Алгоритм приготовления бутерброда


Технология приготовления бутербродов

Урок 8. Технология 5 класс (девочки) ФГОС

Бутерброды подходят и к завтраку, и к полднику, и к ужину. Они выручают, когда приходят неожиданные гости, когда не хватает времени на приготовление другой еды. Ими можно накрыть стол для детей, которым нравится пестрота и разнообразие. С бутербродами и кофе или чаем можно встречать любые праздники. На этом уроке мы обсудим технологию приготовления разных видов бутербродов.


Конспект урока "Технология приготовления бутербродов"

Страница не найдена · GitHub · GitHub

перейти к содержанию Зарегистрироваться
  • Почему именно GitHub? Особенности →
    • Обзор кода
    • Управление проектами
    • Интеграции
    • Действия
    • Пакеты
    • Безопасность
    • Управление командой
    • Хостинг
    • мобильный
    • Истории клиентов →
    • Безопасность →
  • Команда
  • Предприятие
  • Проводить исследования
    • Изучите GitHub
.

алгоритмов для принятия лучших решений | by Romy Maghsoudi

Получите максимальную отдачу от своих решений, используя один или два алгоритма, это не так сложно, как кажется.

источник: https://giphy.com/

Алгоритмы - это сложные математические уравнения для компьютеров, которые не имеют практического применения для людей, или они? На самом деле алгоритм - это просто набор шагов, которые выполняются для выполнения задачи. Вы можете составить алгоритм заказа пиццы, который выглядел бы примерно так: выберите корочку, выберите соус, выберите количество сыра, выберите начинку и отправьте заказ.Мы только что создали алгоритм пиццы, и что без 4-летнего диплома специалиста по информатике? Я знаю, что это невозможно, но это все, что алгоритм лежит в его основе, набор шагов, чтобы что-то сделать, хотя название и его интенсивное использование в компьютерных науках выглядят устрашающе. Решения Решения, проклятие существования, я принимаю правильное решение, это лучший вариант, пожалею ли я об этом? Что ж, хорошие новости для нерешительных людей, для этого есть алгоритм!

В идеале, всякий раз, когда вы принимаете решение, вы хотите добиться наилучшего результата с наименьшим количеством сожалений.Есть два способа подойти к этому: один предполагает расчеты, что не идеально при выборе лучшего пакета чипсов в продуктовом магазине, но может оказаться полезным, когда у вас есть время, чтобы определить, какой вариант будет лучшим. Эти варианты оптимальной остановки и Байесовских бандитов соответственно. Хотя у обоих одна и та же идея исследования и эксплуатации, хотя эксплуатация в этом случае означает получение полной отдачи от кого-то, а не эгоистичное манипулирование кем-то.

бурный мир алгоритмов

Как вы можете надеяться принять обоснованное решение без базового набора для сравнения? Что ж, вы не можете, если вы хотите максимальных шансов на лучший результат.Используя небольшую частушку под названием оптимальная остановка, вы можете выяснить, когда предпринять конкретное действие для достижения наилучшего результата. Итак, если у вас есть определенное количество чего-то, из чего вы можете приходить к вам по одному, что я должен выбрать, чтобы у меня был самый высокий шанс выбрать лучший вариант? Это можно использовать для найма, выбора дома / квартиры или даже для поиска своей второй половинки. Он разделен на 2 этапа: этап изучения и этап выбора. Вам следует изучить определенное количество вариантов, чтобы установить базовый уровень, а затем выбрать первый вариант, который превосходит ваш базовый уровень после того, как он был определен.Но подождите, сколько вариантов мне нужно выбрать, чтобы установить базовый уровень? Как я могу не смотреть слишком много или слишком мало? Что ж, оптимальная остановка говорит о том, что вы должны пройти 37% ваших вариантов без каких-либо обязательств, просто чтобы установить ваш базовый уровень, и это максимизирует вашу вероятность выбрать лучшее из своего пула. И какова ваша вероятность выбрать лучшее из своего пула с помощью этого метода? Как вы уже догадались, 37%, сейчас это может показаться невысоким, но с нашей склонностью людей искать слишком долго или слишком мало, такая вероятность будет намного ниже и составляет около 11%.Теперь мы можем бесконечно усложнить задачу, пытаясь учесть каждый непредсказуемый аспект реальной жизни, но это непрактично. Итак, как только наша базовая линия установлена ​​и мы рассмотрели 37% наших вариантов, мы выберем первый вариант, который превосходит все, что мы уже видели, чтобы иметь 37% -ный шанс выбрать наилучший вариант. Но Роми, как мне выбрать вторую половинку из миллиардов? Вы не делаете этого, вы сами устанавливаете размер пула, потому что, если вы этого не сделаете, вы будете встречаться до тепловой смерти Вселенной.То же самое и с охотой на дом, очевидно, вы не собираетесь проверять каждый дом в стране, но вы выберете установленную сумму, а затем изучите эти варианты.

