AnyChart AnyChart是一个强大且轻量级的 JavaScript 图表库。它带有出色的文档、企业级支持和 API。...它还提供自定义图表绘制功能，以便你可以创建自己的图表。 canvasJS canvasJS 为您提供具有简单 API 和十倍速度的 JavaScript 股票图表库。...canvasJS 支持创建具有卓越性能水平的缩放、平移和动画的股票市场和金融投资图表。 此外，canvasJS 图表库还支持在用户端下载股票市场、加密市场和金融图表作为图像格式。...LightningChart LightningChart为金融应用程序开发人员提供了 3D 和 2D 版本的交互式、响应式和闪电般的 JavaScript 图表。...例如，您可以使用静态热图可视化 12 亿个数据点。另一方面，您可以使用实时热图图表库提供和可视化 1000 万个数据点/秒。 LightningChart 在数据分析和可视化性能方面也是领先的目的地。
谱聚类基本步骤： 1、给出N个数据点两两之间的相似性。也就是一个N*N的相似性矩阵A，A(i,j)代表i和j两个数据点的相似度，数值越大则表示越相似。...第i本征矢的第j个值，就表示第j个数据点在k维空间中第i维的投影。就是说如果把k个特征矢量并成一个N*k的矩阵，则每一行代表一个数据点在k维空间的坐标。...Python的几行代码： [python] view plaincopy #获取聚类中心 def spectralProject(M): #计算矩阵D，使它的对角元是A矩阵的对应的那一列（或行）...最后看数据点落在哪个方向上，就可以知道它们属于哪个cluster。实际情况下，矩阵并不会是完全的分块矩阵，所以除了第一个本征矢，其余本征矢量对应的本征值不会完全为1，而是接近于1。...对于每一个输入的数据点，网络节点都要进行竞争，最后只有一个节点获胜。获胜节点会根据赢得的数据点进行演化，变得与这个数据点更匹配。
single_data_point Out[4]: array([51, 92]) 正如上面的输出结果所示，这段代码将会从0到100之间获取两个随机的整数。...11x2的数组，每一行表示一个单独的数据点。...可以通过使用数组的索引获取第一个数据和它对应的标签： In [8]: train_data[0], labels[0] Out[8]: (array([ 71., 60.], dtype=float32...), array([1])) 这个结果告诉我们第一个数据点是一个蓝色的正方形（因为它的类别是0），它在小镇地图的坐标位置是(x, y) = (71, 60)。...N×2 的数组（即每一行都是一个数据点）。
箱形图通常用于描述性统计，是以图形方式快速查看一个或多个数据集的好方法。...48、非彩带弦图 非彩带弦图 (Non-ribbon Chord Diagram) 是弦图的一个精简版本，仅显示节点和连接线，更加强调数据之间的连接关系。 推荐的制作工具有：Circos。...其结构通常由没有上级/父级成员的元素开始（根节点），然后加入节点，再用线连在一起，称为分支，表示成员之间的关系和连接。最后是枝叶节点（或称为末端节点），是没有子节点的成员。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。...完成收集所有数据后，把所有标记加起来并把总数写在下一列或下一行中，最终结果类似于直方图。 推荐的制作工具有：纸和笔。 53、日历图 人类曾开发出各种日历系统作为组织工具，帮助我们提前做好计划。
凝聚型层次聚类是从每个数据点开始，逐步合并最相似的簇，直到所有数据点合并为一个簇。分裂型层次聚类则从一个整体簇开始，逐步分裂成更小的簇，直到每个数据点都是一个独立的簇。...分裂型层次聚类（Divisive Clustering）：从一个包含所有数据点的簇开始，通过逐步分裂簇，直到每个数据点成为一个独立的簇。 2....从每个数据点作为一个簇开始，不断合并相似的簇，直到所有样本都属于同一个簇或满足停止条件。 初始化：每个样本点视为一个独立的簇。 迭代：计算簇之间的距离，合并距离最小的两个簇。...即每个数据点是一个簇，这时簇的数目等于样本数。 2.2 计算簇间距离 在每次迭代中，需要计算所有簇之间的距离。...我们从每个数据点开始，每次合并距离最小的两个簇，直到达到预定的簇数量。 3. 簇合并过程 在每一轮合并中，我们计算两个簇之间的最小距离，找到最相似的簇并将它们合并。
