一下初中学过的知识：余弦值越小，其夹角越大；余弦值越大，其夹角越小。如下图所示。 ? 余弦距离公式： ?
前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列：推荐算法理论+新闻推荐实战。 推荐算法理论 本文是推荐算法理论系列的第一篇文章， 还是想从最经典的协同过滤算法开始。...所谓协同过滤(Collaborative Filtering)算法，基本思想是通过用户的行为去挖掘某种相似性(用户之间的相似或者物品之间的相似)， 通过相似性为用户做决策和推荐， 这其中，仅仅是用户的行为数据...基于物品的协同过滤 基于物品的协同过滤(ItemCF)的基本思想是预先根据所有用户的历史偏好数据计算物品之间的相似性，然后把与用户喜欢的物品相类似的物品推荐给用户。...但是物品D与其他物品相似的原因是因为D是一件热门商品， 系统无法找出A、B、C之间相似性的原因是其特征太稀疏， 缺乏相似性计算的直接数据。...如果把推荐系统模型的发展看成一棵树， 协同过滤算法可是当之无愧的根。
在《用数据讲故事》这本书中，作者总结了一套将数据合理可视化并讲故事的体系方法，本文小编的将结合自己的学习应用，为大家介绍书中核心内容。 1 你认为以下哪张图表更好？...相信很多读者已经感受到了差异：修改后的图表形式上更为统一，且内容更为直观清晰，更容易把握到想体现的关键结论。下面我们就结合《用数据讲故事》这本书介绍的体系方法，逐步介绍下图表优化的过程。...2 用数据讲故事关键步骤 第一步：理解上下文 这里的理解上下文，指在绘制图表之前要明确具体受众，并对要展示的内容有充分的理解。...10月的交易笔数情况，强调变化，在10月的数据点上标注了数据信息，让受众增加对此的关注 第五步：像设计师一样思考 在这一步，可以对图表进一步美化，增加受众感官。...3 写在后面 作为一个数据分析人员，如何将自己通过分析数据得到的结论更好的呈现、更好的应用于实际业务，是一个值得在整个职业生涯中都不断去研究的课题。
前言 在日常工作中，为了更直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。...上述两个库都是静态的可视化库，大多数做过前端Web开发的同学都用到过Echarts.js库，它是一款前端可视化的JS库、功能非常之强大。在使用之前，需要导入js库到项目中。...答案是肯定的，在Github中就有一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子：Pyecharts，它不仅很好的兼容了web项目，而且可以做到可视化的动态效果。 2....Pyecharts介绍 Pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。常规的Echarts 是由百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。...新书推荐 今日留言主题 说说最近遇到的编程问题或新学的一个小技能？
一、协同过滤算法原理 协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。...二、基于用户的协同过滤 1、基于用户的协同过滤 user-based collaboratIve filtering 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买...然后对其排序推荐给C. 这里的相似度总计是什么？又为什么需要用总计/相似度？—-看 协同过滤推荐算法（二）归一化处理 以上是基于用户的协同过滤算法。这个算法依靠用户的历史行为数据来计算相关度。...也就是说必须要有一定的数据积累(冷启动问题)。对于新网站或数据量较少的网站，还有一种方法是基于物品的协同过滤算法。...数据稀疏性。一个大型的电子商务推荐系统一般有非常多的物品，用户可能买的其中不到1%的物品，不同用户之间买的物品重叠性较低，导致算法无法找到一个用户的邻居，即偏好相似的用户。 2.
