Алгоритм форель: Алгоритмы Форель и Форель 2

Алгоритмы семейства FOREL — это… Что такое Алгоритмы семейства FOREL?

FOREL (Формальный Элемент) — алгоритм кластеризации, основанный на идее объединения в один кластер объектов в областях их наибольшего сгущения.

Цель кластеризации

Разбить выборку на такое (заранее неизвестное число) таксонов, чтобы сумма расстояний от объектов кластеров до центров кластеров была минимальной по всем кластерам. То есть наша задача — выделить группы максимально близких друг к другу объектов, которые в силу гипотезы схожести и будут образовывать наши кластеры.

Минимизируемый алгоритмом функционал качества

,

где первое суммирование ведется по всем кластерам выборки, второе суммирование — по всем объектам , принадлежащим текущему кластеру , а  — центр текущего кластера,  — расстояние между объектами.

Необходимые условия работы

• Выполнение гипотезы компактности, предполагающей, что близкие друг к другу объекты с большой вероятностью принадлежат к одному кластеру (таксону).
• Наличие линейного или метрического пространства кластеризуемых объектов

Входные данные

• Кластеризуемая выборка

Может быть задана признаковыми описаниями объектов — линейное пространство либо матрицей попарных расстояний между объектами.
Замечание: в реальных задачах зачастую хранение всех данных невозможно или бессмысленно, поэтому необходимые данные собираются в процессе кластеризации

• Параметр R — радиус поиска локальных сгущений

Его можно задавать как из априорных соображений (знание о диаметре кластеров), так и настраивать скользящим контролем.

• В модификациях возможно введение параметра k — количества кластеров

Выходные данные

Кластеризация на заранее неизвестное число таксонов

Принцип работы

На каждом шаге мы случайным образом выбираем объект из выборки, раздуваем вокруг него сферу радиуса R, внутри этой сферы выбираем центр тяжести и делаем его центром новой сферы. Т.о. мы на каждом шаге двигаем сферу в сторону локального сгущения объектов выборки, то есть стараемся захватить как можно больше объектов выборки сферой фиксированного радиуса. После того как центр сферы стабилизируется, все объекты внутри сферы с этим центром мы помечаем как кластеризованные и выкидываем их из выборки. Этот процесс мы повторяем до тех пор, пока вся выборка не будет кластеризована.

Алгоритм

1. Случайно выбираем текущий объект из выборки
2. Помечаем объекты выборки, находящиеся на расстоянии менее, чем R от текущего
3. Вычисляем их центр тяжести, помечаем этот центр как новый текущий объект
4. Повторяем шаги 2-3, пока новый текущий объект не совпадет с прежним
5. Помечаем объекты внутри сферы радиуса R вокруг текущего объекта как кластеризованные, выкидываем их из выборки
6. Повторяем шаги 1-5, пока не будет кластеризована вся выборка

 
#define R 30 //ширина поиска локальных сгущений - входной параметр алгоритма 
Clustering_not_finish(); //все ли объекты кластеризованы 
Rand_object(); //возвращает произвольный некластеризованный объект 
Generate_same_object(type *object); //возвращает массив объектов, расположенных на расстоянии <= R от текущего 
Center_of_objects(type *mas_of_objects); //возвращает центр тяжести указанных объектов 
Delete_objects(type *mas_of_objects); //удаляет указанные объекты из выборки (мы их уже кластеризовали) 
 
while(Clustering_not_finish()) 
{ 
   currently_object = Rand_object(); 
   mas_of_same_objects = Generate_same_object(currently_object);  
   center_object = Center_of_objects(mas_of_same_objects); 
 
   while (center_object != currently_object)  //пока центр тяжести не стабилизируется 
   { 
      currently_object = center_object; 
      mas_of_same_objects = Generate_same_object(currently_object); 
      center_object = Center_of_objects(mas_of_same_objects); 
   }  
   Delete_objects(mas_of_same_objects); 
}

