一、数据科学、机器学习领域有哪些令人拍案叫绝的图表？

自问自答一波，安利一下目前见过的好看图表~

首先是一张早年见过的灵敏度分析图，其误差界的透明配色和线条样式非常和谐。此外，其没有使用传统的legend，而是直接手动标注。

第二张图是常见的柱状图，出自微软社会计算团队“Ada-Ranker: A Data Distribution Adaptive Ranking Paradigm for Sequential Recommendation”。亮点在于使用箭头对算法实现的相对提升进行了标注，在不占用额外版面的前提下丰富了信息量。

第三张是常见的性能对比清单，出自人大“Filter-enhanced MLP is All You Need for Sequential Recommendation”。亮点在于将baseline横向排版，适合数据集、指标都非常多的情况。

第四张是模型图，出自TII论文“AFARN: Domain Adaptation for Intelligent Cross-domain Bearing Fault Diagnosis in Nuclear Circulating Water Pump”。亮点在于将输入输出、intuition和模型结构在一张图中完整表达，图样丰富。然而其对配色的使用可能需要更加谨慎。

第五章来自Kaiming大大的MAE。没有误差bar的折线图其实挺容易让版面看起来有些“空”。这张图选择性标出了重要结果的具体数值，增强显示度的同时适当填充了版面；配色清爽和谐，四两拨千斤。

二、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

三、图片和图表的区别？

图片指的是照片，图案，图表则是将数据做成表格、图例。

四、图片转图表怎么转？

要将图片转换为图表，您可以使用以下步骤：

1. 准备图片：选择需要转换为图表的图片。这可以是包含统计数据或图形的截图、照片或其他图像。

2. 图片处理：如果图像中有文字或其他杂乱的元素，您可能需要使用图像编辑软件，如Adobe Photoshop或GIMP，对图像进行处理和清晰化。确保图像具有良好的对比度和清晰度。

3. 数据提取：根据图像中的图表形式，使用鼠标或其他工具将图表中的数据点、标签和其他重要信息逐个提取出来。可以使用截图工具或绘图软件，如Adobe Illustrator，根据需要细心地提取数据。

4. 数据整理：将提取的数据整理为表格形式，例如使用Excel或Google Sheets创建一个新的工作表。确保数据以适当的格式组织，并根据需要添加标题和标签。

5. 图表设计：使用Excel、Google Sheets或其他数据可视化软件，根据整理的数据创建图表。选择适当的图表类型，如条形图、折线图、饼图等，并根据数据进行设置和自定义。调整图表的颜色、样式和布局，使其清晰易读和吸引人。

6. 导出和分享：一旦图表创建完成，您可以导出为图像文件（如PNG或JPEG）或将其嵌入到您的文档、演示文稿或在线平台（如网站或社交媒体）中。确保分享的图表具有适当的解释和标签，以使观众能够准确理解您的数据。

注意：将图片转换为图表并提取数据是一项繁琐的工作，需要准确、耐心和细心的操作。在执行过程中，请确保准确地提取数据，并确保图表的正确性和易读性。

五、机器学习是从哪里学习？

机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。

机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。

机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。

六、什么是学习和机器学习？

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。

七、机器自我学习原理？

机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。

在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。

机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。

八、机器学习作者？

《机器学习》是清华大学出版社出版发行的书籍，作者是周志华。

九、机器学习就业待遇？

机器学习是一个热门领域，就业待遇相对较好。根据不同地区和公司的情况，机器学习岗位的平均薪资可能在每年5万-20万美元之间。大公司如谷歌、亚马逊、微软等，在机器学习领域有较高的薪资水平。

此外，机器学习专业人员往往具有广泛的职业发展机会，可以在各种领域应用机器学习技术，如金融、医疗、制造等。因此，机器学习就业待遇相对较好，但具体情况还取决于个人的技能、经验和地区。

十、机器学习的分类？

机器学习是一个比较大的范畴，机器学习包括很多东西，如决策树分析，主成分分析，回归分析，支持向量机，神经网络，深度学习等。你说的流量分类应该是说采用机器学习里面的一些分类算法，如朴素贝叶斯算法，K-means算法（也叫K均值算法），EM算法(也叫期望值最大化算法)等聚类算法。