🚀⚙️ JavaScript Visualized: the JavaScript Engine
JavaScript is cool (don't @ me), but how can a machine actually understand the code you've written? As JavaScript devs, we usually don't have to deal with compilers ourselves. However, it's definitely good to know the basics of the JavaScript engine and see how it handles our human-friendly JS code, and turns it into something machines understand! 🥳 | Note: This post is mainly based on the V8 eng
How to visualize decision trees
1 How to visualize decision trees Terence Parr and Prince Grover (Terence is a tech lead at Google and ex-Professor of computer/data science in University of San Francisco's MS in Data Science program and Prince is an alumnus. You might know Terence as the creator of the ANTLR parser generator.) Please send comments, suggestions, or fixes to Terence. Update July 2020 Tudor Lapusan has become a maj
Jupyter-notebook の作図ライブラリ比較 - Qiita
時は戦国 Python には作図ライブラリがたくさんあります。 最もデファクトスタンダードに近く歴史も古い作図ライブラリは matplotlib で間違いないでしょうが、それでも R における ggplot2 ほどの地位は確立していないように思います。 特に、Jupyter-notebook 上ではインタラクティブなグラフを表示するニーズがあり、そこでは静的なグラフよりもさらにライブラリが割拠している印象があります。何がどう違うのかよくわかりません。 そこで今回は代表的な作図ライブラリの Jupyter-notebook 上での 違いについて簡単にまとめます。 注意 各ライブラリはいずれも細かくグラフのスタイルを設定可能で、やろうと思えば同じような見た目のグラフを生成することも可能ですが、今回はできるだけ何も設定せずにプロットした時のグラフを使います。 今回試すライブラリたち matplo
Python Seaborn Tutorial For Beginners: Start Visualizing Data
Python Seaborn Tutorial For Beginners: Start Visualizing Data This Seaborn tutorial introduces you to the basics of statistical data visualization Visualization is a crucial aspect of data analysis and interpretation, as it allows for easy comprehension of complex data sets. It helps in identifying patterns, relationships, and trends that might not be apparent through raw data alone. In recent yea
テキストでネットワーク図を作ろう！nwdiag | DevelopersIO
nwdiagって何？ ブロック図生成ツール blockdiagシリーズの1つです。きれいな論理ネットワーク図を作成することができます！ 公式サイト(http://blockdiag.com/ja/nwdiag/introduction.html) 特徴 テキストベース 自動レイアウト SVG出力可能 インストール方法 Pythonで動き、Win・Mac・Linuxすべて対応しています。今回はMacでのインストール方法を紹介します。 Windowsの場合は事前にPythonのインストールを行ってください。2系、3系はお好みでどうぞ！ インストール 一行で簡単にインストール完了です。 pip install nwdiag サンプルコードを使って動作を確認します。 まず以下のファイルを作成してください。 sample001.nwdiag nwdiag { network dmz { addres
Deep LearningをKerasで可視化したい - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは。次世代システム研究室のJK (男)です。 突然ですが書籍の「ゼロから作るDeep Learning」読みましたか？基礎からクリアに説明されていて、個人的にはとても面白かったです。これまでLSTM, 強化学習の記事を書いてきましたが、今回はこの本にならってDeep Learningの基礎の「ちょい深」理解を目指し、Deep Learningの可視化に焦点をあてたいと思います。 ちなみに今回の内容のcodeは、ここに上げておきました。 0. 可視化のモチベーション 最近のDeep Learningのフレームワークは充実していて、簡単に動かせるようになりましたね。でも動かせたけど理解した気がしない、って人も多いのではないでしょうか？その理由の一つが、Deep Learningがブラックボックス化していることだと思います。簡単に動かせることの副作用だと思いますが、インプットデータと教師
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