機械学習Data Visualizationの評価
データ更新日:2020-12-09

機械学習分野での評価

書籍の評価について

簡単に次のような指標から評価を計算しています。

  • ・書籍が紹介されているQiita記事のいいね数と更新日
  • ・書籍が紹介されているサイトのGoogleでの検索順位
  • ・Twitterで書籍に関する最新ツイートのいいね数とリツイート数
  • ・「初心者」や「入門書」など特定のキーワードとコンテンツ(例えばQiitaの記事)の関連性

詳細な評価の計算方法については下記をご覧ください。

書籍の評価について

順位9
総合点2
Qiitaの記事での点数1
Twitterでの点数1

過去の順位の推移

グラフについて

  • ・グラフのデータはぬこぷろで計測した、最大で過去5回分を表示しています。
  • ・「順位」について、次の2点の場合は圏外扱いとしてグラフ上には表示しません。なので、グラフ上では途切れた線が表示されることもあります。
    ①ぬこぷろが書籍の点数を計算する際、点数化の元となる最新のメディア(Qiitaの記事など)に書籍の情報が掲載されていなかった場合。ぬこぷろは最新のメディア情報を収集して書籍の点数を計算するため、過去点数計算した際にその書籍がメディアに掲載されていても、点数計算時にぬこぷろが収集したメディアに書籍情報がなければ圏外扱いとなります。
    ②順位が30位を下回った場合。
  • ・「総合点」が0点なのは上記「順位」の圏外扱いの①とと同様に、ぬこぷろが書籍の点数を計算する際、点数化の元となる最新のメディア(Qiitaの記事など)に書籍の情報が掲載されていなかった場合となります。

基本情報

ISBN-139780691181622
内容An accessible primer on how to create effective graphics from data This book provides students and researchers a hands-on introduction to the principles and practice of data visualization. It explains what makes some graphs succeed while others fail, how to make high-quality figures from data using powerful and reproducible methods, and how to think about data visualization in an honest and effective way. Data Visualization builds the reader’s expertise in ggplot2, a versatile visualization library for the R programming language. Through a series of worked examples, this accessible primer then demonstrates how to create plots piece by piece, beginning with summaries of single variables and moving on to more complex graphics. Topics include plotting continuous and categorical variables; layering information on graphics; producing effective “small multiple” plots; grouping, summarizing, and transforming data for plotting; creating maps; working with the output of statistical models; and refining plots to make them more comprehensible. Effective graphics are essential to communicating ideas and a great way to better understand data. This book provides the practical skills students and practitioners need to visualize quantitative data and get the most out of their research findings. Provides hands-on instruction using R and ggplot2 Shows how the “tidyverse” of data analysis tools makes working with R easier and more consistent Includes a library of data sets, code, and functions
著者
出版日
ページ数296
出版社Princeton University Press