Разновидности узлов: как вязать? Основные виды с названиями, схемы и техника вязания походных, морских, прямых, палаточных и других узлов

Таким образом, можно сделать вывод о том, что галстук – это неотъемлемый элемент гардероба каждого мужчины. С помощью него можно создать деловой и профессиональный образ, придать изюминку классическому костюму или торжественности вашему повседневному луку.

О том, как быстро и легко завязать галстук, смотрите в представленном видео.

1.10. Деревья решений — документация scikit-learn 0.19.1

Деревья решений (DT) — это непараметрический метод обучения с учителем. для классификации и регрессии. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает ценность целевая переменная путем изучения простых правил принятия решений, выведенных из данных функции.

Например, в приведенном ниже примере деревья решений учатся на основе данных аппроксимировать синусоидальную кривую с набором правил принятия решения «если-то-иначе». Глубже чем выше дерево, тем сложнее решающие правила и тем лучше модель.

Некоторые преимущества деревьев решений:

• Просто понять и интерпретировать. Деревья можно визуализировать.
• Требуется небольшая подготовка данных. Другие методы часто требуют данных нормализации, необходимо создать фиктивные переменные и пустые значения для удалить. Однако обратите внимание, что этот модуль не поддерживает отсутствующие значения.
• Стоимость использования дерева (т. Е. Прогнозирования данных) является логарифмической в количество точек данных, используемых для обучения дерева.
• Может обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. Другие техники обычно специализируются на анализе наборов данных только одного типа переменной. Смотрите алгоритмы для получения дополнительной информации Информация.
• Может обрабатывать проблемы с несколькими выходами.
• Использует модель белого ящика. Если данная ситуация наблюдается в модели, объяснение условия легко объясняется булевой логикой. Напротив, в модели черного ящика (например, в искусственной нейронной сеть), результаты может быть труднее интерпретировать.
• Можно проверить модель с помощью статистических тестов. Это делает это Можно учесть надежность модели.
• Хорошо работает, даже если его предположения несколько нарушаются истинная модель, из которой были созданы данные.

К недостаткам деревьев решений можно отнести:

• Обучающиеся дерева решений могут создавать слишком сложные деревья, которые не хорошо обобщить данные. Это называется переобучением. Механизмы например, обрезка (в настоящее время не поддерживается), установка минимального количество выборок, требуемых на листовом узле, или установка максимального глубина дерева необходима, чтобы избежать этой проблемы.
• Деревья решений могут быть нестабильными из-за небольших вариаций в данные могут привести к созданию совершенно другого дерева. Эта проблема смягчается за счет использования деревьев решений в ансамбль.
• Как известно, проблема изучения дерева оптимальных решений NP-полная по нескольким аспектам оптимальности и даже для простых концепции. Следовательно, практические алгоритмы обучения дереву решений основаны на эвристических алгоритмах, таких как жадный алгоритм, где локально оптимальные решения принимаются на каждом узле.Такие алгоритмы не может гарантировать возврат глобально оптимального дерева решений. Этот можно смягчить путем обучения нескольких деревьев в ученике ансамбля, где функции и образцы выбираются случайным образом с заменой.
• Есть концепции, которые сложно изучить, потому что деревья решений не выражают их легко, например проблемы XOR, четности или мультиплексора.
• Обучающиеся дерева решений создают предвзятые деревья, если некоторые классы доминируют. Поэтому рекомендуется сбалансировать набор данных перед подгонкой. с деревом решений.

1.10.1. Классификация

DecisionTreeClassifier — это класс, способный выполнять мультиклассы классификация по набору данных.

Как и другие классификаторы, DecisionTreeClassifier принимает на вход два массива: массив X, разреженный или плотный, размером [n_samples, n_features] , содержащий обучающие выборки и массив Y целых значений размером [n_samples] , с метками классов для обучающих выборок:

 >>> из дерева импорта sklearn
>>> X = [[0, 0], [1, 1]]
>>> Y = [0, 1]
>>> clf = дерево.DecisionTreeClassifier ()
>>> clf = clf.fit (X, Y)
 

После установки модель может быть использована для прогнозирования класса образцов:

 >>> clf.predict ([[2., 2.]])
массив ([1])
 

В качестве альтернативы можно предсказать вероятность каждого класса, которая является доля обучающих выборок одного класса в листе:

 >>> clf.predict_proba ([[2., 2.]])
массив ([[0., 1.]])
 

