深度神经网络→一种分段的线性模型→无法解释→我们永远无法得到100%的神经网络信息的精确解释 解释中间层的特征 语义上的 量化的 什么模式学习？比如，给定一个图像，哪些模式被触发。...例如：90%的信息是可解释的，其中83%表示目标部件，7%表示纹理，10%不能被解释。 如何使用语义图形模型来表示CNN？ 如何学习中间层的解耦、可解释的特性？...如何在不损害区分能力的情况下提高可解释性？ 如何学习具有功能可解释结构的网络？ 今天我们先说说第一条：如何使用语义图形模型来表示CNN？ 学习CNN的解释性图 假设CNN是预训练的用于目标分类。...该图形具有多层 → CNN的多个conv层 每个节点 → 一个目标的模式 过滤器可以编码多个模式(节点) → 从滤波器的特征映射中分离出一个混合模式 每个边缘 → 共激活关系和两个模式之间的空间关系 输入...我们在解释性图中绘制对应于每个节点的图像区域，并绘制与其他方法学习的每个模式相对应的图像区域(我们在右边显示了一些示例)。 知识转移→单/多部件定位 每个节点中的部件模式是使用大量图像复杂学习的。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，考虑一个非常简单的线性模型 在这里，我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型，但实际上，我们考虑另一个特点-不用于产生数据- ，即相关 。我们考虑这三个特征的随机森林 。...例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多，但事实并非如此。只是模型无法在 和 之间选择 ：有时会 被选择，有时会被选择 。...关联度接近1时，与具有相同 ，并且与蓝线相同。 然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
绘制时只需将基函数的美学特征集中配置好需要分析的变量，然后创建新的直方图图层即可。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ? 03 基于分组的直方图 本例选用如下测试集： ?...07 绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ? 绘制2D等高线主要是调用stat_density()函数。...这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计，然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的"等高"性。接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?...也可以通过设置密度函数美学特征集中的colour参数来给不同密度的等高线着色，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 08 绘制2D密度图 本例选用如下测试集： ?...等高线图也是密度图的一种，因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数：stat_density()，只是它们传入的参数不同。首先绘制经典栅格密度图，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?
数据分布图简介 绘制基本直方图 基于分组的直方图 绘制密度曲线 绘制基本箱线图 往箱线图添加槽口和均值 绘制2D等高线 绘制2D密度图 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为：望闻问切。...绘制时只需将基函数的美学特征集中配置好需要分析的变量，然后创建新的直方图图层即可。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ? 基于分组的直方图 本例选用如下测试集： ?...绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ? 绘制2D等高线主要是调用stat_density()函数。这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计，然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的”等高”性。...接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 也可以通过设置密度函数美学特征集中的colour参数来给不同密度的等高线着色，R语言实现代码如下： ?...绘制2D密度图 本例选用如下测试集： ? 等高线图也是密度图的一种，因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数：stat_density()，只是它们传入的参数不同。
绘制时只需将基函数的美学特征集中配置好需要分析的变量，然后创建新的直方图图层即可。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ? 03 基于分组的直方图 本例选用如下测试集： ?...07 绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ? 绘制2D等高线主要是调用stat_density()函数。...这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计，然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的"等高"性。接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?...也可以通过设置密度函数美学特征集中的colour参数来给不同密度的等高线着色，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 8.绘制2D密度图 本例选用如下测试集： ?...等高线图也是密度图的一种，因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数：stat_density()，只是它们传入的参数不同。首先绘制经典栅格密度图，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?