Эвристики выбора центра тяжести

• В линейном пространстве — центр масс
• В метрическом пространстве — объект, сумма расстояний до которого минимальна, среди всех внутри сферы
• Объект, который внутри сферы радиуса R содержит максимальное количество других объектов из всей выборки (медленно)
• Объект, который внутри сферы маленького радиуса содержит максимальное количество объектов (из сферы радиуса R)

Наблюдения

• Доказана сходимость алгоритма за конечное число шагов
• В линейном пространстве центром тяжести может выступать произвольная точка пространства, в метрическом — только объект выборки
• Чем меньше R, тем больше таксонов (кластеров)
• В линейном пространстве поиск центра происходит за время О(n), в метрическом O(n²)
• Наилучших результатов алгоритм достигает на выборках с хорошим выполнением условий компактности
• При повторении итераций возможно уменьшение параметра R, для скорейшей сходимости
• Кластеризация сильно зависит от начального приближения (выбора объекта на первом шаге)
• Рекомендуется повторная прогонка алгоритма для исключения ситуации «плохой» кластеризации, по причине неудачного выбора начальных объектов

Преимущества

1. Точность минимизации функционала качества (при удачном подборе параметра R)
2. Наглядность визуализации кластеризации
3. Сходимость алгоритма
4. Возможность операций над центрами кластеров — они известны в процессе работы алгоритма
5. Возможность подсчета промежуточных функционалов качества, например, длины цепочки локальных сгущений
6. Возможность проверки гипотез схожести и компактности в процессе работы алгоритма

Недостатки

1. Относительно низкая производительность (решается введение функции пересчета поиска центра при добавлении 1 объекта внутрь сферы)
2. Плохая применимость алгоритма при плохой разделимости выборки на кластеры
3. Неустойчивость алгоритма (зависимость от выбора начального объекта)
4. Произвольное по количеству разбиение на кластеры
5. Необходимость априорных знаний о ширине (диаметре) кластеров

Надстройки

После работы алгоритма над готовой кластеризацией можно производить некоторые действия

1. Выбор наиболее репрезентативных (представительных) объектов из каждого кластера. Можно выбирать центры кластеров, можно несколько объектов из каждого кластера, учитывая априорные знания о необходимой репрезентативности выборки. Т. О. по готовой кластеризации мы имеем возможность строить наиболее репрезентативную выборку
2. Пересчет кластеризации (многоуровненвость) с использованием метода КНП

Область применения

1. Решение задач кластеризации
2. Решение задач ранжирования выборки

См. также

Литература

• Лекции по алгоритмам кластеризации и многомерного шкалирования К. В. Воронцов
• Прикладные методы анализа данных и знаний Новосибирск Н. Г. Загоруйко: Изд-во Ин-та математики, 1999, 270 с. ISBN 5-86134-060-9

Ссылки

2.2.2. Эвристический алгоритм «Форель»

44

Рассмотрим два простейших алгоритма АК, известных как эвристические алгоритмы. Отличительной чертой этих алгоритмов является то, что они выделяют таксоны простой гиперсферической формы. Базовым алгоритмом является алгоритм ФОРЕЛЬ (от первых букв ФОРмальный АЛгоритм).

Алгоритм ФОРЕЛЬ работает с ТОС, элементами которой являются только количественные данные. Объекты, включенные в один класс, попадают в гиперсферу с центром С и радиусом R . Изменяя радиус, можно получить разное количество классов К. При фиксированном заданном радиусе R алгоритм ФОРЕЛЬ работает следующим образом.

1.Центр C(1) некоторой гиперсферы с радиусом R помещается в любую из точек исходного множества объектов.

2.Определяются точки, оказавшиеся внутри этой гиперсфе-

ры. Для этого вычисляется расстояние ρ от точки C(1) до всех М точек и те из них, для которых ρ ≤ R , считаются «внутренними».

3.Для внутренних точек вычисляется центр тяжести (точка

скоординатами, равными усредненным значениям по каждому признаку).