DecisionTreeClassifier поддерживает как двоичные (где метки — это [-1, 1]) классификация и мультикласс (где метки [0,…, K-1]) классификация.

Используя набор данных Iris, мы можем построить дерево следующим образом:

 >>> из sklearn.datasets import load_iris
>>> из дерева импорта sklearn
>>> iris = load_iris ()
>>> clf = tree.DecisionTreeClassifier ()
>>> clf = clf.fit (iris.data, iris.target)
 

После обучения мы можем экспортировать дерево в формат Graphviz, используя export_graphviz экспортер. Если вы используете менеджер пакетов conda, двоичные файлы graphviz и пакет python можно установить с помощью

conda установить python-graphviz

Также двоичные файлы для graphviz можно загрузить с домашней страницы проекта graphviz, и оболочка Python, установленная из pypi с помощью команды pip install graphviz .

Ниже приведен пример экспорта graphviz указанного дерева, обученного на всем набор данных iris; результаты сохраняются в выходном файле iris.pdf :

 >>> импорт графвиз
>>> dot_data = tree.export_graphviz (clf, out_file = None)
>>> graph = graphviz.Source (dot_data)
>>> graph.render ("радужная оболочка")
 

Экспортер export_graphviz также поддерживает различные эстетические параметры, включая окраску узлов по их классу (или значению для регрессии) и используя явные имена переменных и классов при желании.Ноутбуки Jupyter также автоматически отображать эти графики в строку:

 >>> dot_data = tree.export_graphviz (clf, out_file = None,
                         feature_names = iris.feature_names,
                         class_names = iris.target_names,
                         заполнено = верно, округлено = верно,
                         special_characters = True)
>>> graph = graphviz.Source (dot_data)
>>> график
 

После установки модель может быть использована для прогнозирования класса образцов:

 >>> clf.предсказать (iris.data [: 1,:])
массив ([0])
 

В качестве альтернативы можно предсказать вероятность каждого класса, которая является доля обучающих выборок одного класса в листе:

 >>> clf.predict_proba (iris.data [: 1,:])
массив ([[1., 0., 0.]])
 

1.10.2. Регрессия

Деревья решений также могут применяться к задачам регрессии, используя DecisionTreeRegressor класс.

Как и в настройке классификации, метод соответствия будет принимать в качестве аргументов массивы X и y, только в этом случае ожидается, что y будет иметь значения с плавающей запятой вместо целых значений:

 >>> из дерева импорта sklearn
>>> X = [[0, 0], [2, 2]]
>>> у = [0.5, 2.5]
>>> clf = tree.DecisionTreeRegressor ()
>>> clf = clf.fit (X, y)
>>> clf.predict ([[1, 1]])
массив ([0.5])
 

1.10.3. Проблемы с несколькими выходами

Задача с несколькими выходами — это задача контролируемого обучения с несколькими выходами. чтобы предсказать, то есть когда Y — это 2d-массив размером [n_samples, n_outputs] .

Когда нет корреляции между выходами, очень простой способ решить Задача такого рода состоит в построении n независимых моделей, т.е.е. по одному на каждого выходных данных, а затем использовать эти модели для независимого прогнозирования каждого из n выходы. Однако, поскольку вполне вероятно, что выходные значения связаны с одни и те же входные данные сами коррелированы, часто лучший способ — создать единый модель, способная прогнозировать одновременно все n выходов. Во-первых, это требует меньшее время обучения, поскольку строится только одна оценка. Во-вторых, точность обобщения результирующей оценки часто может быть увеличена.

Что касается деревьев решений, эту стратегию можно легко использовать для поддержки проблемы с несколькими выходами.Для этого необходимы следующие изменения:

• Сохранять n выходных значений в листьях вместо 1;
• Используйте критерии разделения, которые вычисляют среднее сокращение по всем n выходов.

