Чем открыть файл umap

Расширение файла UMAP

Оглавление

Мы надеемся, что вы найдете на этой странице полезный и ценный ресурс!

1 расширений и 0 псевдонимы, найденных в базе данных

✅ Unreal Engine v4 Map

Другие типы файлов могут также использовать расширение файла .umap.

По данным Поиск на нашем сайте эти опечатки были наиболее распространенными в прошлом году:

Это возможно, что расширение имени файла указано неправильно?

Мы нашли следующие аналогичные расширений файлов в нашей базе данных:

Если дважды щелкнуть файл, чтобы открыть его, Windows проверяет расширение имени файла. Если Windows распознает расширение имени файла, файл открывается в программе, которая связана с этим расширением имени файла. Когда Windows не распознает расширение имени файла, появляется следующее сообщение:

Windows не удается открыть этот файл:

Чтобы открыть этот файл, Windows необходимо знать, какую программу вы хотите использовать для его открытия.

Если вы не знаете как настроить сопоставления файлов .umap, проверьте FAQ.

🔴 Можно ли изменить расширение файлов?

Изменение имени файла расширение файла не является хорошей идеей. Когда вы меняете расширение файла, вы изменить способ программы на вашем компьютере чтения файла. Проблема заключается в том, что изменение расширения файла не изменяет формат файла.

Если у вас есть полезная информация о расширение файла .umap, напишите нам!

Источник

Рекомендованные сообщения

Создайте аккаунт или войдите в него для комментирования

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать аккаунт

Зарегистрируйтесь для получения аккаунта. Это просто!

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Продвигаемые темы

Автор: WARCHIFF
Создана 21 час назад

Автор: james_sun
Создана 29 ноября

Автор: james_sun
Создана 6 декабря

Автор: Outcaster
Создана 30 ноября

Автор: Outcaster
Создана 28 ноября

Последние сообщения

Мы с вами очень давно не выходили на связь, однако сегодня особенный повод. В Epic Games Store началась раздача Shenmue 3, русификатор для которой вы можете скачать через наш Shenmue Launcher: https://www.zoneofgames.ru/games/shenmue_3/files/7205.html

Забрать игру: https://www.epicgames.com/store/ru/free-games

*Для участия в раздаче необходим аккаунт в Epic Games.

Изменения статусов

Что ж, теперь переходим к «кое-чему ещё».

Для начала напомним, как устроена наша команда: она поделена на подразделения, каждое из которых в меру самостоятельно и занимается конкретными переводческими проектами. В ближайшее время мы планируем открыть два дополнительных подразделения, в которые будет проводиться набор.

Как думаете, переводом каких игр будут заниматься эти подразделения? Подсказка: чтобы сузить круг поисков, обратите внимание на обновлённую шапку группы.

Источник

UMap на компьютер

Информация

Дополнительные функции включают в себя:
★ добавить слои погоды в режиме реального времени на карту ☔ ⛅ 🌞
★ точно измерить расстояние между любыми двумя точками на карте 📏
★ открыть для себя новые места на основе ваших индивидуальных интересов ⛪ 🏀 🎵
★ легко добавить в закладки свои любимые места 📍 🗼 🗽
★ отображать ваше текущее местоположение, скорость и курс💨
★ получить направление движения в любое место
★ ночной режим 🌜🌗

Для получения дополнительной информации и ресурсов, обратитесь по следующим ссылкам:

Посетите ArcGIS Online
https://www.arcgis.com/home/index.html

Найти больше предметов портала на LivingAtlas
https://livingatlas.arcgis.com/en/

Инструкции по установке

Cкачать и установить UMap на компьютер бесплатно.

Многие из нас стали задавать простой вопрос: как скачать, установить и сыграть в нашу любимую игру прямо на компьютере?

Если вы не любите маленькие экраны смартфона или планшета, то сделать это можно с помощью программы-эмулятора. С ее помощью можно создать на своем компьютере среду Android и через нее запустить приложение. На данный момент самыми популярными утилитами для этого являются: Bluestacks и NoxPlayer.