4.Центр сферы перемещается в вычисленный центр тяже-

сти C(2) .

5.Для нового центра сферы вновь находятся внутренние точки и их центр тяжести.

6.Процедура перемещения гиперсферы повторяется до тех пор, пока не перестанут изменяться координаты центра тяжести

C(i) . При этом центр гиперсферы перемещается в область сгущения точек и останавливается в области одного из таких сгустков точек исходного множества А.

7. Точки, попавшие внутрь этой гиперсферы, объявляются классом и из дальнейшего рассмотрения исключаются.

45

8. Центр гиперсферы совмещается с любой из оставшихся точек. Процедура повторяется до тех пор, пока все исходное множество точек не будет разделено между классами.

Очевидно, что количество классов K тем больше, чем меньше радиус R . Желательное количество классов может быть подобрано соответствующим подбором R . Для этого рекомендуется последовательно уменьшать радиус от R = Rmax , при котором

все точки объединяются в один класс, до тех пор, пока K не будет равен заданному (или наиболее близкому к заданному) числу классов.

Основной недостаток данного алгоритма заключается в том, что в зависимости от того, в какой последовательности эвристически выбирать начальные точки-центры гиперсфер, можно получить разные разбиения исходного множества элементов по классам, отличающиеся как количеством элементов в классах (мощностью класса), так и радиусом гиперсфер R . Выбор одного решения из многих делается по критерию качества F .

K mi ρ ( ( ))

F = ∑∑ 2a xa ;C t , t=1 a=1

где	ρ2	(	;	C	(t ))	− квадрат евклидова расстояния от точки a с
	a	x a
координатами					x	a	до центра своего класса C(t ) , а	n – число

объектов в классе (мощность класса) Sl . Лучшему варианту

классификации соответствует минимальное значение критерия F . Выбор такого критерия обосновывается интуитивными правилами «ручной» группировки. Обычно объединяют в одну группу объекты, мало отличающиеся друг от друга или от «типичного» объекта.

2.2.3 Вариационный алгоритм «Краб»

Семейство алгоритмов КРАБ (КРАтчайший Путь) основано на формировании незамкнутого связного графа и проведении разбиения множества исходных объектов с его помощью. Эти алгоритмы позволяют строить классы произвольной формы и

46

размеров, для чего стремятся реализовать действия, выполняемые человеком при классификации вручную. Чем руководствуется при разбиении человек?

Естественно, человек стремится использовать некоторую форму близости (ρ) точек и считает, что классификация тем

лучше, чем меньше расстояния между точками одного и того же класса. Кроме того, человек увереннее выделяет классы, если сгустки точек дальше удалены друг от друга, так что вводится мера удаленности (d ). При прочих равных условиях человека

больше устраивает, когда распределение точек по классам приблизительно равномерно (h). Чем больше отличие в мощности

классов, тем хуже классификация. Психологические эксперименты показали, что человек не всегда объединяет точки в один класс по принципу «ближний к ближнему». Так, для рисунка 2.2 пятая по счету точка ближе к четвертой, но человек проведет границу классов между четвертой и пятой точками. Он обращает внимание на изменения плотности точек (λ). Если подобрать

подходящие меры для (ρ), (d ), (h) и (λ), то можно добиться совпадения результатов автоматической и ручной группировки.

Класс 1

Класс 2

Рисунок 2.2 – Пример выделения человеком двух классов

Для подбора (ρ), (d ), (h) и (λ) используют свойства крат-

чайшего незамкнутого пути (КНП) – связный граф без петель, соединяющий все точки и имеющий минимальную длину ребер

(рис. 2.3) .

47

Рисунок 2.3 − Кратчайший незамкнутый путь, соединяющий шесть точек

Если разрезать одно ребро (рис. 2.4), то получится два класса, если разрезать (К–1) ребро КНП, мы получим К классов точек.

