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数据可视化(15)-Seaborn系列 | 变量关系jointplot()

变量关系 在默认情况下变量关系是散点图与直方图组合的联合直方图,可以通过设置kind来改变联合直方图。...kind:{"scatter"| "reg"| "resid"| "kde"| "hex"} 作用:指定要绘制的类型 color : matplotlib color height : 数字 作用:指定的大小...(是正方形的) ratio:数字 作用:指定主轴(x,y轴)与边缘轴(正方形四边除x,y轴外的其它轴)高度的比率 space:数字 作用:指定主轴与边缘轴之间的空间 dropna : bool...指定了num则表示生成的随机数是可预测的 np.random.seed(0) # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例7: 通过指定height来设置的大小...linewidth=1) plt.show() [kb15hr2uf1.png] 案例地址 案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN 整理制作:数据分析与可视化学研社

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TKDE2023 | 基于学习的社交推荐算法

TLDR: 本文将社交推荐任务建模在曲空间学习之下,并提出了一种基于学习的社交推荐模型。...具体的,其设计了一个曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征,并从显式的异质学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。...最近,一些研究探索了将嵌入学习转移到曲空间的替代方法,曲空间可以保留现实世界的层级结构。 然而,直接将当前的嵌入模型应用于社交推荐并非易事,因为存在两大挑战:网络异质性和社交扩散噪声。...为了解决上述挑战,本文提出了一种基于学习的社交推荐(HGSR)模型。首先,利用曲社交嵌入的预训练来探索社交结构,这可以保留社交网络的层级特性。...总之,本文提出了一种新颖的HGSR模型用于曲空间的社交推荐。为了利用社交影响扩散引入的异质性和噪声问题,设计了一种社交预训练增强的曲异质学习方法。

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推荐系统遇上深度学习(四十二)-使用神经网络做基于会话的推荐

1、背景介绍 现有基于会话的推荐,方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链,论文提出了现有方法的两个缺陷: 1)当一个会话中用户的行为数量十分有限时,这些方法难以获取准确的用户行为表示。...2)根据先前的工作发现,物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征,但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模,而忽略了会话中其他的物品。...针对上面的问题,作者提出使用网络来做基于会话的推荐,其整个模型的框架如下图所示: ? 接下来,我们就来介绍一下这个流程吧。 2、模型介绍 2.1 符号定义 V={v1,v2,......假设一个点击序列是v1->v2->v4->v3,那么它得到的子如下图中红色部分所示: ? 再假设一个点击序列是v1->v2->v3->v2->v4,那么它得到的子如下: ?...4、总结 本文使用网络进行基于会话的推荐,效果还是不错的,而且网络逐渐成为现在人工智能领域的一大研究热点。感兴趣的小伙伴们,咱们又有好多知识要学习啦,你行动起来了么?

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床(推荐)

page   喜欢Markdown写作的,肯定都会用到床,再好的文章,也要配上图片,才能图文并茂。比如:你在某平台写作,平台限制图片大小上传, 这导致你的图片用不了,这时你就可以用床代替。...床可以用于写作插图、临时分享图片外链、页面打开优化、嵌入式图片等。 床简介   床是一个在网络平台上存储图片的地方,最终目的是为了节省本地服务器空间,加快图片打开速度。...推荐   下面推荐都是个人搜集,不要钱或者需要很少钱的(排序不代表推荐顺序)大家有更好用的来分享一下吧。...聚合床   聚合床有丰富的客户端和接口,还可以挂载自己的oss,cos,七牛云等存储,自己有足够的盈利措施去长时间运营,并且免费用户的速度也很快。...  路过床具有全球 CDN 加速以确保高速、稳定。

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绘制坐标轴

坐标轴作为常用的可视化方式之一,可以在同一张图中同时展示两个不同范围的数据,示例如下 ?...在matplotib中,有以下两种方式来实现一个坐标轴 1. secondary_axis系列函数 具体包含以下两种函数 1.secondary_xaxis 2.secondary_yaxis 第一个函数用于绘制...该函数的第一个参数用于指定第二个坐标轴的位置,对于y轴图表而言,取值范围包括left和right, 对于x轴的图表而言,取值范围包括top和bottom。...通过两个axes的叠加,可以轻松实现坐标,而且不同的axes绘图时使用不同的数据,更加的方便直观。...对于单个数据的坐标轴,通过secondary_axis系列函数,实现起来更加方便,对于多个数据叠加的坐标轴,则推荐使用twin系列函数来实现。 ·end·

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WSDM2022 | 基于曲几何无标度建模的知识感知推荐算法

此外,由于神经网络在提取数据特征方面的强大性能,一些研究将推荐系统与 GNN 结合了起来。...基于 GNN 的知识图谱推荐模型通常将用户-物品历史交互与外部知识图谱的交互统一为三部,然而在数据统一之后,这些三部通常呈现出无标度(或层次)的特点,如图 1(a)所示,两项基准数据集的度分布近似于幂律分布...为了解决上述问题,本文提出了基于的曲几何洛伦茨模型的知识感知推荐模型,简称为 LKGR。... 3 展示了 topk 推荐任务下本文算法与基线算法的性能对比。...本文总结 本文提出了一个 KG- 增强的推荐模型,即 LKGR,该模型学习用户和物品的嵌入,以及 KG 实体在曲空间中的嵌入。

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Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...的机器学习实践 (一) - 初识机器学习 基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib 基于Spark的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建 基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

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床的推荐

关于hexo使用的免费床 更新为2020.3.22 GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人床(无备案推荐) 七牛床(有备案推荐) 微博床(凉凉) qq床(不推荐) 风过不留痕大佬的床...https://pic.alexhchu.com/ (强烈推荐+1) 其他我这里就不推荐了 GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人床 教程很多,操作简单,可拓展性强,速度快并且背靠...七牛床 一开始很多人推荐使用这个 优点 速度快 支持https 10g够轻度人群使用。 缺点 但是现在不好用了,为啥? 因为他需要你是用备案域名!!!...带人工审核/人工智障的审核图片,有时候会清理图片 QQ床 使用qq空间的相册 优点 访问快,容量好像没有限制吧 缺点 QQ空间说不定哪天就设置上防盗链系统,而且更换域名 这不是腾讯推荐的方式...而且该节点仅提供大,所以节点很可能会出现网络拥堵的情况,不排除腾讯为了服务稳定而对每个访问进行限速处理本人自用 更新于 2020.2.11 风过不留痕的床 优点 免费 速度快 无需备案

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Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...的机器学习实践 (一) - 初识机器学习 基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib 基于Spark的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建 基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

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