Этот модуль предлагает поддержку проблем с несколькими выходами за счет реализации этого стратегии в DecisionTreeClassifier и Обсуждение Дерева . Если дерево решений соответствует выходному массиву Y размером [n_samples, n_outputs] , то итоговая оценка будет:

• Вывести значения n_output при прогнозе ;
• Вывести список массивов n_output вероятностей классов при Прогноз_проба .

Использование деревьев с несколькими выходами для регрессии продемонстрировано в Регрессия дерева решений с несколькими выходами. В этом примере вход X — одно действительное значение, а выходы Y — синус и косинус X.

Использование многовыходных деревьев для классификации продемонстрировано в Доработка лица с многовыходными оценщиками. В этом примере входы X — это пиксели верхней половины граней, а выходы Y — пиксели нижняя половина этих лиц.

1.10.5. Советы по практическому применению

• Деревья решений имеют тенденцию чрезмерно соответствовать данным с большим количеством функций. Правильное соотношение количества образцов к количеству характеристик важно, поскольку дерево с несколькими образцами в многомерном пространстве, скорее всего, переобьется.
• Рассмотреть возможность уменьшения размерности (PCA, ICA или Feature selection) заранее, чтобы дайте вашему дереву больше шансов найти отличительные признаки.
• Визуализируйте свое дерево во время обучения с помощью экспорта функция.Используйте max_depth = 3 в качестве начальной глубины дерева, чтобы почувствовать насколько дерево соответствует вашим данным, а затем увеличьте глубину.
• Помните, что количество образцов, необходимых для заполнения дерева, удваивается. за каждый дополнительный уровень, до которого растет дерево. Используйте max_depth для управления размер дерева, чтобы предотвратить переоснащение.
• Используйте min_samples_split или min_samples_leaf для управления количеством образцы на листовом узле. Очень маленькое число обычно означает дерево будет переобучаться, тогда как большое количество не позволит дереву обучаться данные.Попробуйте в качестве начального значения min_samples_leaf = 5 . Если размер выборки сильно различается, число с плавающей запятой можно использовать в процентах в этих двух параметрах. Основное различие между ними заключается в том, что min_samples_leaf гарантирует минимальное количество образцов в листе, а min_samples_split может создавать произвольные маленькие листья, хотя min_samples_split является более распространенным в литературе.
• Сбалансируйте набор данных перед обучением, чтобы дерево не смещалось к доминирующим классам.Балансировка классов может быть выполнена отбор равного количества образцов из каждого класса, или предпочтительно путем нормализация суммы весов выборки ( sample_weight ) для каждого класс к тому же значению. Также обратите внимание, что критерии предварительной обрезки на основе веса, например, min_weight_fraction_leaf , тогда будет меньше смещения в сторону доминирующие классы, чем критерии, которые не знают весов выборки, например min_samples_leaf .
• Если образцы будут взвешенными, будет проще оптимизировать дерево структура с использованием критерия предварительной обрезки на основе веса, такого как min_weight_fraction_leaf , что гарантирует, что конечные узлы содержат не менее часть общей суммы весов выборки.
• Все деревья решений внутренне используют массивы np.float32 . Если данные обучения не в этом формате, будет сделана копия набора данных.
• Если входная матрица X очень разреженная, рекомендуется преобразовать в разреженную csc_matrix перед вызовом fit и sparse csr_matrix перед вызовом предсказывать. Время обучения может быть на несколько порядков меньше для редких ввод матрицы по сравнению с плотной матрицей, когда объекты имеют нулевые значения в большинство образцов.

1.10.6. Алгоритмы дерева: ID3, C4.5, C5.0 и CART

Что представляют собой различные алгоритмы дерева решений и чем они отличаются друг от друга? Какой из них реализован в scikit-learn?

ID3 (Iterative Dichotomiser 3) был разработан Россом Куинланом в 1986 году. Алгоритм создает многостороннее дерево, находя для каждого узла (т.е. жадным образом) категориальный признак, который даст наибольший получение информации для категориальных целей. Деревья выросли до своих максимальный размер, а затем обычно применяется этап обрезки, чтобы улучшить способность дерева обобщать невидимые данные.