Установка UMap на компьютер с помощью Bluestacks

Bluestacks считается самым популярным эмулятором для компьютеров под управлением Windows. Кроме того, есть версия этой программы для Mac OS. Для того, чтобы установить этот эмулятор на ПК нужно, чтобы на нем была установлена Windows 7 (или выше) и имелось минимум 2 Гб оперативной памяти.

Установите и настройте Bluestacks. Если на компьютере нет Bluestacks, перейдите на страницу https://www.bluestacks.com/ru/index.html и нажмите зеленую кнопку «Скачать Bluestacks» посередине страницы. Щелкните по зеленой кнопке «Скачать» в верхней части следующей страницы, а затем установите эмулятор:

+ Windows: дважды щелкните по скачанному EXE-файлу, нажмите «Да», когда появится запрос, щелкните по «Установить», нажмите «Завершить», когда эта опция станет активной. Откройте Bluestacks, если он не запустился автоматически, а затем следуйте инструкциям на экране, чтобы войти в свою учетную запись Google.

+ Mac: дважды щелкните по скачанному файлу DMG, дважды щелкните по значку Bluestacks, нажмите «Установить», когда будет предложено, разрешите устанавливать программы сторонних разработчиков (если понадобится) и нажмите «Продолжить». Откройте Bluestacks, если он не запустился автоматически, и следуйте инструкциям на экране, чтобы войти в свою учетную запись Google.

Скачайте файл APK на компьютер. APK-файлы являются установщиками приложений. Вы можете скачать apk-файл с нашего сайта.

Щелкните по вкладке «Мои приложения». Она находится в верхней левой части окна Bluestacks.

Нажмите «Установить APK». Эта опция находится в нижнем правом углу окна. Откроется окно Проводника (Windows) или Finder (Mac).

Выберите скачанный файл APK. Перейдите в папку со скачанным файлом APK и щелкните по нему, чтобы выбрать.

Нажмите «Открыть». Эта опция находится в нижнем правом углу окна. Файл APK откроется в Bluestacks, то есть начнется установка приложения.

Запустите приложение. Когда значок приложения отобразится на вкладке «Мои приложения», щелкните по нему, чтобы открыть приложение.

Установка UMap на компьютер с помощью NoxPlayer

Nox App Player бесплатна и не имеет никакой навязчивой всплывающей рекламы. Работает на Андроиде версии 4.4.2, позволяя открывать множество игр, будь то большой симулятор, требовательный шутер или любое другое приложение.

+ Перейти на официальный сайт разработчика https://www.bignox.com/

+ Для того чтобы установить эмулятор Nox App Player, нажимаем на кнопку «СКАЧАТЬ».

+ Далее начнется автоматическая загрузка, по завершении которой необходимо будет перейти в папку «Загрузки» и нажать на установочный файл скачанной программы.

Установка и запуск программы:

+ Для продолжения установки необходимо в открывшемся окне нажать на кнопку «Установить». Выберите дополнительные параметры инсталляции, нажав на кнопку «Настроить», если вам это необходимо. Не снимайте галочку с пункта «Принять «Соглашение»», иначе вы не сможете продолжить.

+ После того как эмулятор будет установлен на компьютер, вы увидите на экране окно запуска, где необходимо будет нажать на кнопку «Пуск».

+ Все, на этом этапе установка эмулятора Nox App Player завершена. Для полноценной работы программы вам необходимо будет зайти в свой аккаунт Play Market — нажмите на иконку приложения в папке Google, введите логин и пароль от вашей учетной записи.

Загрузка и установка приложений: Для этого вам необходимо скачать файл приложения в формате APK и просто перетащить его на рабочий стол Nox App Player. После этого сразу начнется установка, по окончании которой вы увидите значок этого приложения на главном экране.

Источник

Обзор нового алгоритма уменьшения размерности UMAP. Действительно ли он лучше и быстрее, чем t-SNE?

