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RSS订阅原创 迁移学习—基于猫狗数据集
本文研究了基于VGG16和ResNet50模型的猫狗分类任务。首先创建了包含训练集(2000张)、验证集和测试集(各1000张)的数据集，并进行数据增强和标准化预处理。实验对比了不同冻结策略：VGG16模型在冻结全部卷积层时表现较好，训练准确率接近100%，但验证准确率在后期下降，表明可能存在过拟合；而冻结单层时准确率略低。ResNet50模型在解冻全部卷积层时表现出更好的泛化能力，训练和验证准确率同步提升至99%，优于解冻单层的方案。研究表明，合理选择模型和解冻策略对提高分类性能至关重要。
2025-06-25 23:20:26
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原创 基于迁移学习的水果蔬菜分类
本文提出了一种基于MobileNetV2和迁移学习的水果蔬菜图像分类方法。针对传统算法泛化能力差的问题，采用MobileNetV2模型进行特征提取，结合Softmax分类器实现分类。通过实验对比不同冻结层数策略，发现仅冻结layer1时模型表现最佳，在验证集上准确率达98.14%。该方法显著提升了分类性能，为农业自动化分拣等应用提供了有效解决方案。
2025-06-20 21:34:23
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原创 数据可视化交互
实验摘要 本实验通过5种可视化方式分析全国城市空气质量指数(AQI)数据： 横向条形图对比各城市AQI值，按数值排序并标记均值线 饼图展示AQI等级分布，支持点击查看详细城市列表 多图表仪表盘整合不同分析维度（条形图、散点图、折线图） 2D地图展示地理分布，使用热力图和散点标记 3D地球模型可视化，柱高代表AQI值，中国区域高亮显示 实验采用Python可视化库（Plotly、Pyecharts）实现，遵循数据可视化原则，通过颜色编码、交互功能和多维度展示，直观呈现空气质量分布特征与区域差异。
2025-06-15 13:04:04
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原创 相关类相关的可视化图像总结
本文介绍了五种常见的数据可视化图表类型。散点图通过坐标点展示两个变量关系，适用于回归分析；气泡图作为散点图扩展，通过气泡大小表示第三变量，适合多维数据分析；热力图用颜色深浅呈现矩阵数据，便于识别数据模式；二维密度图通过颜色或等高线展示数据分布密度，帮助分析聚集趋势；桑基图用流线宽度表示数据流动关系，适用于能源、财务等流向分析。每种图表都有其特定应用场景和优缺点，如散点图直观但变量有限，桑基图展示流向但布局复杂。合理选择图表类型能有效呈现数据特征与规律。
2025-06-09 21:04:53
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原创 文本数据可视化
1. 了解什么是文本可视化2. 掌握文本可视化的相关技术3. 文本信息的提取和可视表达4. 本次实验是将某一文本进行可视化生成词云图片5. 尝试构造文本指纹。
2025-05-12 21:16:26
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原创 时间趋势类可视化图像
本文介绍了四种常见的数据可视化图表：地平线图、河流图、瀑布图、烛形图甘特图，并详细阐述了它们的特点、应用场景及使用Python实现的步骤和结果。地平线图适用于展示时间序列数据的正负变化，河流图用于展示多类别数据的动态变化，瀑布图则用于展示数据在多个步骤中的演变过程，烛形图则广泛应用于金融市场分析。每种图表都通过Python代码示例展示了如何生成和解读这些图表，帮助读者更好地理解和应用这些可视化工具。
2025-05-10 22:36:58
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原创 分布类可视化图像
生成一个箱线图，箱体表示数据的中间50%范围（从第一四分位数到第三四分位数），中位数用一条线表示，须线表示数据的范围（通常是1.5倍四分位距之外的值被认为是异常值）。曲线的高度表示数据在该位置的密度，通过密度图可以更清晰地看到数据的分布形状，例如是否存在双峰分布等。：在箱线图的基础上，两侧添加了密度图的形状，既能展示数据的五数概括，又能展示数据的分布形状。用于展示单变量数据的分布情况，尤其是当需要同时展示数据的五数概括和分布形状时。用于展示单变量数据的分布情况，例如学生的考试成绩分布、商品的价格分布等。
2025-04-20 22:17:24
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原创 比例数据可视化
板块层级图（treemap）是一种基于面积的可视化方式，通过每一个板块（通常为矩形）的尺寸大小进行度量。外部矩形代表父类别，而内部矩形代表子类别。我们也可以通过板块层级图简单的呈现比例关系，不过它更擅于呈现树状结构的数据。读取绘图所用的数据，并对数据进行处理将数据处理成我们可以使用的形式，绘制板块层级图，设置标签和标题。12th Gen Intel® Core™ i7-12700H 2.30 GHzPyCharm Community Edition 2023.2.1安装pandas、matpl
2025-04-14 20:55:19
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原创 局部与整体类可视化图像
图表类型优点缺点韦恩图清晰展示集合间逻辑关系，如交集、并集、补集等，直观呈现不同集合元素重叠情况。适合分析集合间复杂关系，如市场细分重叠、不同群体特征重合等。数据量增加时，图形会变得复杂，导致可读性下降，难以清晰区分各集合关系。不适合展示具体数据值，主要关注集合关系而非数量大小。饼图直观展示各部分占总体的比例关系，简单易懂，能快速让读者了解各部分相对大小。适合展示数据分类较少（一般不超过 5 - 7 类）的比例情况。当分类过多时，扇形过小难以区分，且标签拥挤，影响可读性。
2025-04-06 22:18:51
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原创 时间数据的可视化
图表一：半径表示时间的堆叠柱形图极坐标系中 半径轴表示时间序列（设置为category类型）角度轴为数值轴，柱形高度反映数据量，堆叠显示三组数据（A、B、C）本质为 南丁格尔玫瑰图，通过半径面积差异突出周期性时间数据的对比。
2025-03-31 21:17:02
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原创 总结比较与排序类相关的可视化图像
图表类型最佳场景数据维度视觉重点实现难度柱状图分类对比、排序需求≤10高度、标签低环形柱状图少量类别占比展示≤5角度、标签中子弹图多维度指标跟踪4-6长度、刻度线中哑铃图区间对比（起始-结束值）≤5两端值、连线低雷达图多维均衡性分析4-8多边形闭合路径高平行坐标图高维数据模式挖掘≥10轴顺序、颜色高词云图文本关键词权重展示N/A字体大小、颜色中2、选择建议低维排序：优先使用 柱状图或 环形柱状图（如销售额TOP5）。。
2025-03-24 20:29:56
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原创 Tableau数据可视视化入门
在添加画布的代码后面加入如下代码。7、运行结果图展示定义布局的代码为：varpie=d3.layout.pie()；此时 pie 可以当做函数使用。然后 将数组dataset（里面是要可视化的数据）作为pie()的参数，返回值piedata就是转换 后的数据。
2025-03-17 12:33:33
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空空如也
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