Другой вариант, байесовские бандиты, больше используется компаниями и бизнесом при изучении реализаций своего продукта. Это проистекает из проблемы, называемой проблемой многорукого бандита, в которой вы сталкиваетесь с несколькими игровыми автоматами с разными выплатами, и вопрос в том, как вы можете найти тот, который имеет лучшую ставку выплат при максимальном выигрыше? Вы можете начать понимать, почему компании используют это часто, потому что у вас может быть много итераций продукта или много презентаций, и как бизнес вы хотите использовать тот, который максимизирует прибыль.Он также используется в медицинской промышленности при проведении клинических испытаний. Простая версия - это A / B-тест, у вас есть два варианта: лекарство и плацебо в случае клинических испытаний или 2 разных макета веб-сайта для тестирования. Затем, используя собранные данные, вы сможете рассчитать вероятность того, какой вариант лучше в долгосрочной перспективе. Это становится более сложным, чем больше рук, которые нужно тянуть, и с большим количеством факторов, поэтому практичность использования этого в повседневной жизни не слишком выгодна для среднего Джо, они выиграют больше от оптимальной остановки, поскольку она уже рассчитана для ты.Я могу написать еще одну статью, объясняющую сложности реализации байесовских бандитов и математических уравнений этого, но общая идея состоит в том, чтобы проверить вероятность каждой руки и использовать ту, которая с наибольшей вероятностью успеха.

Источник: https://giphy.com/

Алгоритмы могут быть чрезвычайно сложными и содержать математику высокого уровня, но они могут быть полезны в повседневной жизни, хотя в большинстве случаев вычисления не имеют смысла. сложные уравнения выбора марки шампуня.Алгоритмы также могут упростить сложности жизни, потому что в жизни так много движущихся частей и переменных, что может быть унизительно думать о вещах с точки зрения конкретных ответов, а не гипотетических и бесконечных возможностей.

.

dwyl / learn-data-структур: ❄️Узнайте о структурах данных и алгоритмах, а также о влиянии, которое они могут иметь на простоту / сложность и производительность кода. 🚀

перейти к содержанию Зарегистрироваться
  • Почему именно GitHub? Особенности →
    • Обзор кода
    • Управление проектами
    • Интеграции
    • Действия
    • Пакеты
    • Безопасность
    • Управление командой
    • Хостинг
    • мобильный
    • Истории клиентов →
    • Безопасность →
  • Команда
  • Предприятие
  • Проводить исследования
    .

    Кластеризация K-средних: алгоритм, приложения, методы оценки и недостатки | Автор: Имад Даббура.

    Кластеризация - один из наиболее распространенных методов исследовательского анализа данных, используемых для получения интуитивного представления о структуре данных. Его можно определить как задачу идентификации подгрупп в данных, при которой точки данных в одной подгруппе (кластере) очень похожи, а точки данных в разных кластерах сильно различаются. Другими словами, мы пытаемся найти однородные подгруппы в данных, чтобы точки данных в каждом кластере были как можно более похожими в соответствии с такой мерой сходства, как расстояние на основе евклида или расстояние на основе корреляции.Решение о том, какую меру сходства использовать, зависит от приложения.

