1、根據官網的練習視頻，分組時可多選列，之后使用回形針按鈕創建分組，並重新命名即可，截圖如下： 2、但在Tableau10中打開練習工作簿練習時,並沒有直接顯示分組后結果，僅僅是創建了分組的緯度，結果如下: 3、使用練習工作簿中的數據源並建立新的圖標測試，仍是步驟2中的效果，如圖所示 ...

一、把子類別拖拽至列 二、度量值拖拽至行 三、度量名稱拖拽至篩選器，右鍵-編輯篩選器-選擇銷售額和利潤 四、度量名稱拖拽是標記選擇顏色-其它細節調整-最終結果如下所示 ...

智能地圖 　　將想要使用的表示地理元素的字段修改成地理角色，如修改 “省/自治區”： 　　想要做省/自治區的地圖，將 “省/自治區” 拖到行，點擊 “智能顯示” 中 “地圖”： 　　也可選擇另一種地圖。 度量值和度量名稱 ...

對比學習/度量學習 對比學習和度量學習從定義上看沒有本質的差別。 最近發現票圈被陳丹奇的simCSE刷屏了，讓筆者也深刻的認識到，現如今文本表示領域研究已經是對比學習的天下了。筆者在本文中將從對比學習的定義，損失函數以及CV和NLP領域的相關文章逐步解析對比學習。 文本表示是什么 ...

　　在將數據窗格中的字段拖入視圖時，Tableau 會創建一個膠囊。無論膠囊是維度還是度量，是連續還是離散，都會影響分析中的每個功能級別，了解如何處理膠囊的功能對於保持分析控制至關重要。 　　度量通常是指標，即數字數據，例如“運費成本”。在 Tableau 中，度量即聚合 – 它們在視圖中聚合 ...

看到一篇知乎大神Flood Sung發表在CVPR2018上的paper，介紹了一種基於metric的模式識別方法，創新之處在於它不同於常用的matric-based方法，使用人為定義的度量，像簡單的歐式距離、馬氏距離，而是采用了用神經網絡去訓練這個度量，模型雖然簡單，但是效果卻很顯著 ...

1. 度量(Metric) 在數學中,一個度量(或距離函數)是一個定義集合中元素之間"距離"的函數. 一個具有度量的集合可以稱之為度量空間. 2.度量學習的作用 Metric Learning可以通俗的理解為相似度學習. 以樣本間的歐氏距離為例:K-means中進行聚類時用到了歐式距離 ...

為什么學習距離度量？ 在機器學習中，對高維數據進行降維的主要目的是希望找到一個合適的低維空間，在此空間中進行學習能比原始空間性能更好．事實上，每個空間對應了在樣本屬性上定義的一個距離度量，而尋找合適的空間，實質上就是在尋找一個合適的距離度量．那么，為何不直接嘗試“ 學習” 出一個合適的距離度量 ...