前言 在日常工作中，为了更直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。...上述两个库都是静态的可视化库，大多数做过前端Web开发的同学都用到过Echarts.js库，它是一款前端可视化的JS库、功能非常之强大。在使用之前，需要导入js库到项目中。...答案是肯定的，在Github中就有一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子：Pyecharts，它不仅很好的兼容了web项目，而且可以做到可视化的动态效果。 2....Pyecharts介绍 Pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。常规的Echarts 是由百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。...Pyecharts官方示例实战 现在我们来开始正式使用pycharts，这里我们先直接使用官方的数据，感受一下可视化展示效果。
GUI工具在进行数据处理和可视化方面相较于脚本语言的明显优势就是能够交互式的快速进行数据处理和可视化。...前面介绍了Panoply(工具推荐 | 一键可视化，支持多数据格式)，可以用来对NetCDF进行可视化，气象领域比较常见的数据格式还有Grib1/2，这种数据格式在数值预报领域尤其常见，比如很多数值预报模式的初始场数据均为...zyGrib是类似Panoply的一款图形化工具，专门用来对Grib格式数据进行处理和可视化。界面如下图所示： 红框区为绘图显示区域单个坐标点的气象要素值。...在绘图区域鼠标右键还可以发现彩蛋，可以给出一些单点时间序列图以及skew-T图，还可以导出数据，并且标记感兴趣的点。...但是使用GUI的目的就是实现快速可视化，如果需要得到更好的图形的话，还是要使用更专业的工具。这也符合一键可视化的本意。
推荐语 数据可视化一词缘于Python的流行，在Python中有诸如pyecharts，matplotlib等工具库可以调用，将一堆数据绘制成形象的图表，比如条形图，饼图等等，可以一眼就看出数据的变化趋势...在嵌入式开发过程中，也有大量的传感器数据需要分析，这些数据在调试过程中都是由串口发送到串口助手查看，可是，面对串口助手里一行行的数据，真的可以分析出问题吗？...串口发送的数据都是以时间点为单位的，即每个时间点发送一个数据，这样的数据，如何做到可视化？显然，波形显示是最好的方式！...本文中推荐的工具是作者一直使用的，由 VCAN 我行科技开发的一款多功能串口助手，这里只介绍其中的虚拟示波器功能用法及使用案例，该工具获取方式见文末。 虚拟示波器功能界面如下： ?...以上就是我使用该工具的一个典型案例，在嵌入式开发中还有很多的地方可以使用该工具可以帮助我们诊断一些细节问题： 在电赛中使用FDC2214测电容值时； 在项目中测量MQ-2气体传感器数据时，使用该工具可针对性的设计算法
SAR本质是近邻协同过滤 它通过理解项目之间的相似性来推动,并向用户具有现有亲和力的项目推荐类似项目....SAR模型的效果： ALS可参考：练习题︱ python 协同过滤ALS模型实现：商品推荐 + 用户人群放大 文章目录 1 模型原理 1.1 SAR计算流程图 1.2 共现矩阵 ——co-occurence...lift 有利于发现性/意外发现:一个不太受欢迎但总体上受到一小部分用户青睐的项目更有可能被推荐....就是移除训练中推荐的item,把一些之前没有推荐的引申出来。...关于这一部分，在 Aggarwal 的《推荐系统》中有详细描述。
达观数据相关推荐是达观推荐系统中的重要组成部分，其价值在于，在没有用户画像信息的情况下，也能给用户以好的推荐体验，比如资讯类，通过达观相关推荐算法找到item相关的其他item，可以提供对某一类或者针对某一事件多角度多侧面的深度阅读...本文主要先简单介绍相关推荐的一些常用算法，然后介绍一下基于item embedding的协同过滤。...（范雄雄达观数据） 达观相关推荐的常用算法 1 Content-based相关推荐 基于内容的推荐一般依赖于一套好的标签系统，通过计算item之间tag集合的相似性来衡量item之间的相似性，一套好的标签系统需要各方面的打磨...2 基于协同过滤的相关推荐 协同过滤主要分为基于领域以及基于隐语义模型。...作者尝试将item2vec应用到达观数据的相关推荐当中，由于资讯、短视频类的场景一般的连续item操作会比较多，因此天然的非常适合用item2vec来训练item的向量表示，从实际的训练结果和线上评估来看