    Кластерный анализ может быть выполнен на основе функций, когда мы пытаемся найти подгруппы образцов на основе функций или на основе образцов, где мы пытаемся найти подгруппы функций на основе образцов. Здесь мы рассмотрим кластеризацию на основе функций. Кластеризация используется при сегментации рынка; где мы пытаемся найти клиентов, похожих друг на друга, будь то поведение или атрибуты, сегментация / сжатие изображений; где мы пытаемся группировать похожие регионы вместе, кластеризацию документов по темам и т. д.

    В отличие от обучения с учителем, кластеризация считается методом обучения без учителя, поскольку у нас нет достоверных данных для сравнения результатов алгоритма кластеризации с истинными метками для оценки его производительности. Мы только хотим попытаться исследовать структуру данных, сгруппировав точки данных в отдельные подгруппы.

    В этом посте мы рассмотрим только Kmeans , который считается одним из наиболее часто используемых алгоритмов кластеризации из-за своей простоты.

    Алгоритм Kmeans - это итерационный алгоритм, который пытается разделить набор данных на K заранее определенных отдельных неперекрывающихся подгрупп (кластеров), где каждая точка данных принадлежит только одной группе . Он пытается сделать точки данных внутри кластера как можно более похожими, одновременно сохраняя кластеры как можно более разными (далеко). Он назначает точки данных кластеру таким образом, чтобы сумма квадратов расстояния между точками данных и центроидом кластера (среднее арифметическое всех точек данных, принадлежащих этому кластеру) была минимальной.Чем меньше вариаций внутри кластеров, тем более однородные (похожие) точки данных находятся в одном кластере.

    Алгоритм kmeans работает следующим образом:

    1. Укажите количество кластеров K .
    2. Инициализируйте центроиды, сначала перетасовывая набор данных, а затем случайным образом выбирая K точек данных для центроидов без замены.
    3. Продолжайте повторять до тех пор, пока центроиды не останутся без изменений. то есть назначение точек данных кластерам не меняется.
    • Вычислите сумму квадрата расстояния между точками данных и всеми центроидами.
    • Назначьте каждую точку данных ближайшему кластеру (центроиду).
    • Вычислите центроиды для кластеров, взяв среднее значение всех точек данных, принадлежащих каждому кластеру.

    Подход kmeans для решения проблемы называется Максимизация ожидания . Шаг E - это присвоение точек данных ближайшему кластеру. M-шаг вычисляет центроид каждого кластера.Ниже приводится описание того, как мы можем решить это математически (не стесняйтесь его пропустить).

    Целевая функция:

    , где wik = 1 для точки данных xi, если она принадлежит кластеру k ; в противном случае wik = 0. Кроме того, μk является центроидом кластера xi.

    Это задача минимизации из двух частей. Сначала минимизируем J по сравнению с wik и лечить μk исправлено. Затем мы минимизируем J относительно. μk и лечить wik исправлено. Технически говоря, мы различаем J w.r.t. сначала wik и обновите назначения кластера ( E-step ).Затем дифференцируем J по μk и повторно вычислить центроиды после присвоения кластеров из предыдущего шага ( M-этап ). Следовательно, E-step:

    Другими словами, назначьте точку данных xi ближайшему кластеру, судя по его сумме квадратов расстояния от центроида кластера.

    И M-шаг:

    Что переводится в пересчет центроида каждого кластера для отражения новых назначений.

