1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Unsupervised Learning in Python
Connected

cvičení

Mapa akciového trhu pomocí t-SNE

t-SNE poskytuje skvělé vizualizace tehdy, když lze jednotlivé vzorky opatřit štítky. V tomto cvičení použiješ t-SNE na data o cenách akcií jednotlivých společností. Scatter plot výsledných t-SNE příznaků označených názvy společností ti dá přehlednou mapu akciového trhu! Pohyby cen akcií každé společnosti jsou k dispozici jako pole normalized_movements (data už jsou za tebe normalizovaná). Seznam companies obsahuje názvy jednotlivých společností. PyPlot (plt) je již naimportován.

Pokyny

100 XP
  • Importuj TSNE z sklearn.manifold.
  • Vytvoř instanci TSNE s názvem model s parametrem learning_rate=50.
  • Aplikuj metodu .fit_transform() objektu model na normalized_movements. Výsledek ulož do tsne_features.
  • Vyber sloupec 0 a sloupec 1 z pole tsne_features.
  • Vytvoř scatter plot t-SNE příznaků xs a ys. Zadej dodatečný argument alpha=0.5.
  • Kód pro označení každého bodu názvem příslušné společnosti je již připravený pomocí plt.annotate() — stačí kliknout na tlačítko Odeslat a vizualizaci uvidíš!