Привет, Хабр! Задача снижения размерности является одной из важнейших в анализе данных и может возникнуть в двух следующих случаях. Во-первых, в целях визуализации: перед тем, как работать с многомерными данными, исследователю может быть полезно посмотреть на их структуру, уменьшив размерность и спроецировав их на двумерную или трехмерную плоскость. Во-вторых, понижение размерности полезно для предобработки признаков в моделях машинного обучения, поскольку зачастую неудобно обучать алгоритмы на сотне признаков, среди которых может быть множество зашумленных и/или линейно зависимых, от них нам, конечно, хотелось бы избавиться. Наконец, уменьшение размерности пространства значительно ускоряет обучение моделей, а все мы знаем, что время — это наш самый ценный ресурс.

UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) — это новый алгоритм уменьшения размерности, библиотека с реализацией которого вышла совсем недавно. Авторы алгоритма считают, что UMAP способен бросить вызов современным моделям снижения размерности, в частности, t-SNE, который на сегодняшний день является наиболее популярным. По результатам их исследований, у UMAP нет ограничений на размерность исходного пространства признаков, которое необходимо уменьшить, он намного быстрее и более вычислительно эффективен, чем t-SNE, а также лучше справляется с задачей переноса глобальной структуры данных в новое, уменьшенное пространство.

В данной статье мы постараемся разобрать, что из себя представляет UMAP, как настраивать алгоритм, и, наконец, проверим, действительно ли он имеет преимущества перед t-SNE.

Немного теории

Алгоритмы понижения размерности можно разделить на 2 основные группы: они пытаются сохранить либо глобальную структуру данных, либо локальные расстояния между точками. К первым относятся такие алгоритмы как Метод главных компонент (PCA) и MDS (Multidimensional Scaling), а ко вторым — t-SNE, ISOMAP, LargeVis и другие. UMAP относится именно к последним и показывает схожие с t-SNE результаты.

Поскольку для глубокого понимания принципов работы алгоритма требуется сильная математическая подготовка, знание римановой геометрии и топологии, мы опишем лишь общую идею модели UMAP, которую можно разделить на два основных шага. На первом этапе оцениваем пространство, в котором по нашему предположению и находятся данные. Его можно задать априори (как просто ), либо оценить на основе данных. А на втором шаге пытаемся создать отображение из оцененного на первом этапе пространства в новое, меньшей размерности.

Результаты применения

Итак, теперь попробуем применить UMAP к какому-нибудь набору данных и сравним его качество визуализации с t-SNE. Наш выбор пал на датасет Fashion MNIST, который включает в себя 70000 черно-белых изображений различной одежды по 10 классам: футболки, брюки, свитеры, платья, кроссовки и т.д. Каждая картинка имеет размер 28×28 пикселей или 784 пикселя всего. Они и будут являться фичами в нашей модели.

Итак, попробуем использовать библиотеку UMAP на Python для того, чтобы представить наши предметы одежды на двумерной плоскости. Зададим количество соседей, равное 5, а остальные параметры оставим по умолчанию. Их мы обсудим чуть позже.

Результатом преобразования стали два вектора той же длины, что и исходный датасет. Визуализируем эти вектора и посмотрим, насколько хорошо алгоритму удалось сохранить структуру данных:

Как видно, алгоритм справляется вполне хорошо и «не растерял» большинство ценной информации, которая отличает один вид одежды от другого. Также о качестве алгоритма говорит и тот факт, что UMAP отделил обувь, одежду для туловища и брюки друг от друга, понимая, что это совершенно разные вещи. Конечно, есть и ошибки. К примеру, модель решила, что рубашка и свитер — это одно и то же.