    Здесь несколько вещей, на которые следует обратить внимание:

    • Поскольку алгоритмы кластеризации, включая k-среднее, используют измерения на основе расстояния для определения сходства между точками данных, рекомендуется стандартизировать данные, чтобы среднее значение было равно нулю, а стандартное отклонение - единице, поскольку почти всегда объекты в любом наборе данных будут иметь разные единицы измерения, такие как возраст и доход.
    • Учитывая итеративный характер kmeans и случайную инициализацию центроидов в начале алгоритма, разные инициализации могут привести к разным кластерам, поскольку алгоритм kmeans может застрять в локальном оптимуме и может не сходиться к глобальному оптимуму . Поэтому рекомендуется запускать алгоритм, используя разные инициализации центроидов, и выбирать результаты прогона, которые дали меньшую сумму квадратов расстояния.
    • Назначение примеров не меняется - это то же самое, что и отсутствие изменений в вариациях внутри кластера:

    Мы будем использовать простую реализацию k-средних здесь, чтобы просто проиллюстрировать некоторые концепции.Затем мы будем использовать реализацию sklearn , которая более эффективно позаботится о многих вещах за нас.

    алгоритм kmeans очень популярен и используется во множестве приложений, таких как сегментация рынка, кластеризация документов, сегментация изображений и сжатие изображений и т. Д. Обычно цель кластерного анализа:

    1. Получить осмысленное интуитивное понимание структура данных, с которыми мы имеем дело.
    2. Кластер, затем спрогнозируйте, где будут построены разные модели для разных подгрупп, если мы считаем, что поведение разных подгрупп сильно варьируется.Примером этого является объединение пациентов в разные подгруппы и построение модели для каждой подгруппы, чтобы предсказать вероятность риска сердечного приступа.

    В этом посте мы применим кластеризацию к двум случаям:

    • Сегментация извержений гейзера (набор данных 2D).
    • Сжатие изображения.

    Сначала мы реализуем алгоритм kmeans для двухмерного набора данных и посмотрим, как он работает. Набор данных содержит 272 наблюдения и 2 функции. Данные охватывают время ожидания между извержениями и продолжительность извержения гейзера Old Faithful в национальном парке Йеллоустоун, штат Вайоминг, США.Мы попытаемся найти подгруппы K в точках данных и сгруппировать их соответственно. Ниже приведено описание характеристик:

    • извержений (плавающих): время извержения в минутах.
    • ожидание (int): время ожидания до следующего извержения.

    Давайте сначала построим график данных:

    Мы будем использовать эти данные, потому что их легко построить и визуально определить кластеры, поскольку это двухмерный набор данных. Очевидно, что у нас 2 кластера. Давайте сначала стандартизируем данные и запустим алгоритм kmeans для стандартизованных данных с K = 2.

    На приведенном выше графике показана диаграмма разброса данных, окрашенная кластером, к которому они принадлежат. В этом примере мы выбрали K = 2. Символ ‘*‘ - это центроид каждого кластера. Мы можем думать об этих двух кластерах как о гейзере, который вел себя по-разному в разных сценариях.

    Далее мы покажем, что разные инициализации центроидов могут давать разные результаты. Я буду использовать 9 различных random_state , чтобы изменить инициализацию центроидов и построить график результатов.Название каждого графика будет суммой квадратов расстояния каждой инициализации.

    В качестве примечания, этот набор данных считается очень простым и сходится менее чем за 10 итераций. Поэтому, чтобы увидеть влияние случайной инициализации на сходимость, я собираюсь использовать 3 итерации, чтобы проиллюстрировать концепцию. Однако в реальных приложениях наборы данных вовсе не такие чистые и красивые!

    Как видно из приведенного выше графика, мы получили только два разных способа кластеризации на основе разных инициализаций.Мы выбрали бы тот, у которого наименьшая сумма квадратов расстояния.