1. Мерой близости объектов внутри классов считают среднюю длину ребер КНП, соединяющего все точки одного класса:

						1			mi −1
					ρi =				∑a j ,
						m −1
						i			j=1
где a j	– длина j-того ребра КНП,						mi – число объектов в классе
Sl .
Общей мерой					близости
внутренних точек классификации
считают величину:
		1		K
	ρ =			∑ρl	,				d
		K l =1
т.е. среднюю длину всех внут-
ренних ребер.				(d ) между
2.	Расстояние

классами также считают по КНП

как среднюю длину ребер, со- Рисунок 2.4 – К определению d единяющих классы:

		1	K −1
	d =		∑dl .
		K −1 l =1

3. Через КНП можно определить и меру локальной неоднородности расстояний между точками (λ). Для этого обозначим

48

длину некоторого ребра ai , а длину наименьшего примыкающе-

го к нему ребра через βmin . Тогда λi = βmin / ai . Чем меньше

величина λi = βmin / ai , тем больше отличие в длинах соседних ребер, тем с большим основанием можно считать, что по ребру

ai пройдет граница.

βmin α

Рисунок 2.5 − Определение меры локальной неоднородности

Общая мера неоднородности определяется по формуле:

1K −1

λ= K −1 ∑i=1 λi .

4.Равномерность распределения точек по классам может

быть определена монотонной функцией, меняющейся в диапазоне от 0 до 1. Такой функцией может служить выражение:

h = K K ∏K mi .

i=1 M

Общий критерий качества в алгоритме КРАБ сформулирован так:

F = ln λd ××ρh .

Проверка на двумерных массивах показала, что чем лучше классификация, тем больше значение F .

Выделяемые классы могут иметь любую форму. Алгоритм КРАБ:

1. Проводится кратчайший незамкнутый путь между всеми точками исходного множества.

49

2.Если задано число классов (K), на которое необходимо провести разбиение, то путем перебора выбираются (K–1) ребро, проведение границ по которым даст максимальное значение функционала F .

3.Если исследователю не важна равномерность классов по числу объектов, то используется модификация F .

		d
	F = ln		.
		ρ ×λ

Возникает закономерный вопрос: существует ли объективная автоматическая классификация или всякая классификация субъективна. Все реальные объекты имеют огромное число свойств. Выделение конкретного числа свойств – уже акт субъективный. Меры близости и критерий качества субъективны. Цель, для которой проводится обработка данных, в данном случае классификация, – ставится человеком. Таким образом мож-

но считать, что объективной классификации не существует.

Иногда можно встретиться с ситуацией: программа классификации на реальных данных выдает «плохой» результат, т.е. выделился один большой класс, а остальные данные «рассыпались» по маленьким классам (даже с мощностью равной единице). Но не всегда в этом виноват алгоритм или программа, реализующая его. Например, исходная совокупность может быть описана нормальным законом распределения. Никакая программа не разобьет его на 10 однородных классов.

Результаты классификации зависят и от того, какую значимость мы придаем свойствам объектов. Если свойство xi в три

раза более важно, чем свойство xj , то в вычислениях это значе-

ние нужно использовать в явном виде. Например, при вычислении расстояния между объектами a и b можно пользоваться следующей мерой:

ρab = ∑N	a j (xaj − xbj )2 ,
j=1

где a j – относительный вес признака, а l принимает разные

значения в разной метрике (в евклидовой l = 2 ).

Форель как разделать

Если рыба свежевыловленная, то тело ее покрыто слизью. Тушку надо натереть солью, чтобы она не выскальзывала из рук, и тщательно промыть проточной водой. После очищения от слизи тушку надо обсушить (можно промокнуть бумажными полотенцами).

После этого приготовить для чистки острые ножи, разделочные ножницы и доску, емкости для икры (ее солят), молок (их можно обжарить) и отходов.