Теперь посмотрим, как с этим же набором данных управится t-SNE. Для этого будем использовать Multicore TSNE — самую быструю (даже в режиме одного ядра) среди всех реализаций алгоритма:

T-SNE показывает схожие с UMAP результаты и допускает те же ошибки. Однако, в отличии от UMAP, t-SNE не так очевидно объединяет виды одежды в отдельные группы: брюки, вещи для туловища и для ног находятся близко друг к другу. Однако в целом можно сказать, что оба алгоритма одинаково хорошо справились с задачей и исследователь волен на свой вкус делать выбор в пользу одного или другого. Можно было, если бы не одно «но».

Это «но» заключается в скорости обучения. На сервере с 4 ядрами Intel Xeon E5- 2690v3, 2,6 Гц и 16 Гб оперативной памяти на наборе данных размера 70000х784 UMAP обучился за 4 минуты и 21 секунду, в то время как t-SNE потребовалось на это почти в 5 раз больше времени: 20 минут, 14 секунд. То есть UMAP значительно более вычислительно эффективен, что дает ему огромное преимущество перед другими алгоритмами, в том числе и перед t-SNE.

Параметры алгоритма

Число соседей — n_neighbors. Варьируя этот параметр, можно выбирать, что важнее сохранить в новом пространственном представлении данных: глобальную или локальную структуру данных. Маленькие значения параметра означают, что, пытаясь оценить пространство, в котором распределены данные, алгоритм ограничивается малой окрестностью вокруг каждой точки, то есть пытается уловить локальную структуру данных (возможно в ущерб общей картине). С другой стороны большие значения n_neighbors заставляют UMAP учитывать точки в большей окрестности, сохраняя глобальную структуру данных, но упуская детали.

Посмотрим на примере нашего датасета, как параметр n_neighbors влияет на качество и скорость обучения:

Из данной картины можно сделать следующие несколько выводов:

Вернемся к нашему датасету и оценим влияние параметра min_dist. Значение n_neighbors будет фиксированным и равным 5:

Как и ожидалось, увеличение значения параметра приводит к меньшей степени кластеризации, данные собираются в кучу и различия между ними стираются. Интересно, что при минимальном значении min_dist алгоритм пытается найти различия внутри кластеров и разделить их на еще более мелкие группы.

Метрика расстояния — metric. Параметр metric определяет, каким образом будут рассчитаны расстояния в пространстве исходных данных. По умолчанию UMAP поддерживает всевозможные расстояния, от Минковского до Хэмминга. Выбор метрики зависит от того, как мы интерпретируем эти данные и их типа. К примеру, работая с текстовой информацией, предпочтительно использовать косинусное расстояние (metric=’cosine’).

Продолжим играть с нашим датасетом и попробуем различные метрики:

По данным картинкам можно убедиться, что выбор меры расстояния очень сильно влияет на итоговый результат, поэтому, к ее выбору нужно подходить ответственно. Если же вы не уверены, какую метрику из всего многообразия выбрать, то расстояние Евклида является наиболее безопасным вариантом (стоит по умолчанию в UMAP).

Размерность конечного пространства — n_components. Тут все очевидно: параметр определяет размерность итогового пространства. Если вам нужно визуализировать данные, то следует выбирать 2 или 3. Если же использовать преобразованные вектора в качестве фич моделей машинного обучения, то можно и больше.

Заключение

UMAP был разработан совсем недавно и постоянно совершенствуется, однако уже сейчас можно сказать, что по качеству работы он не уступает другим алгоритмам и возможно, наконец, решит основную проблему современных моделей уменьшения размерности — медленность обучения.

Напоследок, посмотрите, как UMAP смог визуализировать набор данных Google News, состоящий из 3 миллионов векторов-слов. Время обучения составило 200 минут, тогда как t-SNE на это потребовалось несколько дней:

Кстати, рисунок был построен с помощью библиотеки для визуализации больших данных datashader, о которой мы расскажем вам в одной из следующих статей!

Среди алгоритмов снижения размерности есть SVD, которому мы уделяем внимание в контексте построения рекомендаций на нашей программе “Специалист по большим данным 8.0”, которая стартует уже 22 марта.