    В этой части мы реализуем kmeans для сжатия изображения. Изображение, над которым мы будем работать, имеет размер 396 x 396 x 3. Следовательно, для каждого местоположения пикселя у нас будет 3 8-битных целых числа, которые задают значения интенсивности красного, зеленого и синего цветов. Наша цель - уменьшить количество цветов до 30 и представить (сжать) фотографию, используя только эти 30 цветов. Чтобы выбрать, какие цвета использовать, мы будем использовать алгоритм kmeans для изображения и рассматривать каждый пиксель как точку данных.Это означает, что измените форму изображения с высоты x ширины x каналов на (высота * ширина) x канал, т.е. у нас будет 396 x 396 = 156 816 точек данных в 3-мерном пространстве, которые являются интенсивностью RGB. Это позволит нам представить изображение с использованием 30 центроидов для каждого пикселя и значительно уменьшит размер изображения в 6 раз. Исходный размер изображения был 396 x 396 x 24 = 3 763 584 бит; однако новое сжатое изображение будет иметь размер 30 x 24 + 396 x 396 x 4 = 627 984 бит. Огромная разница заключается в том, что мы будем использовать центроиды для поиска цветов пикселей, и это уменьшит размер каждого местоположения пикселя до 4-битного вместо 8-битного.

    С этого момента мы будем использовать sklearn реализацию kmeans. Здесь следует отметить несколько моментов:

    • n_init - это количество запусков kmeans с различной инициализацией центроида. Будет сообщен результат лучшего.
    • tol - метрика вариации внутри кластера, используемая для объявления сходимости.
    • По умолчанию init - k-means ++ , что должно дать лучшие результаты, чем просто случайная инициализация центроидов.

    Мы видим сравнение исходного изображения со сжатым. Сжатое изображение похоже на исходное, что означает, что мы можем сохранить большинство характеристик исходного изображения. При меньшем количестве кластеров степень сжатия будет выше за счет качества изображения. Кстати, этот метод сжатия изображений называется сжатие данных с потерями , потому что мы не можем восстановить исходное изображение из сжатого изображения.

    В отличие от обучения с учителем, когда у нас есть достоверная информация для оценки производительности модели, кластерный анализ не имеет надежной метрики оценки, которую мы могли бы использовать для оценки результатов различных алгоритмов кластеризации. Более того, поскольку kmeans требует k в качестве входных данных и не узнает его из данных, нет правильного ответа с точки зрения количества кластеров, которые мы должны иметь в любой проблеме. Иногда знание предметной области и интуиция могут помочь, но обычно это не так.В методологии кластерного прогнозирования мы можем оценить, насколько хорошо модели работают на основе различных кластеров K , поскольку кластеры используются в последующем моделировании.

    В этом посте мы рассмотрим две метрики, которые могут дать нам некоторую интуицию о k :

    • Метод отвода
    • Анализ силуэта

    Метод отвода дает нам представление о том, какое число k является хорошим кластеров будет основываться на сумме квадратов расстояний (SSE) между точками данных и их центроидами назначенных кластеров.Выбираем k в том месте, где SSE начинает расплющиваться и образовывать изгиб. Мы воспользуемся набором данных гейзера и оценим SSE для различных значений k и посмотрим, где кривая может образовывать изгиб и сглаживаться.

    График выше показывает, что k = 2 - неплохой выбор. Иногда все еще трудно определить подходящее количество кластеров, потому что кривая монотонно убывает и может не показывать ни одного изгиба или имеет явную точку, где кривая начинает сглаживаться.

    Анализ силуэта можно использовать для определения степени разделения между кластерами. Для каждого образца:

    • Вычислите среднее расстояние от всех точек данных в одном кластере (ai).
    • Вычислить среднее расстояние от всех точек данных в ближайшем кластере (bi).
    • Вычислить коэффициент:

    Коэффициент может принимать значения в интервале [-1, 1].

    • Если 0 -> образец очень близок к соседним кластерам.
    • Это 1 -> выборка далеко от соседних кластеров.
    • Это -1 -> выборка назначена неправильным кластерам.

    Следовательно, мы хотим, чтобы коэффициенты были как можно больше и близки к 1, чтобы кластеры были хорошими. Мы снова будем использовать здесь набор данных гейзера, потому что дешевле выполнять анализ силуэтов, и на самом деле очевидно, что существует только две группы точек данных.

    .

    Смотрите также

<\br> Карта сайта.