1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Învățare nesupervizată în Python
Connected

exercițiu

O hartă t-SNE a pieței bursiere

t-SNE produce vizualizări excelente atunci când eșantioanele individuale pot fi etichetate. În acest exercițiu, vei aplica t-SNE datelor privind prețurile acțiunilor companiilor. O diagramă de dispersie a atributelor t-SNE rezultate, etichetată cu numele companiilor, îți oferă o hartă a pieței bursiere! Mișcările prețurilor acțiunilor pentru fiecare companie sunt disponibile sub forma array-ului normalized_movements (acestea au fost deja normalizate pentru tine). Lista companies conține numele fiecărei companii. PyPlot (plt) a fost deja importat.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă TSNE din sklearn.manifold.
  • Creează o instanță TSNE numită model cu learning_rate=50.
  • Aplică metoda .fit_transform() a lui model pe normalized_movements. Atribuie rezultatul variabilei tsne_features.
  • Selectează coloana 0 și coloana 1 din tsne_features.
  • Realizează o diagramă de dispersie a atributelor t-SNE xs și ys. Specifică argumentul cheie suplimentar alpha=0.5.
  • Codul pentru etichetarea fiecărui punct cu numele companiei corespunzătoare a fost deja scris pentru tine folosind plt.annotate(), așa că apasă Trimite răspunsul pentru a vedea vizualizarea!