Источник

umap-learn 0.5.2

pip install umap-learn Copy PIP instructions

Released: Oct 29, 2021

Uniform Manifold Approximation and Projection

Navigation

Project links

Statistics

View statistics for this project via Libraries.io, or by using our public dataset on Google BigQuery

License: OSI Approved (BSD)

Maintainer: Leland McInnes

Tags dimension, reduction, t-sne, manifold

Maintainers

Classifiers

Project description

Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) is a dimension reduction technique that can be used for visualisation similarly to t-SNE, but also for general non-linear dimension reduction. The algorithm is founded on three assumptions about the data:

From these assumptions it is possible to model the manifold with a fuzzy topological structure. The embedding is found by searching for a low dimensional projection of the data that has the closest possible equivalent fuzzy topological structure.

The details for the underlying mathematics can be found in our paper on ArXiv:

McInnes, L, Healy, J, UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction, ArXiv e-prints 1802.03426, 2018

The important thing is that you don’t need to worry about that—you can use UMAP right now for dimension reduction and visualisation as easily as a drop in replacement for scikit-learn’s t-SNE.

New: this package now also provides support for densMAP. The densMAP algorithm augments UMAP to preserve local density information in addition to the topological structure of the data. Details of this method are described in the following paper:

Narayan, A, Berger, B, Cho, H, Density-Preserving Data Visualization Unveils Dynamic Patterns of Single-Cell Transcriptomic Variability, bioRxiv, 2020

Installing

Installing pynndescent can significantly increase performance, and in later versions it will become a hard dependency.

Install Options

Conda install, via the excellent work of the conda-forge team:

The conda-forge packages are available for Linux, OS X, and Windows 64 bit.

PyPI install, presuming you have numba and sklearn and all its requirements (numpy and scipy) installed:

If you wish to use the plotting functionality you can use

to install all the plotting dependencies.

If you wish to use Parametric UMAP, you need to install Tensorflow, which can be installed either using the instructions at https://www.tensorflow.org/install (reccomended) or using

for a CPU-only version of Tensorflow.

If pip is having difficulties pulling the dependencies then we’d suggest installing the dependencies manually using anaconda followed by pulling umap from pip:

For a manual install get this package:

Install the requirements

Install the package

How to use UMAP

The umap package inherits from sklearn classes, and thus drops in neatly next to other sklearn transformers with an identical calling API.

There are a number of parameters that can be set for the UMAP class; the major ones are as follows:

An example of making use of these options:

UMAP also supports fitting to sparse matrix data. For more details please see the UMAP documentation

Benefits of UMAP

UMAP has a few signficant wins in its current incarnation.

First of all UMAP is fast. It can handle large datasets and high dimensional data without too much difficulty, scaling beyond what most t-SNE packages can manage. This includes very high dimensional sparse datasets. UMAP has successfully been used directly on data with over a million dimensions.

Second, UMAP scales well in embedding dimension—it isn’t just for visualisation! You can use UMAP as a general purpose dimension reduction technique as a preliminary step to other machine learning tasks. With a little care it partners well with the hdbscan clustering library (for more details please see Using UMAP for Clustering).

Third, UMAP often performs better at preserving some aspects of global structure of the data than most implementations of t-SNE. This means that it can often provide a better “big picture” view of your data as well as preserving local neighbor relations.

Fourth, UMAP supports a wide variety of distance functions, including non-metric distance functions such as cosine distance and correlation distance. You can finally embed word vectors properly using cosine distance!

Fifth, UMAP supports adding new points to an existing embedding via the standard sklearn transform method. This means that UMAP can be used as a preprocessing transformer in sklearn pipelines.

Sixth, UMAP supports supervised and semi-supervised dimension reduction. This means that if you have label information that you wish to use as extra information for dimension reduction (even if it is just partial labelling) you can do that—as simply as providing it as the y parameter in the fit method.