在前面的例子中，每个数据点都是城镇地图上的一个房子。每个数据点都有两个特征（即数据点在城镇地图上的位置坐标x和y）以及一个类标签（即蓝队球迷居住地是一个蓝色方块，红队球迷居住地是一个红色三角形）。...，train_data变量是一个11×2的数组，每一行对应一个数据点。...1])) 6）这就告诉我们第一个数据点是一个红色三角形（因为它的类是1），在城镇地图上的位置是（x, y）=（71, 60）。...▲图3-4 生成第一个数据点及其标签 7）但是，如果我们想一次看到整个训练集呢？让我们为此编写一个函数。...N×2的数组（即每一行是一个数据点）。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 聚类是一种涉及数据点分组的机器学习技术。给定一个数据点集，则可利用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的组中。...为了计算所使用类的数量，最好快速查看数据并尝试识别任何一个不同的分组。中心点是和每个数据点矢量长度相同的矢量，上图标记为“X”。...2.如果领域内有足够多的点（最大值为minPoints），则聚类过程开始，并且当前的数据点成为新的聚类过程中的第一个点。否则，标记该点味噪声（稍后，这个噪声点可能成为聚类的一部分）。...然后，我们选择一个度量测量两个聚类之间的距离。在本例中，我们使用平均连接，它将两个聚类间的距离定义为第一个数据集中的数据点和第二个聚类中数据点之间的平均距离。...3.重复步骤2直到遍历到树的根，即包含所有数据点的唯一一个聚类。通过这种方式，我们可以根据最后需要多少聚类，只需选择何时停止组合聚类，即何时停止构建树。
下面显示了所有滑动窗口从头到尾的整个过程。每个黑点代表滑动窗口的质心，每个灰点代表一个数据点。 与 K-means 聚类相比，这种方法不需要选择簇数量，因为均值漂移自动发现这一点。这是一个巨大的优势。...我们首先将每个数据点视为一个单一的簇，即如果我们的数据集中有 X 个数据点，那么我们就有 X 个簇。然后，我们选择一个测量两个簇之间距离的距离度量标准。...作为例子，我们将用 average linkage，它将两个簇之间的距离定义为第一个簇中的数据点与第二个簇中的数据点之间的平均距离。 在每次迭代中，我们将两个簇合并成一个。...层次聚类不需要我们指定簇的数量，我们甚至可以选择哪个数量的簇看起来最好，因为我们正在构建一棵树。...如下图所示： 模块性可以使用以下公式进行计算： 其中 L 代表网络中边的数量，k_i 和 k_j 是指每个顶点的 degree，它可以通过将每一行和每一列的项加起来而得到。
中心点是与每个数据点向量长度相同的位置，在上图中是「X」。通过计算数据点与每个组中心之间的距离来对每个点进行分类，然后将该点归类于组中心与其最接近的组中。...凝聚式层次聚类 我们首先将每个数据点视为一个单一的簇，即如果我们的数据集中有 X 个数据点，那么我们就有 X 个簇。然后，我们选择一个测量两个簇之间距离的距离度量标准。...作为例子，我们将用 average linkage，它将两个簇之间的距离定义为第一个簇中的数据点与第二个簇中的数据点之间的平均距离。在每次迭代中，我们将两个簇合并成一个。...层次聚类不需要我们指定簇的数量，我们甚至可以选择哪个数量的簇看起来最好，因为我们正在构建一棵树。...如下图所示： 模块性可以使用以下公式进行计算： 其中 L 代表网络中边的数量，k_i 和 k_j 是指每个顶点的 degree，它可以通过将每一行和每一列的项加起来而得到。
这种聚类算法将数据分组到k个集群中，基于每个数据点的特性与彼此之间的相似程度。我们可以将K-Means聚类算法应用到颜色点上，根据它们各自的红、绿、蓝颜色来组合它们。...第二行代码简单地设置了集群，在运行算法之后，这些集群的每个数据点都被分配到各自的位置。 完成聚类后，我们可以在质心上查看详细的进程的结果。...它们表示为分配给每个集群的颜色点的数量。因此，24个数据点被分配到第一个集群，33个数据点到第二个集群，最后一个集群是43个数据点。 我们还可以看到每个集群中每个特性的平均值。...请记住，每个数据点都有3个特征值(红色、绿色和蓝色之间的值为0-255)，我们已经对3个集群进行了训练。因此，每个质心也将有一个红色、绿色和蓝色的值，对应于分配给它们的集群的相关数据点的平均值。...回想一下，在训练之后，我们设置了每个数据点分配的集群号。通过这种方式，我们的训练集现在有了一个额外的列，包含了分配的集群号。使用这个数据段，我们可以在图上绘制每个数据点的集群，如下所示。 ?
