Сроки сдачи отчетности сзв м в 2018: образец заполнения, сроки сдачи, штраф

• Об округе
  • Мой округ

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Карта округа

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Почетные жители

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Фотогалерея

  
  
  
  
  
  






• Законодательная власть












• Местная власть
  • Глава муниципального образования

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Муниципальный Cовет

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Местная Администрация
    • Отдельные государственные полномочия

    
    
    
    
    
    

• ИКМО
  • Избирательная комиссия

  
  
  
  
  
  






• Жителям
  • Взаимодействие и сотрудничество

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Культура и досуг

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Молодежная политика

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Образование

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Общественные работы

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Физкультура и спорт

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Развитие территориального общественного самоуправления

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Экологическое просвещение

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Защита прав потребителей

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Информирование населения по вопросам создания ТСЖ

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Профилактика дорожно-транспортного травматизма

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Профилактика наркомании

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Профилактика правонарушений

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Профилактика межнациональных конфликтов, социальная адаптация мигрантов

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Профилактика табакокурения

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Профилактика терроризма и экстремизма

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Содействие развитию малого бизнеса

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Общественные организации

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Издательская деятельность

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

  • Обучение УКП

  
  
  
  
  
  
  

Программа	Связаться с	Электронная почта	Телефон
Прикладное исследование поведения здоровья (AHBR)	SARA O’NEAL														9676.0077	314-454-5113
Аудиологические и коммуникационные науки	Rene Miller	[email protected]	314-747-0103
	314-747-0103
	314-747-0103
	314-747-0103
	. edu	314-362-1384
Clinical Investigation	Karlee Kreienkamp	[email protected]	314-935-8535
Program in Genetic Counseling	Elizabeth Yoder	[email protected]	314-454-2861
Institute for Informatics	Andrea Krussel	[email protected]	314-273-1676
Medical Физическая дивизион	Джули Фоллман	[email protected]	314-273-3933
ОБЛАСНЫЙ ТЕРАРА	SHANNON ECKHOFF	ECKHOFFSCOFFST.0072
Физическая терапия	Alice Morland	[email protected]	314-286-1401
Население здоровья.
Реабилитационные и участвующие науки (RAPS)	Эбби Кинг	[email protected]	314-286-1619

FAQS

ниже.

машин опорных векторов (SVM) — обзор | by Rushikesh Pupale

Классификатор SVM

Машинное обучение включает в себя прогнозирование и классификацию данных, и для этого мы используем различные алгоритмы машинного обучения в соответствии с набором данных.

SVM или машина опорных векторов — это линейная модель для задач классификации и регрессии. Он может решать линейные и нелинейные задачи и хорошо работает для многих практических задач. Идея SVM проста: алгоритм создает линию или гиперплоскость, которая разделяет данные на классы.

В этом сообщении блога я планирую предложить общий обзор SVM. Я расскажу о теории, лежащей в основе SVM, о ее применении для нелинейно разделимых наборов данных, а также о кратком примере реализации SVM на Python. В следующих статьях я рассмотрю математику, стоящую за алгоритмом, и покопаюсь под капотом.

ТЕОРИЯ

В первом приближении SVM находит разделяющую линию (или гиперплоскость) между данными двух классов. SVM — это алгоритм, который принимает данные в качестве входных данных и выводит строку, разделяющую эти классы, если это возможно.

Начнем с проблемы. Предположим, у вас есть набор данных, как показано ниже, и вам нужно классифицировать красные прямоугольники из синих эллипсов (скажем, положительные из отрицательных). Итак, ваша задача — найти идеальную линию, которая разделяет этот набор данных на два класса (скажем, красный и синий).

Найдите идеальную линию/гиперплоскость, которая разделяет этот набор данных на красную и синюю категории.

Несложная задача, верно?

Но, как вы заметили, нет уникальной строки, которая выполняет эту работу. На самом деле у нас есть бесконечные линии, которые могут разделить эти два класса. Так как же SVM находит идеальный???

Возьмем несколько вероятных кандидатов и разберемся сами.

Какая строка, по вашему мнению, лучше всего разделяет данные???

Здесь у нас есть два кандидата, линия зеленого цвета и линия желтого цвета. Какая линия, по вашему мнению, лучше всего разделяет данные?

Если вы выбрали желтую линию, поздравляем, потому что это линия, которую мы ищем. В этом случае визуально довольно интуитивно понятно, что желтая линия классифицирует лучше. Но нам нужно что-то конкретное, чтобы исправить нашу линию.

Зеленая линия на изображении выше очень близка к красной линии. Хотя он классифицирует текущие наборы данных, он не является обобщенной линией, и в машинном обучении наша цель — получить более обобщенный разделитель.

Способ SVM найти лучшую линию

Согласно алгоритму SVM мы находим точки, ближайшие к прямой из обоих классов. Эти точки называются опорными векторами. Теперь мы вычисляем расстояние между линией и опорными векторами. Это расстояние называется запасом. Наша цель – максимизировать маржу. Гиперплоскость, для которой запас максимален, является оптимальной гиперплоскостью.

