ニューラルネットワーク Playground - Deep Insider
それぞれの色の意味は？ ニューラルネットワークの学習過程を視覚化するために、青色とオレンジ色を使っています。 色の使い方が微妙に異なる部分はありますが、基本的に、青色は「正の値」（positive values）を表し、オレンジ色は「負の値」（negative values）を表しています。 入力層（input layer）においては、データの点（points： 小さな円で表現されている）それぞれが、もともと青色かオレンジ色で着色されています（［出力］のグラフ図を参照）。 つまり、各点が初めから「正の値」か「負の値」（正解ラベル）に対応付けられているということです。 隠れ層（hidden layers）においては、ニューロン間の結合の重み（weights）によって、線が着色されています。 青色の線は「正の重み」（positive weight）を表し、オレンジ色の線は「負の重み」（nega
Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics
Overview ggplot2 is a system for declaratively creating graphics, based on The Grammar of Graphics. You provide the data, tell ggplot2 how to map variables to aesthetics, what graphical primitives to use, and it takes care of the details. # The easiest way to get ggplot2 is to install the whole tidyverse: install.packages("tidyverse") # Alternatively, install just ggplot2: install.packages("ggplot
Graphs
My book about data visualization in R is available! The book covers many of the same topics as the Graphs and Data Manipulation sections of this website, but it goes into more depth and covers a broader range of techniques. You can preview it at Google Books. Purchase it from Amazon, or direct from O'Reilly. There are many ways of making graphs in R, each with its advantages and disadvantages. The
Using the Elastic Graph on Panama Papers Analysis
Elastic Graphの新機能は、データに含まれる繋がりを分析するものです。パナマ文書に含まれるオフショア金融取引について、複雑に絡み合った糸をほぐすように手がかりを追うときも、利用者が多いEコマースサイトのクリック行動を俯瞰するときも、そこにある関連性を浮かび上がらせる上でGraphの技術が役立ちます。 Graphの機能は、Elastic Stack用の商用X-Packプラグインにバンドルされており、Kibanaアプリと新しいElasticsearch APIが含まれます。Graphについての初めてのブログ記事となる今回は、KibanaアプリとAPIの組み合わせで何ができるのかを簡単にご紹介します。 フォレンジックス分析：パナマ文書ある金融法務記録の発表 が2016年に世界を駆け巡るニュースとなりました。オフショア法律事務所のモサック・フォンセカから流出したこれらの記録により、多くの
mathgram.xyz - mathgram リソースおよび情報
This webpage was generated by the domain owner using Sedo Domain Parking. Disclaimer: Sedo maintains no relationship with third party advertisers. Reference to any specific service or trade mark is not controlled by Sedo nor does it constitute or imply its association, endorsement or recommendation.
From data to Viz | Find the graphic you need
From Data to Viz leads you to the most appropriate graph for your data. It links to the code to build it and lists common caveats you should avoid. What kind of data do you have? Pick the main type using the buttons below. Then let the decision tree guide you toward your graphic possibilities. Alternatively, check the complete decision tree.
Tom Sawyer Software | Graph Technologies
Advance your digital transformation initiatives with the power of graphs Tom Sawyer Software was the first pure graph technology company. We understood early on how the power of graph could be applied to solve business challenges. Our graph technology has been honed over decades and vetted by industry leaders. When you work with us, you know you'll receive best in class software and support from a
MIT: Visual Importance
Video This brief video showcases how our importance predictions can provide interactive feedback within a graphic design tool. Demo Upload a graphic design or a data visualization to obtain importance predictions using the single-image demo, or play with our interactive design tool with realtime feedback. Single-Image Our single-image demo allows you to upload either a graphic design or data visua
nagix
GitHub profile chartjs-plugin-colorschemes — Predefined color schemes for Chart.js chartjs-plugin-datasource — Chart.js plugin for automatic data loading chartjs-plugin-rough — Chart.js plugin to create charts with a hand-drawn, sketchy, appearance chartjs-plugin-streaming — Chart.js plugin for live streaming data chartjs-plugin-style — Chart.js plugin for more styling options covid19-japan-graph
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - DerwenAI/kglab: Graph Data Science: an abstraction layer in Python for building knowledge graphs, integrated with popular graph libraries – atop Pandas, NetworkX, RAPIDS, RDFlib, pySHACL, PyVis, morph-kgc, pslpython, pyarrow, etc.
GitHub - DerwenAI/kglab: Graph Data Science: an abstraction layer in Python for building knowledge graphs, integrated with popular graph libraries – atop Pandas, NetworkX, RAPIDS, RDFlib, pySHACL, PyVis, morph-kgc, pslpython, pyarrow, etc.
GitHub - paulhoule/gastrodon: Visualize RDF data in Jupyter with Pandas
ReGraph v1.0: Graph visualization for React developers
Multiple views on how to choose a visualization
ggplot2-exts.org
GitHub - m-kiuchi/neo4j-vizsample
metaphactory - Your Knowledge Democratization Platform
metaphacts - Decision Intelligence through Knowledge Democratization
maps for developers
Welcome - City Data