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现，让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具，本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具，并对每个工具的特点进行介绍。...一、通用数据可视化工具：Datainside：Datainside是一款功能强大的数据可视化和商业智能工具，支持多种数据源，具有灵活性和易用性。...SAS：SAS 是一款商业统计软件，提供了许多数据可视化和数据分析功能。SPSS：SPSS 是一款商业统计软件，可以对数据进行分析和可视化展示。...Tableau 地图：Tableau 提供了多种地图可视化功能，可以制作各种定制化的地图和空间分析。Mapbox：Mapbox 是一个地图 API 平台和开发工具，可以创建各种交互式地图和应用程序。...Many Eyes：Many Eyes 是 IBM 开发的一款在线文本可视化工具，可以使用多种可视化方法来呈现数据。以上是我为大家推荐的30个数据可视化超级工具。
01.数据可视化库类 Echarts 一个纯javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。...HighCharts 与echarts相似，同样是可视化库，国外的产品，商用需要付费，文档详尽。 AntV 蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。...FineReport 一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具。...Power BI 一套商业分析工具，用于提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。...03.可视化大屏类 阿里DataV 提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。 FineReport 一个企业级的报表工具，同时也提供大屏的服务。
折腾了几天，终于完成了第一个web开发项目，其中乐趣多多，坑也是巨多，听我娓娓道来之前，按例给大家上网站链接： 简书推荐作者可视化 由于本人使用的腾讯学生机（小霸王），请稍作等待，不想等待的小伙伴们...搜索 项目概述 本项目结合数据的采集、预处理、存储、使用等技术，利用Python语言实现功能，展示了简书推荐作者相应的统计信息，本人的信息以及推荐作者的查询功能。...项目知识点 scrapy 利用scrapy框架进行数据的爬虫及预处理，由于侧重点是web开发，这里只是爬取了用户的个人信息，文章等信息没有做爬取。...Django web开发当然是使用python的Django框架啦。 统计 该web项目总共设计3个界面，由于界面的上下结构一样，这就要使用模板的继承。...首先可视化了用户的类型和性别分布 地区分布 ? 这里简书没有用户的地址信息，但有些用户挂了微博，我通过进入微博爬取的数据。这里微博的数据要使用正则，然后加请求头。
專 欄 ❈ 罗罗攀，Python中文社区专栏作者 专栏地址： http://www.jianshu.com/u/9104ebf5e177 ❈ 折腾了几天，终于完成了第一个web开发项目，其中乐趣多多...项目概述 本项目结合数据的采集、预处理、存储、使用等技术，利用Python语言实现功能，展示了简书推荐作者相应的统计信息，本人的信息以及推荐作者的查询功能。...项目知识点 scrapy 利用scrapy框架进行数据的爬虫及预处理，由于侧重点是web开发，这里只是爬取了用户的个人信息，文章等信息没有做爬取。...Django web开发当然是使用python的Django框架啦。 统计 该web项目总共设计3个界面，由于界面的上下结构一样，这就要使用模板的继承。...首先可视化了用户的类型和性别分布 地区分布 ? 这里简书没有用户的地址信息，但有些用户挂了微博，我通过进入微博爬取的数据。这里微博的数据要使用正则，然后加请求头。
Panoply介绍 Panoply是NASA开发的一个软件。支持Windows，Linux和macOS多种操作系统，下图是其操作界面。 主要功能： 支持netCDF，HDF，GRIB等多种数据。...数据画出来的图保存为GIF，JPEG，PNG或TIFF等多种格式，还可以绘制动图。 基本操作 基本操作及其简单，如果要问数据可视化总共分几步？...软件获取 由于下载速度一般，我把各个系统的安装包下载好了，感兴趣的朋友在「好奇心Log」公众号后台回复Panoply获取 阿里云天池发布完整开源数据集（含农业遥感监测数据集） 2021-01-21 AI...+气象 | 佳格—雷达回波短临外推模型介绍 2021-01-06 Python可视化 | 风玫瑰图可视化示例 2020-12-17 NCL专辑 | 气象中常用网格&NCL网格插值方法 2020-12-07...ERA5出1979年以前的数据了！ 2020-11-11
