Стоит изучить разные гайды, например «15 самых хороших книг по инфографике».
Если есть навыки Python, тут классные примеры:
Шпаргалка по визуализации данных в Python с помощью Plotly... Читать далее
Сухой вариант: специалист Data Science берёт данные, анализирует их и готовит для заказчика модель, которая решает его задачу на предоставленных данных.
Более яркий вариант: специалист... Читать далее
Для маленьких графиков можно использовать NetworkX + Matplotlib.
Если хочется интерактива, поможет связка NetworkX + Plotly.
Если же ребёр планируется много, лучше всего обрабатывать... Читать далее
Есть следующие минусы:
Невозможность работы офлайн.
В некоторых ситуациях они могут довольно дорого стоить (зависит от многих факторов, один из важнейших — объём обрабатываемой информации)... Читать далее
В результате применения обоих методов мы получаем вероятности.
Первая вероятность — с помощью байесовской оценки решения мы получаем оценку, в которую включено знание о прошлой информации... Читать далее
Можно попробовать использовать ANTLR, описание примера тут.
Либо пойти другим путём — выявлять косинусную близость, используя модель word2vec:
import gensim
import warnings
warnings.filte... Читать далее
Таких примеров очень много. Но довольно интересными являются следующие визуализации графов: пример 1, пример 2.
Особенно когда они показаны «вживую» (например, через Gephi) — выглядит... Читать далее
MSE (средняя квадратическая ошибка) — это оценка среднего значения квадрата ошибок, различие между предсказанием и фактическим значением. Эту метрику удобно использовать для выявления... Читать далее
Давайте обратимся к XX веку.
Идёт активное развитие различных научных дисциплин: математики, статистики, информатики. У нас появляются методы обработки информации. Под конец XX века... Читать далее
Для начала нужно понять, в какой срок вы хотите их отправить. Допустим, если это нужно сделать в течение нескольких дней, у вас будет один алгоритм действий, если за один час —... Читать далее