Доклад "Логические и линейные методы классификации. Обзор библиотек matplotlib, seaborn, bokeh" исследует возможности визуализации данных для классификации. Проект сравнивает библиотеки и определяет эффективные способы визуализации результатов. Аудитория - специалисты по анализу данных и исследователи машинного обучения.
Название: «Логические и линейные методы классификации. Обзор библиотек matplotlib, seaborn, bokeh.»
Тип: Доклад
Объект исследования: Методы классификации данных
Предмет исследования: Библиотеки для визуализации данных
Методы исследования: Обзор и сравнение функциональности библиотек matplotlib, seaborn и bokeh
Научная новизна: Анализ применения различных библиотек для визуализации данных в контексте классификации
Цель проекта: Изучить возможности библиотек для визуализации данных и их применимость в задачах классификации
Проблема: Необходимость выбора подходящей библиотеки для визуализации данных при работе с классификацией
Целевая аудитория: Специалисты по анализу данных, исследователи в области машинного обучения
Задачи проекта:
1. Изучить основные принципы логических и линейных методов классификации
2. Провести обзор библиотек matplotlib, seaborn и bokeh
3. Сравнить возможности и особенности каждой библиотеки в контексте визуализации данных
4. Определить наиболее эффективные способы визуализации результатов классификации
Добавить иллюстрации (beta)
Содержание
- Описание логических методов
- Описание линейных методов
- Matplotlib
- Seaborn
- Bokeh
- Функциональность
- Преимущества и недостатки
- Примеры использования
- Визуализация данных
- Интерактивные возможности
- Эффективность