机器学习简介 我们从一组收集到的数据点开始（见下图），每个数据点代表两个值之间的关系——输出（房价）与影响因素（房子面积）。 ? 然而我们无法预测没有数据点的特征的值（见下图）。 ?...成本函数的一个简单样例是每个数据点所代表的实际输出与预测输出之间偏差的绝对值总和（实际结果到最佳拟合曲线的垂直投影）。用图表表示，成本函数被描述为下表中蓝色线段的长度和。 ?...即我们使用 x1.1、x1.2，而不是 x1、x2 等，因为特征矩阵（中间矩阵）从表示 n 个特征（1 行 x，n 列）的单个数据点扩展到表示具有 n 个特征（m 行 x，n 列）的 m 个数据点。...n，1]） y = tf.matmul（x，W） 最后，向结果矩阵添加常数，也就是将常数添加到矩阵中的每一行 在 TF 中，用矩阵表示 x 和 W，无论模型的特征数量或要处理的数据点数量，矩阵都可以简化为...1.特征变换，x 我们可以将二维的图片特征（假设二维特征有 X 行，Y 列）转换成一维的行向量：将第一行以外的其它行数值依顺序放在第一行后面。 ?
中心点是与每个数据点向量长度相同的位置，在上图中是「X」。 通过计算数据点与每个组中心之间的距离来对每个点进行分类，然后将该点归类于组中心与其最接近的组中。...凝聚式层次聚类 我们首先将每个数据点视为一个单一的簇，即如果我们的数据集中有 X 个数据点，那么我们就有 X 个簇。然后，我们选择一个测量两个簇之间距离的距离度量标准。...作为例子，我们将用 average linkage，它将两个簇之间的距离定义为第一个簇中的数据点与第二个簇中的数据点之间的平均距离。 在每次迭代中，我们将两个簇合并成一个。...层次聚类不需要我们指定簇的数量，我们甚至可以选择哪个数量的簇看起来最好，因为我们正在构建一棵树。...其中 L 代表网络中边的数量，k_i 和 k_j 是指每个顶点的 degree，它可以通过将每一行和每一列的项加起来而得到。
首先，我们从一个简单的单机示例开始，然后将其发展为分布式随机梯度下降（D-SGD），最后是联邦学习（FL）。...集中学习（单机） 一个最简单的例子，我们想学习人的身高和体重之间的线性关系，并且我们拥有100人的体重和身高数据，想训练一种线性模型，该模型使用身高预测人们的体重，线性回归W = [a，b]如下： 我们怎么找到...设置A = 0和B = 2，并为每个数据点计算我们的模型，如下所示： 上面的方程肯定是不成立的，因为2 * 1.70 + 0不等于72。我们的目标是找到一个a和b使这个等式成立。...这是一个迭代过程，通过多次宠物可以找到A和B的最佳价值。 随机梯度下降（SGD） 我们通过在100个数据点的所有梯度上平均来计算F的梯度。如果我们仅使用20个数据点进行估计，该怎么办？...第一部分实际上是前50个点数据的平均梯度，第二部分是数据集后50个点数据的平均梯度。 这意味着我们不需要将所有的100个数据点放在一个地方（同一台服务器）!