Seventh, UMAP supports a variety of additional experimental features including: an “inverse transform” that can approximate a high dimensional sample that would map to a given position in the embedding space; the ability to embed into non-euclidean spaces including hyperbolic embeddings, and embeddings with uncertainty; very preliminary support for embedding dataframes also exists.

Finally, UMAP has solid theoretical foundations in manifold learning (see our paper on ArXiv). This both justifies the approach and allows for further extensions that will soon be added to the library.

Performance and Examples

For a problem such as the 784-dimensional MNIST digits dataset with 70000 data samples, UMAP can complete the embedding in under a minute (as compared with around 45 minutes for scikit-learn’s t-SNE implementation). Despite this runtime efficiency, UMAP still produces high quality embeddings.

The obligatory MNIST digits dataset, embedded in 42 seconds (with pynndescent installed and after numba jit warmup) using a 3.1 GHz Intel Core i7 processor (n_neighbors=10, min_dist=0.001):

The MNIST digits dataset is fairly straightforward, however. A better test is the more recent “Fashion MNIST” dataset of images of fashion items (again 70000 data sample in 784 dimensions). UMAP produced this embedding in 49 seconds (n_neighbors=5, min_dist=0.1):

The UCI shuttle dataset (43500 sample in 8 dimensions) embeds well under correlation distance in 44 seconds (note the longer time required for correlation distance computations):

The following is a densMAP visualization of the MNIST digits dataset with 784 features based on the same parameters as above (n_neighbors=10, min_dist=0.001). densMAP reveals that the cluster corresponding to digit 1 is noticeably denser, suggesting that there are fewer degrees of freedom in the images of 1 compared to other digits.

Plotting

UMAP includes a subpackage umap.plot for plotting the results of UMAP embeddings. This package needs to be imported separately since it has extra requirements (matplotlib, datashader and holoviews). It allows for fast and simple plotting and attempts to make sensible decisions to avoid overplotting and other pitfalls. An example of use:

The plotting package offers basic plots, as well as interactive plots with hover tools and various diagnostic plotting options. See the documentation for more details.

Parametric UMAP

Parametric UMAP provides support for training a neural network to learn a UMAP based transformation of data. This can be used to support faster inference of new unseen data, more robust inverse transforms, autoencoder versions of UMAP and semi-supervised classification (particularly for data well separated by UMAP and very limited amounts of labelled data). See the documentation of Parametric UMAP or the example notebooks for more.

densMAP

The densMAP algorithm augments UMAP to additionally preserve local density information in addition to the topological structure captured by UMAP. One can easily run densMAP using the umap package by setting the densmap input flag:

This functionality is built upon the densMAP implementation provided by the developers of densMAP, who also contributed to integrating densMAP into the umap package.

densMAP inherits all of the parameters of UMAP. The following is a list of additional parameters that can be set for densMAP:

For densMAP we recommend larger values of n_neighbors (e.g. 30) for reliable estimation of local density.

An example of making use of these options (based on a subsample of the mnist_784 dataset):

See the documentation for more details.

Help and Support

Documentation is at Read the Docs. The documentation includes a FAQ that may answer your questions. If you still have questions then please open an issue and I will try to provide any help and guidance that I can.

Citation

If you make use of this software for your work we would appreciate it if you would cite the paper from the Journal of Open Source Software:

If you would like to cite this algorithm in your work the ArXiv paper is the current reference:

Additionally, if you use the densMAP algorithm in your work please cite the following reference:

If you use the Parametric UMAP algorithm in your work please cite the following reference:

License

The umap package is 3-clause BSD licensed.

We would like to note that the umap package makes heavy use of NumFOCUS sponsored projects, and would not be possible without their support of those projects, so please consider contributing to NumFOCUS.

Contributing

Contributions are more than welcome! There are lots of opportunities for potential projects, so please get in touch if you would like to help out. Everything from code to notebooks to examples and documentation are all equally valuable so please don’t feel you can’t contribute. To contribute please fork the project make your changes and submit a pull request. We will do our best to work through any issues with you and get your code merged into the main branch.

Источник