C4.5 является преемником ID3 и снял ограничение, связанное с должен быть категоричным путем динамического определения дискретного атрибута (на основе на числовых переменных), который разделяет непрерывное значение атрибута в дискретный набор интервалов. C4.5 конвертирует обученные деревья (т.е. результат алгоритма ID3) в наборы правил «если-то». Затем эта точность каждого правила оценивается для определения порядка в котором они должны применяться. Обрезка выполняется путем удаления правила предварительное условие, если без него точность правила улучшится.

C5.0 — это последняя версия Quinlan под частной лицензией. Он использует меньше памяти и создает меньшие наборы правил, чем C4.5, при этом более точным.

CART (Деревья классификации и регрессии) очень похожа на C4.5, но он отличается тем, что поддерживает числовые целевые переменные (регрессию) и не вычисляет наборы правил. CART строит бинарные деревья, используя функцию и порог, который дает наибольший прирост информации в каждом узле.

scikit-learn использует оптимизированную версию алгоритма CART.

1.10.7. Математическая постановка

Даны обучающие векторы, i = 1,…, l и вектор-метка , дерево решений рекурсивно разбивает пространство, такое что образцы с одинаковыми метками сгруппированы вместе.

Пусть данные в узле представлены как. За каждый раскол кандидатов, состоящий из функция и порог, разделите данные на и подмножества

Примесь при вычисляется с использованием функции примеси , выбор которых зависит от решаемой задачи (классификация или регрессия)

Выберите параметры, минимизирующие примеси

Рекурсия для подмножеств и до достижения максимально допустимой глубины, или же .

1.10.7.1. Критерии классификации

Если целью является результат классификации, принимающий значения 0,1,…, K-1, для узла, представляющего регион с наблюдения, пусть

— доля наблюдений класса k в узле

Общие меры примесей — Джини

Кросс-энтропия

и ошибочная классификация

где обучающие данные в узле

1.10.7.2. Критерии регрессии

Если целью является непрерывное значение, то для узла представляющий регион с наблюдениями, общий критерии для сведения к минимуму для определения местоположения на будущее разбиения представляют собой среднеквадратичную ошибку, которая минимизирует ошибку L2 с использованием средних значений в конечных узлах и средней абсолютной ошибки, которая минимизирует ошибку L1, используя медианные значения в конечных узлах.

Среднеквадратичная ошибка:

Средняя абсолютная ошибка:

где обучающие данные в узле

Артикулы:

• https: // en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning
• https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_analytics
• Л. Брейман, Дж. Фридман, Р. Олшен и К. Стоун. Классификация и Деревья регрессии. Уодсворт, Белмонт, Калифорния, 1984.
• J.R. Quinlan. C4. 5: программы для машинного обучения. Морган Кауфманн, 1993.
• Т. Хасти, Р. Тибширани и Дж. Фридман. Элементы статистического обучения, Springer, 2009.

Объяснение узлов и мастернод криптовалюты

Для многих криптовалютная ниша все еще остается загадкой.Процессы, лежащие в основе работы криптовалют, на самом деле могут быть довольно технически сложными, и, хотя вам на самом деле не нужно понимать, как они работают, чтобы их использовать, это все же отличная идея для изучения.

В этой статье мы будем говорить об узлах . Что это такое и как они работают по отношению к криптовалютам? Чем криптоузлы отличаются от мастернод? Вы узнаете ответы на этот и другие вопросы всего за секунду.

Все инструменты, которые могут понадобиться владельцу криптовалюты

Попробуйте торговую платформу Bitsgap и получите доступ к самым выдающимся торговым инструментам, доступным на рынке криптовалют! Сигналы, боты, менеджер портфеля и многое другое в одной учетной записи.

Что такое узлы криптовалюты

Для того, чтобы криптовалюта функционировала, данные должны передаваться через узлы. Эти информационные центры передают данные по сети, и именно эта сеть позволяет децентрализовать криптоактивы.