由于我们收集了3种不同的测量数据（重量、高度和警惕性），因此可以将所有100个数据点投影到三维空间中，并根据其标签为每个数据点上色（例如，把“Podenco”的标签涂上棕色）。...一个可能的解决方案是查看问题数据点周围的5个邻居，看看它们是什么颜色的。如果这些数据点中的大多数标记为“Podenco”，那么我们的测量数据很可能也是从Podenco中获取的。...knn算法的首要任务是计算新数据点和所有其他现有数据点之间的距离。之后，我们需要从最近到最远的距离排序，并提取数据点标签。然后截断此有序列表，使其仅包含k个最近的数据点标签。...下面是数据集中的一个示例行，其中前4个数字是萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度，最后一个字符串表示这些测量数据的标签。...k-NNs的主要思想是：利用新的“待分类”数据点的K个最近邻来“投票”选出它应有的标签。 因此，我们需要两个核心函数来实现k-NN。第一个函数计算两个数据点之间的距离，以便找到最近的邻居。
因此，第一步是导入pandas允许读取CSV文件的库，然后使用来打印行数，列名和前5行head(5)。...还看看前5行是什么样子。 数据集 Seaborn 从导入开始matplotlib。请注意，使用的是matplotlib版本3.0.3，而不是最新版本，因为存在一个会破坏热图并使其无效的错误。...散点图 当想要显示两个要素或一个要素与标签之间的关系时，散点图很有用。这非常有用，因为还可以描述每个数据点的大小，为它们涂上不同的颜色并使用不同的标记。看看seaborn的基本命令是做什么的。...和之间的关系total_bedrooms。...数据点揭示了数据如何分布。 对图 该对图会在每对特征和标签之间产生大量的图集。对于特征/标签的每种组合，此图均显示一个散点图，对于其自身的每种组合，均显示一个直方图。
利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效，例如面部识别，手写识别，对象检测，在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。...通过应用图卷积网络（GCN），单个数据点及其连接的数据点的特征将被组合并馈入神经网络。让我们再次以论文分类问题为例。在引文图中（图1），每论文都用引文图中的顶点表示。顶点之间的边缘代表引用关系。...前两列用于在论文之间创建CITE边缘。查询将在以下步骤中更新CITE边缘上的权重，因此不需要加载最后一列。应该注意的是，该入门工具包中的文件在每篇论文中都添加了自链接，以简化查询的实现。...前两列用于在论文和文字之间创建HAS边缘。HAS边缘将用于存储稀疏词袋特征向量。查询将在以下步骤中更新HAS边缘上的权重，因此不需要加载最后一列。 ?...第一行将初始化包含图形中所有PAPER顶点的顶点集Papers。在下一个SELECT语句中，我们将从顶点集Papers开始，并遍历所有CITE边。
在这篇文章中，我们将讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。首先，我们从一个简单的单机示例开始，然后将其发展为分布式随机梯度下降（D-SGD），最后是联邦学习（FL）。...集中学习（单机） 一个最简单的例子，我们想学习人的身高和体重之间的线性关系，并且我们拥有100人的体重和身高数据，想训练一种线性模型，该模型使用身高预测人们的体重，线性回归W = [a，b]如下： 我们怎么找到...设置A = 0和B = 2，并为每个数据点计算我们的模型，如下所示： 上面的方程肯定是不成立的，因为2 * 1.70 + 0不等于72。我们的目标是找到一个a和b使这个等式成立。...这是一个迭代过程，通过多次宠物可以找到A和B的最佳价值。 随机梯度下降（SGD） 我们通过在100个数据点的所有梯度上平均来计算F的梯度。如果我们仅使用20个数据点进行估计，该怎么办？...第一部分实际上是前50个点数据的平均梯度，第二部分是数据集后50个点数据的平均梯度。 这意味着我们不需要将所有的100个数据点放在一个地方（同一台服务器）!
每个数据点被看作是来自独立同分布的样本。因为每个数据点假定是独立的，所以计算也是独立的。当使用张量时，每个数据点都在分隔的计算内核上运行。...我们现在不需要将一条线拟合到 8 个数据点，而是将一条线拟合到 800 万个数据点。欢迎来到大数据时代。 代码中有两处主要的修改。...通过对数据集进行抽样，TensorFlow 不需要一次处理整个数据集。...查看本文最后的链接资源以获取更多详细信息。 Saver 可以处理图的元数据和变量数据的保存和加载（又称恢复）。它需要知道的唯一的事情是：需要使用哪个图和变量？...是的，但有一个缺点：我还不知道使梯度流（gradient flow）在图之间容易传递的一种方法，因为你将必须评估第一个图，获得结果，并将其馈送到下一个图。
我们利用一个六光子量子处理器实现了这个量子算法的原理性实验演示验证，成功地分析了一个包含三个数据点的网络的贝蒂数拓扑特征，为量子计算领域的数据分析提供了新的探索思路和研究方法。...此外，该算法不需要大规模的量子随机存取存储器（qRAM）[25]，只需要 O(n^2 ) 的比特数即可——用于存储 n 个数据点之间所有两两间距的信息。...图 2：量子 TDA 的量子线路。（a）原始量子算法线路的简单示意图。（b）包含三个数据点的散点图。 （c）1-单纯形量子态（3<ϵ_1<4） ? 的图表征。第一个和第二个数据点由一条边连接。...第一个数据点分别和第二个和第三个数据点连接。（e）5 量子比特的优化量子线路。不同颜色的模块代表 4 个基本阶段（单纯复形制备、构造混态、相位估计、测量）。 ? 图 3：实验装置。...当 0之间都没有连接，因此第 0 个贝蒂数等于数据点个数，即 0和 4和 1。
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