WHO新冠病毒COVID-19数据可视化面板

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2023-01-13 02:50:45

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AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！2020年初，新冠疫情大规模爆发，迅速蔓延演变成影响全球各个国家的重大卫生事件。面对疫情，各国政府积极采取应对措施，新闻媒体实时聚焦疫情事件报道...

图片来自皮克斯拜的米洛丝拉娃·克里斯诺娃我非常支持数据可视化，因为我相信这是以简单易懂的方式说明和解释复杂信息，尤其是数字数据的最有效方法。此外，当正确执行时，可视化数据可以减少或帮助减轻数据解释中的偏差。我最喜欢的可视化类型之一是动画 choropleth 地图。鉴于疫情正在进行，我认为现在是展示动画 choropleth 地图威力的好时机。

是一个可伸缩的全文搜索引擎，具有 HTTP web 接口和基于模式的 JSON 文档。当 Elasticsearch 作为基础引擎在后台使用时，它会大放异彩，为具有复杂搜索功能和许多需求的应用程序提供动力。目前，Kibana 在 Elastic 广受欢迎的 ELK 堆栈中的位置使其成为可视化和分析 Elasticsearch 数据的最常用工具。虽然 Kibana 肯定有其自身的优点，但它也有一些缺点；也就是说，它不支持与任何其他数据源的集成，也不提供用户管理功能或对发出主动警报的支持。

新型新冠肺炎冠状病毒仍在几个国家快速传播，而且似乎不会很快停止，因为许多国家尚未达到高峰。自其开始扩张以来，世界各地的大量科学家一直在从不同的角度和使用不同的技术分析这种冠状病毒，希望找到一种治疗方法，以阻止其扩张并限制其对公民的影响。注 1:本文写于 2020 年 5 月 22 日，不经常更新。因此，比利时新冠肺炎的现状可能与下文所述不同。更多剧情更新请看我的推特简介。注 2:这是与尼可·斯佩布鲁克教授凯瑟琳·里纳德教授西蒙·德利库尔和天使罗萨斯-阿吉雷。

通过对裁剪后的图像应用 t-SNE 方法，仍然可以在数据集中观察到偏差，因为无监督算法仍然能够分离类别😭：预处理数据集上的 t-SNE(图片由作者提供)如果模型过于简单且不符合训练数据，它在实际预测中的表现也会很差。根据训练数据高度调整的模型也可能表现不佳。偏差-方差权衡允许检查平衡以找到合适的模型。有两种方法来检查权衡——a .错误与复杂性的直观解释，b .正则化。希望这是对机器学习中这个重要概念的有益讨论，如果你有意见，请随时写在下面，或者通过媒体推特或LinkedIn与我联系。

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