Ножом с короткой ручкой

Чтобы чешуя не разлеталась во все стороны при чистке кухонным ножом с короткой ручкой, рыбину можно держать в воде, положив в мойку или таз. Держать тушку во время чистки следует за хвост. Процесс нужно проводить без спешки, делая мелкие движения по направлению от хвоста к голове. Чешуя у форели легко отделяется от кожи, но на брюхе она «сидит» крепче. Можно время от времени смывать счищенную чешую, чтобы видеть места, где она еще осталась (определить по блеску). Возможно, для продолжения процесса понадобится другой инструмент.

Рыбочисткой

Многим хозяйкам привычнее и проще использовать специальные инструменты — самодельные или купленные в магазине рыбочистки. Алгоритм действий тот же: как и ножом, чешую полностью счищаем, надо чистить форель от чешуи с хвоста до головы. Рыбочистку можно использовать и для очистки тех мест, где чешуя не поддалась ножу (например, на брюшке). Это поможет сохранить целостность кожи.

Как разделать на филе

Очищенную и промытую еще раз рыбину надо подготовить к дальнейшей кулинарной обработке. Если предстоит запекать рыбу целиком, то можно ее не потрошить и не обрезать плавники, но жабры необходимо извлечь, т.к. они испортят блюдо.

Для всех иных кулинарных изысков форель следует потрошить и разделывать. На доске для разделки рыбы надо расположить тушку так, чтобы удобно было срезать все плавники и вскрыть брюхо ножницами или острым ножом от анального плавника до жаберных крыльев. Вынуть все внутренности.

Для разделки на филе голову срезать не надо, вокруг нее и по всей спинке делается надрез до позвоночной кости. Затем, поддев ножом мясо у головы, надо острым лезвием ножа плавно вести вдоль хребта до самого хвоста. Реберные кости, которые могут отделиться вместе с мясом, аккуратно срезаем ножом или удаляем при помощи пинцета.

Дальнейшая обработка филейной части зависит от рецепта, по которому будет готовиться форель.

Важное условие — нож должен быть острым, и двигать им надо только вперед, прижимая лезвие к коже при срезании, без пилящих движений, чтобы не превратить нежное филе в рыхлую кашу.

Разделка целой рыбы для ухи и стейков

Лососевые виды вкусны в любом виде. Для ухи можно использовать только головы и хвосты, отделив их от цельной тушки после очистки от чешуи. Из головы следует вырезать жабры, т.к. в них скапливается грязь, а вкус и запах органов может испортить блюдо. Все остальные части головы съедобные и после приготовления легко жуются.

С основной туши можно срезать и полоски брюшины для ухи, но чаще их оставляют. Из выпотрошенной туши (с брюшками или без них) делают классические стейки. Для этого тушку форели с кожей и без головы нарезают поперек длинным острым ножом.

Куски не должны быть слишком тонкими. Чтобы стейки получились поджаристыми и сочными, толщина куска должна быть около 3 см.

Стейки можно нарезать и из цельного филе поперек широкими полосами. Так куски мяса будут без костей. Если на филе остались реберные косточки, то их легко удалить, поддев вместе с пленкой, которая есть в брюшной части, тонким гибким ножом. Дальше по желанию можно отделить кусок мяса от кожи.

Некоторые советы по очистке

• Если придерживаться некоторых правил, то процесс не окажется отягощающим. Например:
• Рыбу лучше чистить в мойке. Это убережет кухню от лишних загрязнений и сэкономит время на очистку и уборку.
• Для очистки рыбы больше подходит не большой нож с короткой рукояткой, но достаточно острый.

• Если отсутствует вариант с мойкой, то рыбу лучше разделывать на разделочной доске. При этом, очень важно, чтобы доска для разделки рыбы не использовалась для приготовления других продуктов питания, разве что для приготовления мяса. Особенно, это актуально, когда на разделочной доске режут хлеб, сыр, колбасы и т.д.
• Если требуется отправить рыбу в морозилку, то следует проконтролировать, чтобы на ней было как можно меньше влаги.
• Рыбу желательно почистить и разделать сразу же после покупки.
• Когда она полностью разморозится, этот технологический процесс займет намного больше времени.

