Visualize, understand, and interact with the latest international trade data.
The Observatory of Economic Complexity
Visualize, understand, and interact with the latest international trade data.
TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ - 西尾泰和のはてなダイアリー
ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視化されてとても良い教材です。 http://playground.tensorflow.org/ うずまきのデータセットに関して「中間層が1層しかないとうずまき（線形非分離な問題）は解けない」という誤解があるようなので、まずは1層でできるという絵を紹介。なお僕のタイムライン上では id:a2c が僕より先に気付いていたことを名誉のために言及しておきます。 で、じゃあよく言われる「線形非分離な問題が解けない」ってのはどういうことか。それはこんな問題設定。入力に適当な係数を掛けて足し合わせただけでは適切な境界を作ることができません。 こういうケースでは中間層を追加すると、中間層が入力の非線形な組み合わせを担当してくれるおかげで解けなかった問題が解けるようになります。 1つ目のデータセットでは特徴量の
エラーページ - ヤフー株式会社
指定されたURLは存在しません。 URLが正しく入力されていないか、このページが削除された可能性があります。
re:dashを使ってRDSのクエリを可視化してみた | DevelopersIO
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 最近re:dashというプロダクトが気になったので試してみました。 2015/06/21 re:dashのAMIが全リージョンで提供される様になり、東京リージョン(ap-northeast-1)でもAMIから起動できる様になりました。 re:dash？ re:dashとはとは「Open Source Data Collaboration and Visualization Platform」ということで、つまりデータ連携？可視化ができるプラットフォームらしいです。SQLの可視化などを行えます。 以下のデータソースに対応しています。 PostgreSQL / Redshift MySQL Graphite Google BigQuery MongoDB URL(JSONフォーマット) Script(JSONフォーマット) Python(P
第12回R勉強会＠東京に行ってきた - matsuou1の日記
今回初めてR勉強会＠東京に参加してきました。 結構前（１年ぐらい？）から開催されている勉強会に途中から参加、しかもRは素人とドキドキでしたが、楽しく勉強できました。 なにげに大森駅に降りたのも初めてだったような気もします。 Rによる回帰分析入門 [twitter:@yokkuns] Rによるデータサイエンス第Ⅱ部 第7,8章 回帰分析 データ解析の基本である回帰分析について、Rを使って学んでいきます。 残差の正規Q-Qプロットで正規分布に準じているかどうかを確認できる 重回帰分析で使うファクターを自動選択する関数step。モデルはAICで評価される。これは使えるかも。 AIC(Akaike's Information Criterion:赤池情報量規準) 統計モデルを評価するための指標 小さい方がよい step関数で自動選択 欠損値の扱いをどうするべき？ ケースバイケースだが、使わなくて済
The Social Guardian points to the future of real-time news sharing
Celebrate King's Day with TNW 🎟 Use code GEZELLIG40 on your Business, Investor and Startup passes today! This offer ends on April 29 → It was only last week that we looked at the sad demise of Readness, a promising service that allowed users to share the news articles they were reading in real-time. Now, a new experimental project shows that the idea lives on. The Social Guardian has been built u
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
グラフを扱うJavaライブラリ「Jung」の紹介 - Twitterのグラフ構造を視覚化 - public static void main
java-ja 第12回のLTで話そうと思ったのですが、出番がなかったので資料をブログで公開しておきます。 Jungは研究などでグラフ構造が出たときに、理解しやすくするために可視化するのに使っています。他にもいくつかグラフを扱うライブラリは存在していますが、日本語の資料があったのと拡張可能なことが多かったのでJungを結果的に使うようになりました。 以下はそのJungについての簡単な解説です。 Jungとは Jungの正式名称はJava Universal Network/Graph Frameworkで、ネットワーク(グラフ) 構造の分析や視覚化を行うためのJavaのOSSライブラリです。グラフ理論、データマイニング、ソーシャルネットワーク分析のアルゴリズムを数多く実装しています。 安定バージョンは1.7.6で最新は2.0betaで、BSDライセンスで使用できます。 http://jun
1
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
Kinect + HMDでバーチャルリアリティ
Amazon.co.jp： ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法: Ben Fry, 増井 俊之 (監訳), 加藤 慶彦: 本
http://www2.info-mapping.com/rrmap/main_index.asp
Publications | Visual Computing Group - Prof. Dr. Oliver Deussen
Newsgraphy - 日本のニュースを可視化するサイト