快速灵活的可视化工具 在这里，我们介绍一个开源的Python项目，它主要结合matplotlib的绘图实用程序和xarray包的数据管理，并将它们集成到一个可以通过命令行和GUI使用的软件中。...主要目的是要有一个框架，能够快速、吸引人、灵活、易于应用、易于重现，尤其是能够以交互的方式可视化您的数据。...因此，我开发了这个模块化的框架，它可以通过简短而全面的命令有效地创建和定制图，可以通过GUI访问（见子项目），在这里你总是有一个全面的API来访问你的数据。...每一个构成可视化的小部分，无论是数据评估的一部分，还是绘图的外观，psyplot都会把它放到一个格式选项中，在需要的时候可以重复使用。 尽管如此，它又是一个新的软件。...不一定是最快的交互式可视化软件，但肯定是开发时间最快的软件，因为它在命令行上对用户非常友好。
数据可视化——Tableau Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。...它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据，以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。...利用 Tableau 简便的拖放式界面，您可以自定义视图、布局、形状、颜色等等，帮助您展现自己的数据视角。...课程目录 第1课：tableau简介 第2课：tableau操作入门 第3课：数据源的连接和处理 第4课：字段管理 第5课：工作表处理 第6课：格式的设置 第7课：图表制作-条形图、树形图、饼图 第8课...：图表制作-柱形图、趋势图 第9课：图表制作-气泡图和散点图 第10课：图表制作-直方图和标靶图 第11课：数据分析-排序筛选组集 第12课：数据分析-趋势预测与函数 第13课：数据地图 第14课：仪表盘
大多数使用pyqtgraph数据可视化的应用程序都会生成可交互缩放，平移和使用鼠标配置的小部件。 ? 安装很简单 ?...绘图方法 在pyqtgraph中绘制数据有几种基本的方法： pyqtgraph.plot()：创建一个显示数据的新图形窗口 PlotWidget.plot()：将一组新数据添加到现有的绘图小部件 PlotItem.plot...()：将一组新数据添加到现有的绘图小部件 GraphicsLayout.addPlot()：在网格中添加一个新的图形 所有这些方法都接收相同的基本参数，这些参数控制如何绘制数据和显示图形： x - 可选的...X数据; 如果未指定，则会自动生成一系列整数。...pyqtgraph功能太多强大，很难一篇文章完全讲清楚，建议大家多看文档，多学习实例，这样很快就可以掌握这个工具了。
大数据平台搭建好后，我们要做的就是探索数据，探索数据就需要查询，做可视化，那么一款好用自助查询可视化工具，你值得拥有！...一、Zeppelin介绍 Apache Zeppelin是一个让交互式数据分析变得可行的基于网页的开源框架。Zeppelin提供了数据分析、数据可视化等功能。...zeppelin支持MD、shell、python、R、SQL、scala等多种语言，在notebook中可以使用多种语言结合markdown和可视化在探索数据后，随即做一个很漂亮的分析报告，不用再机芯数据导出...，数据可视化，多个工具之间进行迁移，大大提高工作效率。...对于分析团队很有必要引入一下该组件，新的分析团队成员再也不用担心开发环境配置了~
本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。列表如下： 数据清理(Data cleaning) 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。...1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列，DataWrangler会弹出建议变化。...这个东西的主要功能是帮用户整理数据，接下来的演示视频效果非常好：用户下载了一个CSV文件，但是同一个栏中的同一个属性有多种写法：全称，缩写，后面加了空格的，单数复数格式不一的……但是这些其实都代表了同一个属性...虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。...可视化应用与服务(Visualization applications and services) 这些工具提供了不同的可视化选项，针对不同的应用场景。
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