"望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述，本文接下来将逐一讲解。...绘制时只需将基函数的美学特征集中配置好需要分析的变量，然后创建新的直方图图层即可。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ? 3.基于分组的直方图 本例选用如下测试集： ?...7.绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ? 绘制2D等高线主要是调用stat_density()函数。这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计，然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的"等高"性。...接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 也可以通过设置密度函数美学特征集中的colour参数来给不同密度的等高线着色，R语言实现代码如下： ?...8.绘制2D密度图 本例选用如下测试集： ? 等高线图也是密度图的一种，因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数：stat_density()，只是它们传入的参数不同。
作者：未禾 数据猿官网 | www.datayuan.cn 在处理一组数据时，通常首先要做的是了解变量是如何分布的。这一章将简要介绍seborn中用于检查单变量和双变量分布的一些工具。...distplot()使用一个简单的规则来很好地猜测并给予默认的切分数量，但尝试更多或更少的数据片段可能会显示出数据中的其他特征： ?...核密度估计(KDE) 或许你对核密度估计(KDE，Kernel density estimaton）可能不像直方图那么熟悉，但它是绘制分布形状的有力工具。...可以通过cut参数来控制绘制曲线的极值值的距离; 然而，这只影响曲线的绘制方式，而不是曲线如何拟合： ?...在seaborn中，这种图用等高线图显示，可以在jointplot()中作为样式传入参数使用： ? 还可以使用kdeplot()函数绘制二维核密度图。
本次将主要介绍数据集的分布可视化的使用。 数据集分布可视化 当处理一个数据集的时候，我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的。...这会让我们对数据特征有个很好的初始认识，同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法。本篇将会介绍如何使用 seaborn 的一些工具来检测单变量和双变量分布情况。 首先还是先导入需要的模块和数据集。...当绘制直方图时，你最需要确定的参数是矩形条的数目以及如何放置它们。...核密度估计（Kernel density estimation） 核密度估计可能不被大家所熟悉，但它对于绘制分布的形状是一个非常有用的工具。...可以通过 cut 参数来控制绘制曲线的极值值的距离; 然而，这只影响曲线的绘制方式，而不是曲线如何拟合： sns.kdeplot(x, shade=True, cut=0) sns.rugplot(x
机器学习之数据之美 0.说在前面 1.单变量分布 2.双变量分布 3.作者的话 0.说在前面 昨天看了一下机器学习的东西，发现在做特征工程时，需要用到seaborn的可视化方法。...特别是涉及变量置键的关系强度，对于模型的选择非常重要，那么今天一起来学习一下，有关可视化的两个分布，分别是单变量分布及双变量分布！...绘制单变量分布，单变量分布distplot()函数，默认使用柱状图hisogram来绘制，并提供一个适配的核密度估计(KDE) # 产生制定分布的数集(默认是标准正态分布) data = np.random.normal...【核密度估计】 kdeplot，核密度估计的步骤： 每一个观测附近用一个正态分布曲线近似； 叠加所有观测的正态分布曲线； 归一化,以使得曲线下面包围的面积是1 KDE的带宽参数(bw)控制着密度估计曲线的宽窄形状...【核密度估计(Kernel density estimation)】 等高线图展示核密度估计过程来可视化双变量分布 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind="
图2：图1的图像裁剪并调整为64×64像素。 我使用的模型是直接从DCGAN [2]：鉴别器（D）类似于典型的图像分类网络，具有用于特征提取的四个卷积层和用于分类的一个完全连接的层。...同样地，发电机（G）具有对称的拓扑结构（具有转置卷积而不是前向卷积）和相同数量的层和滤波器。注意，这个模型是一个无条件的GAN，并且在训练期间不使用图像属性，但是我们稍后会使用它们。...这使得可以交互地启动属性向量并实时查看它们如何影响数百个面部图像，如下面的视频所示。 脸部属性的另一个有趣的用途是让模型告诉我们脸部的主要属性是什么。...Tensorboard内置了对此的支持，可以很容易地在一个球体上显示我们的图像的小缩略图，如下图所示。请注意图像是如何根据主要特征（如皮肤或头发的颜色）聚集的。...记住，我训练了无条件的GAN，并且图像属性从未被给予网络。然而，这个模型学到了一个关于什么使图像相似的概念，以及如何使它们在潜在的空间中接近。
，下一步通常是问这个分布的特征在数据集中的其他变量之间是否不同。...但这只会影响曲线的绘制位置;密度估计仍然会在没有数据存在的范围内平滑，导致在分布的极端处人为地降低: sns.displot(tips, x="total_bill", kind="kde") sns.displot...该图通过每个数据点绘制了一条单调递增的曲线，这样曲线的高度反映了具有较小值的观测值的比例: 案例1-经验累计分布图ecdf sns.displot(penguins,x="flipper_length_mm...ECDF图的主要缺点是它表示分布的形状不如直方图或密度曲线直观。考虑鳍状肢长度的双峰性如何在直方图中立即显现，但要在ECDF图中看到它，必须寻找不同的斜率。...由于密度不能直接解释，等高线是按照密度的等比例绘制的，这意味着每条曲线都显示了一个水平集，使得密度的某个比例p位于它以下。
