задание 1

 

Я выбрала тематику изображений - хоккейный клуб Трактор, матч Динамо и Трактор




Разница между Image Grid и алгоритма t-SNE есть, объедение фотографий отличается, например фото 7 и 3 в t-SNE расположены близко друг к другу, а в Image Grid далеко. На мой взгляд, Image Grid делает объединение точнее и понятнее. Все структурно и по смыслу. 

Фото разделились на группы: 

2,9 - на фото есть активное движение

1,3, - на фото команда синих, наших нет)

5 - отдельно, так как там превью

6,10 -  как мне кажется, фото объединились в группу потому что клюшки у хоккеистов в одинаковом положении. 

4,11 - На каждом фото есть вратарь 






Комментарии

Отправить комментарий

Популярные сообщения из этого блога

задание 2

Изображение
 Я выбрала тему для текстов - поражение Трактор перед Динамо (8:0) Текст 1: Текст 2: На мой взгляд модель текста   word cloud наиболее точно отражает смысыл и наиболее понятно. Всё распределено по цветам и  размерам и сразу понятен смысл и акценты. Это теперь моя любимая методика!!! Модель topic modelling выделил такие темы: "трактор. проигрыш. результат. 0. динамо" Тоже очень точные темы, лишние слова: "в, и, на, за" всё остальное совпало.
Далее...

План прогноз, Макаренко Изабелла

                                                                     ПЛАН ПРОГНОЗ  Туристический журнал – «Вояж» 1.       1.  Журнал «Вояж» имеют идентичную аудиторию. Тип издания – печатный, рекламный, периодичность – еженедельный.  Целевая аудитория: женщины и мужчины от 18 до 80 лет. В ЦА входят все слои населения. Семейное положение: замужем/не замужем. Интересы: путешествия, работа, отдых.   2.      2.  Источники доходов: нативная реклама, отели, гостиницы, хостелы, базы отдыха, курорты. Денежные средства, полученные от реализации туристических услуг. Средства от туристов за продажу туристских продуктов. Не будет доходов: рекламы горящих путевок, авиабилетов, билетов на поезд.   3.      3.    З атраты, свя...
Далее...

финальное

Изображение
я взяла данные годы, число печатных изданий, число макетов polynomial regression число изданий совпадает с годами, смотреть и анализировать удобно, четкая красная линия все описывает. Все что выше - имеет взаимосвязь.  Компонент Linear Projection: Данные связанны  Data Table  Коэффициенты корреляции по переменным. Interactive k-Means число изданий Interactive k-Means число макетов Scater Plot общая модель данных с трендом регрессии Группы данных связаны, так как число макетов и изданий зависит друг от друга. На мой взгляд модель  Scater Plot   дает наиболее точную оценку + наиболее красочная))
Далее...