Оптимальная гиперплоскость с использованием алгоритма SVM

Таким образом, SVM пытается установить границу решения таким образом, чтобы разделение между двумя классами (этой улицей) было как можно шире.

Просто, не правда ли? Давайте рассмотрим немного сложный набор данных, который не является линейно разделимым.

Нелинейно разделимые данные

Эти данные явно не линейно разделимы. Мы не можем провести прямую линию, которая могла бы классифицировать эти данные. Но эти данные могут быть преобразованы в линейно разделимые данные в более высоком измерении. Давайте добавим еще одно измерение и назовем его осью Z. Пусть координаты по оси Z определяются ограничением

z = x²+y²

Таким образом, в основном координата z представляет собой квадрат расстояния точки от начала координат. Давайте нанесем данные на ось Z.

Набор данных в более высоком измерении

Теперь данные явно линейно разделимы. Пусть фиолетовая линия, разделяющая данные в более высоком измерении, будет z = k, где k — константа. Поскольку z=x²+y², мы получаем x² + y² = k; что является уравнением окружности. Таким образом, мы можем спроецировать этот линейный разделитель в более высоком измерении обратно в исходные измерения, используя это преобразование.

Граница решения в исходных измерениях

Таким образом, мы можем классифицировать данные, добавляя к ним дополнительное измерение, чтобы они стали линейно разделимыми, а затем проецируя границу решения обратно в исходные измерения, используя математическое преобразование. Но найти правильное преобразование для любого заданного набора данных не так просто. К счастью, мы можем использовать ядра в реализации SVM sklearn для выполнения этой работы.

ГИПЕРПЛОСКОСТЬ

Теперь, когда мы понимаем логику SVM, давайте формально определим гиперплоскость.

Гиперплоскость в n-мерном евклидовом пространстве — это плоское n-1-мерное подмножество этого пространства, которое делит пространство на две несвязанные части.

Например, давайте предположим, что линия является нашим одномерным евклидовым пространством (т. е. допустим, что наши наборы данных лежат на линии). Теперь выберите точку на линии, эта точка делит линию на две части. Линия имеет 1 измерение, а точка имеет 0 измерений. Итак, точка — это гиперплоскость прямой.

Для двух измерений мы видели, что разделительной линией была гиперплоскость. Точно так же для трех измерений плоскость с двумя измерениями делит трехмерное пространство на две части и, таким образом, действует как гиперплоскость. Таким образом, для пространства n измерений у нас есть гиперплоскость n-1 измерений, разделяющая его на две части

КОД

 import numpy as np 
 X = np.array([[-1, -1 ], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) 
 y = np.array([1, 1, 2, 2]) 

У нас есть точки в X и классы, к которым они принадлежат в Y.

Теперь мы обучаем нашу модель SVM с помощью вышеуказанного набора данных. В этом примере я использовал линейное ядро.

 из sklearn.svm import SVC 
 clf = SVC(kernel='linear') 
 clf.fit(X, y) 

Для прогнозирования класса нового набора данных

 Prediction = clf. predict([[0,6 ]]) 
 

ПАРАМЕТРЫ НАСТРОЙКИ

Параметры — это аргументы, которые вы передаете при создании классификатора. Ниже приведены важные параметры для SVM-9.0003

1]C:

Он контролирует компромисс между гладкой границей решения и правильной классификацией обучающих точек. Большое значение c означает, что вы правильно получите больше тренировочных очков.

Гладкая граница решения против правильной классификации всех точек

Рассмотрим пример, показанный на рисунке выше. Существует ряд границ решений, которые мы можем провести для этого набора данных. Рассмотрим прямую (зеленого цвета) границу решения, которая довольно проста, но достигается за счет неправильной классификации нескольких точек. Эти ошибочно классифицированные точки называются выбросами. Мы также можем сделать что-то значительно более волнообразное (граница решения небесно-голубого цвета), но при этом мы потенциально получим все правильные точки обучения. Конечно, компромисс с чем-то очень запутанным, очень сложным, как это, заключается в том, что, скорее всего, он не будет так хорошо обобщаться на наш тестовый набор. Так что что-то простое, более прямое может быть лучшим выбором, если вы посмотрите на точность. Большое значение c означает, что вы получите более сложные кривые решений, пытающиеся уместиться во всех точках. Выяснение того, насколько вы хотите иметь гладкую границу решения по сравнению с той, которая делает все правильно, является частью искусства машинного обучения. Поэтому попробуйте разные значения c для вашего набора данных, чтобы получить идеально сбалансированную кривую и избежать чрезмерной подгонки.

2]Гамма:

Определяет, насколько далеко простирается влияние одного обучающего примера. Если он имеет низкое значение, это означает, что каждая точка имеет дальнюю досягаемость, и, наоборот, высокое значение гаммы означает, что каждая точка имеет близкую досягаемость.

Если гамма имеет очень высокое значение, то граница решения будет зависеть только от точек, которые находятся очень близко к линии, что фактически приводит к игнорированию некоторых точек, которые находятся очень далеко от границы решения.