ggdensity是一个新的ggplot2扩展包，用于展示二维密度估计，使用的方法是基于最高密度区域（HDR）的密度估计方法。（什么是HDR？...简单的说就是在指定概率所覆盖的样本空间所有可能的区域中，HDR具有可能的最小区域。）...1 2d密度估计的hdr密度图 1-1 geom_hdr( ) geom_hdr( )函数执行2D密度估计，计算并绘制得到的最高密度区域的填充图。...geom_density_2d_filled( )绘制的等高线是估计二元密度的等距水平集合，也就是以等距的高度获得三维曲面的水平切片。...这种展示最直接的方法就是将散点绘制在密度图上。
Q：对数据集建立拟合回归模型之后，如何将模型对应的拟合线添加到散点图上？...Q：对数据建立了拟合回归模型之后，如何绘制模型对应的拟合线？...轴范围是一样的了 5.9 向散点图添加模型系数 Q：如何向图形添加模型信息？...Q：如何绘制核密度估计曲线？...Q：如何绘制小提琴图以对各组数据的密度估计进行比较？
同时也保持着与Python生态系统的高度兼容性，可以轻松集成到Python数据分析以及机器学习的工作流程中。 今天，小F就给大家介绍如何使用Seaborn制作15种不同类型的可视化图表。...密度图 密度图通过估计连续随机变量的概率函数来表示数据集的分布，也称为核密度估计(KDE)图。...上图可以清晰的看出花瓣长度与物种之间的关系。 还可以修改密度图的显示方式，和等高线有点像。...特征图 特征图可视化了数据集中变量之间的两两关系。 创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。...对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。
p=6349 本周我正和一位朋友讨论如何在结构方程模型（SEM）软件中处理具有缺失值的协变量。我的朋友认为某些包中某些SEM的实现能够使用所谓的“完全信息最大可能性”自动适应协变量中的缺失。...在下文中，我将描述我后来探索Stata的sem命令如何处理协变量中的缺失。 为了研究如何处理丢失的协变量，我将考虑最简单的情况，其中我们有一个结果Y和一个协变量X，Y遵循给定X的简单线性回归模型。...具体来说，我们将根据逻辑回归模型计算观察X的概率，其中Y作为唯一的协变量进入： gen rxb = -2 + 2 * y gen r =（runiform（）<rpr） 现在我们可以应用Stata的sem...在没有缺失值的情况下，sem命令默认使用最大似然来估计模型参数。 但是sem还有另一个选项，它将使我们能够使用来自所有10,000条记录的观察数据来拟合模型。...非正态X 让我们现在重新运行模拟，但现在让X在一个自由度上遵循卡方分布，通过平方rnormal（）绘制： clear set seed 6812312 set obs 10000 gen x=(rnormal
它提供了诸如线性回归曲线、核密度估计、分类变量关系等统计图形，帮助用户更好地理解数据和模型。2.3 强大的调色板功能Seaborn提供了多种美观的调色板，可以自定义图表的颜色。...，如直方图、核密度估计图等。...这些图表可以帮助用户了解数据的整体分布和特征。...通过可视化数据，用户能够更好地指导后续的数据清洗、特征工程等处理过程。4.2 模型评估与比较Seaborn可以帮助用户通过可视化的方式对模型的性能进行评估和比较。...它提供了丰富的统计图表类型、样式和调色板，帮助用户创建美观且具有吸引力的图表。无论是数据探索、模型评估还是结果展示，Seaborn都能为用户提供强大的支持。
rugplot() 将数组中的数据点绘制为轴上的数据 Regression plots 回归图 lmplot() 回归模型图 regplot() 线性回归图 residplot() 线性回归残差图 Matrix...pal = dict(male="#6495ED", female="#F08080") # 生存概率如何随年龄和性别变化 # y_jitter回归噪声,logistic逻辑回归模型 g = sns.lmplot...通过核密度估计图可以比较直观的看出数据样本本身的分布特征。...不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点，小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。...heatmap热力图 利用热力图可以看数据表里多个特征两两的相似度。
Python大数据分析 一、seaborn简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到...：bool型变量，用于控制是否绘制核密度估计的累计分布，默认为False shade_lowest：bool型变量，用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色，主要用于在同一个坐标轴中比较多个不同分布总体...(drop=True) 首先我们不修改其他参数只传入数据来观察绘制出的图像： #绘制iris中petal_width参数的核密度估计图 ax = sns.kdeplot(iris.petal_width...，默认为None，这时bins的具体个数由Freedman-Diaconis准则来确定 hist：bool型变量，控制是否绘制直方图，默认为True kde：bool型变量，控制是否绘制核密度估计曲线，...默认为True rug：bool型变量，控制是否绘制对应rugplot的部分，默认为False fit：传入scipy.stats中的分布类型，用于在观察变量上抽取相关统计特征来强行拟合指定的分布，下文的例子中会有具体说明
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
