这是一份精选的统计信息、数据可视化和机器学习资源列表,涵盖了各种有用的主题。包括《在R中的应用:数据挖掘、推理与预测》、《Python中的探索性数据分析》、《贝叶斯统计简化机器学习》等书籍。此外,还包含了深度学习的介绍,以及使用NumPy、MXNet、PyTorch和TensorFlow实现的算法。另有关于数据可视化的入门视频和播客,涵盖机器学习、人工智能和算法等多个主题。同时还包括了有关机器学习研究论文、编程和AI社区议题的内容,以及AI对社会影响的讨论。
精选机器学习和数据可视化资源清单
相关推荐
MATLAB可视化编程学习
探讨利用MATLAB进行可视化编程的方法。MATLAB作为一款强大的科学计算软件,其内置的可视化工具为数据分析和结果展示提供了极大的便利。文章将介绍MATLAB可视化编程的基本概念、常用函数以及实际应用案例,帮助读者掌握使用MATLAB创建直观、生动的图形界面的能力。
Matlab
3
2024-05-31
数据可视化
可视化是理解和分享数据洞察力的重要工具。恰当的可视化可以帮助表达核心思想或开启探索空间;它可以让世界对数据集进行讨论或分享见解。
算法与数据结构
2
2024-05-20
探索机器学习数据集:Facets可视化工具
探索机器学习数据集:Facets可视化工具
Facets项目提供了两种强大的可视化工具,可帮助您深入了解和分析机器学习数据集:
Facets概述: 获取数据集的高级视图,并进行逐个特征的统计分析。您可以使用它比较多个数据集的统计数据,并发现潜在问题,例如:
异常特征值
缺失值
训练/服务偏差
训练/测试/验证集偏差
Facets Dive: 深入探究数据集,并进行交互式探索。您可以识别数据中的模式、异常值和关系。
Facets可视化以Web组件形式呈现,并提供代码支持,方便您将其嵌入Jupyter笔记本或网页中。
关键优势:
异常检测
跨多个数据集的比较
交互式探索
易于集成
通过Facets,您可以更有效地理解和分析您的机器学习数据集,从而改进模型性能并获得更可靠的结果。
统计分析
4
2024-05-06
时间序列分析和数据挖掘资源精选
时间序列分析和数据挖掘资源精选
学习资源
课程
实用时间序列分析 | Coursera
时间序列分析 | 麻省理工学院 - 开放式课件
时间序列分析 | edX
时间序列预测 | Udacity
使用中断时间序列的策略分析 | 英特尔® 开发人员专区
版课程资源
多元时间序列分析 | 芝加哥展台,Ruey S. Tsay
时间序列 | 俄勒冈州立大学
统计预测:有关回归和时间序列分析的注释 | 杜克大学
书籍
Cochrane J H. 宏观经济学和金融学的时间序列 [J]. 计算机应用,2006,26(6):1175-1178
芝加哥大学手稿,2005年。预测:原则与实践。 Rob J Hyndman和George Athanasopoulos
论文
时间序列数据挖掘
时间序列数据的聚类—调查
工具
pyts
数据挖掘
2
2024-05-20
学习ECharts数据可视化大屏项目
学习ECharts数据可视化大屏项目是一项关键的技能,结合数据处理、前端开发与交互设计,使复杂的业务数据以直观、生动的方式展示。在实际应用中,数据可视化大屏广泛应用于监控中心、决策支持系统或展示汇报,帮助企业快速理解数据背后的故事。ECharts是百度开源的JavaScript数据可视化库,支持折线图、柱状图、饼图、散点图、地图等丰富的图表类型,具备良好的交互性和响应式设计。在本项目学习中,您将深入了解如何使用ECharts实现数据可视化大屏制作。需掌握ECharts的安装、配置和实例引入,灵活配置图表样式、数据加载和交互行为等。数据来源包括数据库、API接口或静态文件,使用AJAX技术获取并进行清洗、转换,以符合ECharts图表要求。动态加载数据实现实时更新,提升大屏的动态感和实时性。组件和布局自由组合,创造个性化的数据可视化大屏。交互设计通过点击事件、鼠标悬停、图表联动等提升用户体验,响应式布局适应不同设备和屏幕尺寸。
统计分析
2
2024-07-16
Matlab 数据可视化
本材料讲解使用 Matlab 进行数据可视化的基本方法和技巧。内容涵盖二维、三维图形绘制,图形属性设置,以及常用绘图函数的使用等方面。通过学习,您将掌握使用 Matlab 创建高质量数据可视化结果的能力。
Matlab
3
2024-06-03
MATLAB 高级教程:数组、矩阵、算法、可视化和数据分析
MATLAB 高级教程,涵盖数组、矩阵、算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算,帮助用户提升 MATLAB 技能。
Matlab
1
2024-05-30
洞悉数据奥秘:机器学习与可视化开发
探索数据之美:机器学习与可视化开发
机器学习算法赋予计算机从数据中学习的能力,进而揭示隐藏的模式和洞察。数据可视化则将这些洞察转化为易于理解的图形和图表,帮助我们更直观地理解数据。
将机器学习与可视化开发相结合,能够帮助我们:
识别趋势和模式: 通过机器学习算法,我们可以从海量数据中发现隐藏的趋势和模式,例如客户行为、市场趋势等。
预测未来: 机器学习模型可以根据历史数据预测未来趋势,例如销售额、产品需求等。
优化决策: 数据可视化可以将复杂的数据转化为直观的图表,帮助我们更好地理解数据并做出更明智的决策。
提升沟通效率: 可视化图表可以帮助我们更有效地向他人传达信息,促进团队合作和沟通。
通过机器学习和可视化开发,我们可以更深入地理解数据,并将其转化为可操作的洞察,从而推动业务发展和创新。
数据挖掘
4
2024-04-30
比例数据可视化
本次实验介绍了比例数据可视化的相关概念和方法。
统计分析
3
2024-05-13