文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】数据可视化讲解及性别、周末与购物间可视化实战(超详细 附源码)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~数据可视化数据可视化通过直观的方式增加对数据的理解,帮助提取有用特征。1.特征取值分布特征的取值分布情况可以为分析特征提供重要信息。一般采用直方图和饼图来可视化取值分布。Python扩展库Matplotlib提供了多种画图方法。2.离散型特征与离散型标签的关系样本特征的值与该样本的标签的关系,是机器学习最为关心的事情。通过可视化,可以直观地展现....

【Python机器学习】数据可视化讲解及性别、周末与购物间可视化实战(超详细 附源码)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】PCA降维算法讲解及二维、高维数据可视化降维实战(附源码 超详细)

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~维数灾难维数灾难是指在涉及到向量计算的问题中,当维数增加时,空间的体积增长得很快,使得可用的数据在空间中的分布变得稀疏,向量的计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难涉及数值分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。降维不仅可以减少样本的特征数量,还可以用来解决特征冗余(是指不同特征有高度相关性)等其他数据预处理问题。可视化并探索高维数....

【Python机器学习】PCA降维算法讲解及二维、高维数据可视化降维实战(附源码 超详细)
文章 2023-05-17 来自:开发者社区

【机器学习】Matplotlib数据可视化

闲话少说,和往常一样直接进行干货的供应,但是此篇的后面可能会有更多的案例呈现。本篇涉及和总结的常用函数如下:import matplotlib.pyplot as plt plt.plot()#绘制函数 plt.scatter()#绘制散点图 plt.hist()#绘制直方图 plt.pie()#绘制饼图 plt.ylabel()#添加y轴标题,可为属性fig.set_ylabel plt.sh....

【机器学习】Matplotlib数据可视化
文章 2021-12-02 来自:开发者社区

基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化

0 相关源码1 数据可视化的作用及常用方法1.1 为什么要数据可视化1.1.1 何为数据可视化?◆ 将数据以图形图像的形式展现出来◆ 人类可以对三维及以下的数据产生直观的感受1.1.2 数据可视化的好处◆ 便于人们发现与理解数据蕴含的信息◆ 便于人们进行讨论1.2 数据可视化的常用方法◆ 对于web应用,一般使用echarts,hightcharts,d3.js等◆ 对于数据分析利器python....

基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化
文章 2018-02-22 来自:开发者社区

Python3入门机器学习 - 数据可视化基础matplotlib

先上张图 折线图 plt.plot(x,siny,label="sin(x)") plt.plot(x,cosy,color="red",linestyle="--",label="cos(x)") plt.axis([-2,12,-2,2]) //设置横纵坐标范围,也可以使用 plt.xlim(-2,12) plt.ylim(-2,2)来设置 plt.xlabel("x axis...

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