Размещение криптовалютной сети у централизованного провайдера будет означать, что она может быть отключена в любое время провайдером или мировым правительством. Однако при использовании системы узлов эта обязанность распределяется по всему миру в режиме одноранговых узлов , предотвращая это.

Узлы хранят блокчейн и все его данные, так что может быть извлечен другими людьми, такими как пользователи и майнеры.

Как они работают

Узел работает как точка ретрансляции. Все, что действительно требуется, чтобы быть узлом, — это быть компьютером, который подключается к сети с криптовалютой, такой как Биткойн. Следует отметить, что не дает денежной выгоды за запуск узла самостоятельно.

В то время как большинство майнеров запускают свои собственные узлы по другим причинам, узел хранит только транзакции, и вы не получите вознаграждение за блок за запуск одного из них.Однако вы поможете укрепить сеть и поддержать проекты в области криптовалюты, которые вам нравятся.

Если вы хотите использовать полный узел , есть и другие преимущества.

Полное объяснение узла

Полный узел гораздо более выделен, и это дает некоторые другие права в сетях криптовалюты. Если вы решите запустить полный узел, у вас будет своего рода « голосование », если цепочка разделится. Это означает, что вы можете решить, какой вилке следовать, если у вас есть предпочтения.

Однако с полным узлом вы также можете помочь убедиться, что в сети все в порядке. Это связано с тем, что полные узлы отклоняют любые плохие транзакции, и, запустив полный узел, вы можете помочь сохранить свою любимую криптовалюту в большей безопасности.

Запуск собственного полного узла также обеспечивает большую конфиденциальность, потому что для вас это как частная точка подключения. Некоторые люди запускают полный узел из соображений безопасности, даже если они не собираются ничего добывать.

Если вы хотите запустить полный узел, вам нужно будет соответствовать минимальным системным требованиям, например иметь подходящее программное обеспечение, позволяющее вашему компьютеру постоянно оставаться в сети. Точки реле не годятся, если их отключили.

Что такое мастернода

Мастернода — это тип узла для криптовалюты Proof of Stake. В отличие от других узлов, в большинстве случаев вы получите вознаграждение за блок за размещение мастерноды. Эти узлы выполняют двойную функцию и не только обрабатывают информацию о блокчейне, но также выполняют задачу проверки транзакций, как это делают майнеры для подтверждения работы криптовалют.

Мастернод на дешевле, чем запуск , чем при майнинге, и к тому же ее гораздо проще настроить, что делает ее привлекательным вариантом для людей, которые хотели бы владеть узлом, но не обладают большими техническими знаниями.

Различные варианты английского языка

Английский — самый распространенный язык в мире, имеющий особый статус официального языка многих стран.В то время как английский язык единообразен с большими вариациями в написании, присутствующими между американским английским и британским английским, диалект или акцент обычно являются фактором, позволяющим различать различные типы английского языка. Как и в большинстве языков, есть разновидности английского, однако разница не так заметна, как на других языках.

От насыщенного угандийского английского до французского канадского английского — разнообразие акцентов одновременно разнообразно и красиво.Помимо акцентов, люди склонны смешивать английский со своим местным жаргоном, чтобы сформировать гибридную разновидность английского языка, столь же яркую, как и культура этой страны.

Читайте дальше, чтобы узнать больше о различных типах английского языка, которые используются в странах по всему миру.

различных диалектов английского языка со всего мира

Британский английский

Британский английский — это английский язык, на котором говорят и пишут в Соединенном Королевстве или, в более широком смысле, на всех Британских островах.В официальном письменном английском в Соединенном Королевстве существуют небольшие региональные различия.

Английский — западногерманский язык, который произошел от англо-фризских диалектов, привезенных в Британию германскими поселенцами из различных частей того, что сейчас является северо-западной Германией и северными Нидерландами. Постоянным населением в то время было обыкновенное бриттское население — островная разновидность континентальных кельтов, на которую оказала влияние римская оккупация. Эта группа языков (валлийский, корнуоллский, камбрикский) сосуществовала вместе с английским в современный период, но из-за их удаленности от германских языков влияние на английский было заметно ограничено.

Американский английский

Американский английский, иногда называемый американским английским или американским английским, представляет собой набор разновидностей английского языка, родного для Соединенных Штатов и широко распространенного в Канаде. Английский является наиболее распространенным языком в Соединенных Штатах и ​​общим языком, используемым федеральным правительством, и считается фактическим языком страны из-за его широкого использования. Английский язык получил официальный статус от правительств 32 из 50 штатов.

Австралийский английский

Австралийский английский — это одна из основных разновидностей английского языка, используемая по всей Австралии.Хотя английский язык не имеет официального статуса в конституции, австралийский английский является национальным и де-факто официальным языком страны, поскольку он является первым языком большинства населения.

Австралийский английский начал отличаться от британского английского после основания колонии Новый Южный Уэльс в 1788 году и был признан отличным от британского английского к 1820 году. Он возник в результате смешения ранних поселенцев из большого разнообразия взаимно понятных диалектных регионов. Британских островов и быстро превратился в особую разновидность английского языка.

канадский английский

Canadian English — это набор разновидностей английского языка, родом из Канады. Согласно переписи 2011 года, английский был первым языком примерно для 19 миллионов канадцев (57% населения), остальная часть населения была носителями канадского французского (22%) или других языков (аллофоны, 21%).

Термин «канадский английский» впервые засвидетельствован в речи преподобного А. Констебля Гейки в обращении к Канадскому институту в 1857 году.Канадский английский — продукт пяти волн иммиграции и расселения на протяжении более двух веков. Первой большой волной постоянного англоязычного поселения в Канаде и лингвистически наиболее важной была приток лоялистов, спасающихся от американской революции, главным образом из Среднеатлантических штатов, таких как Нью-Йорк, Нью-Джерси, Пенсильвания, Делавэр, Мэриленд, Вашингтон, округ Колумбия, Вирджиния и Западная Вирджиния. Некоторые ученые считают, что канадский английский произошел от североамериканского английского.

Индийский Английский

Публичное преподавание английского языка началось в Индии в 1830-х годах во время правления Ост-Индской компании (Индия была и остается сегодня одним из самых разнообразных в языковом отношении регионов мира). В 1835 году английский заменил персидский в качестве официального языка компании. Лорд Маколей сыграл важную роль во внедрении английского и западного концепций в образование в Индии. Он поддержал замену персидского на английский в качестве официального языка, использование английского языка в качестве средства обучения во всех школах и подготовку англоязычных индийцев в качестве учителей.

Представление об этом языке среди многих индийцев перешло от ассоциации его с колониализмом к ассоциации с экономическим прогрессом, и английский продолжает оставаться официальным языком Индии, хотя и с индийским уклоном, широко известным как индийский английский.

Филиппинский английский

Филиппинский английский — это любой вариант английского языка (похожий и связанный с американским английским), родной для Филиппин, включая те, которые используются средствами массовой информации и подавляющим большинством образованных филиппинцев.Английский язык преподается в школах как один из двух официальных языков страны, второй — филиппинский (тагальский).

Филиппинский английский язык сильно изменился по сравнению с тем, где он зародился несколько десятилетий назад. За несколько десятилетий до того, как английский язык был официально введен на Филиппинах, если не принудительно, архипелажная нация находилась под властью Испании, и поэтому испанский язык был языком власти и влияния. Однако в 1898 году, когда испанский язык передал США контроль над страной, английский язык, хотя изначально не пользовался популярностью, в течение нескольких лет стал широко использоваться, чему способствовало появление американских учителей.

Угандийский Английский

Угандийский английский, или углийский (произносится как you-glish), является диалектом английского языка, на котором говорят в Уганде. Как и в других подобных диалектах, угандийский английский имеет сильный местный колорит. Речевые модели угандийских языков сильно влияют на разговорный английский. Уганда имеет большое разнообразие языков коренных народов, и кто-то, знакомый с Угандой, может легко определить родной язык человека, говорящего по-английски. Носители уганды будут изменять иностранные слова, чтобы они звучали более благозвучно.