Не большой совет

Чтобы удалить хребет с костями, необходимо сделать глубокий надрез, чтобы разделить тушу рыбы на две части. Только так можно без проблем избавиться от костей.

Нож должен проходить в непосредственной близости от позвонков рыбы и проходить по скользящей траектории. При этом, нужно контролировать положение ножа. Нож должен идти под углом, по направлению к брюшку. Этот процесс требует удержания тушки рыбы в неподвижном состоянии.

После этого удаляют оставшиеся кости. Их легко обнаружить, если провести пальцем по мясу. Их удаляют с помощью пинцета или маникюрных ножниц. Для удаления кожи с мяса для начала делают надрез, после чего, придерживая рыбу, срезается мясо с кожи. При этом, так же следует контролировать положение ножа. Он должен находиться под углом к столу, а точнее, под углом к коже.

Только так удастся качественно отделить мясо от кожи. Подобные действия нужны в том случае, когда требуется приготовить салат и роллы, а также тех блюд, где требуются не большие кусочки мяса. Разделывая форель, следует помнить, что из таких частей рыбы, как хребет, голова, хвост и плавники реально сварить вкуснейшую и полезнейшую уху.

Разделка на филе для засолки и жарки

Чтобы разделать форель для засолки или жарки, необходимо из тушки получить филе. Для этого нужно знать, как отделить хребет и все остальные кости, а также учитывать важные нюансы процесса. Сделать все это не так просто, поэтому лучше потренироваться на более дешевой рыбе.

Работы выполняют следующим образом:

1. Первым делом следует выпотрошить форель. Для этого делают продольный разрез на брюшке и аккуратно вынимают все внутренности.
2. Тушку кладут на разделочную доску спинкой вверх.
3. С помощью специального ножа выполняют разрез от основания головы до хвоста.
4. Затем делают поперечный надрез, стараясь максимально приблизиться к хребту рыбы.
5. После этого переворачивают тушку и выполняют аналогичные действия.
6. С 2 больших филейных кусков срезают реберные кости.
7. На следующем этапе работы удаляют спинные и брюшные плавники.
8. С помощью пинцета вынимают все мелкие кости.
9. В самом конце рыбу кладут на разделочную доску и отделяют кожицу. Делают это тонким и максимально острым ножом.

Снимаем кожу с рыбы и удаляем кости

Если рыба небольшого размера, то снять кожу с нее можно по принципу чулка. Возьмите рыбу одной рукой за тушку, другой за голову и потяните голову назад, чтобы переломить хребет. Затем снимайте кожу чулком. Вымойте рыбу в проточной прохладной воде и удалите остатки кожи.

Если рыба большая (больше 200 грамм), то сначала отделяем голову и хвост. Затем режем рыбу вдоль по хребту до хвоста. Таким образом мы получили две половинки рыбы, каждую из которых нужно положить кожей на разделочную доску и, слегка приподнимая, срезать кожу. Затем срезать хребет и удалить все кости руками или пинцетом.

На этом все! Мы получили совершенно чистое филе форели без костей и кожи.

Если вы будете замораживать рыбу, то перед тем как отправить ее в морозильную камеру надо вытереть рыбу насухо.

Анализ на аллерген ige форель (f204) (колич.)

* Стоимость лабораторных исследований без учёта стоимости забора биоматериала.
** Срочное исполнение действительно только для московского региона.

Краткое описание

Стоимость забора биоматериала Настоящим уведомляем Вас о том, что с 01 марта 2016 года Лаборатория «Литех» изменяет порядок и стоимость забора биоматериала. Прейскурант № Наименование услуги Стоимость в рублях* 1 Забор крови из вены, вне зависимости от количества пробирок 170 2 Взятие мазков, вне зависимости от количества стёкол 300 *Цены у Партнеров могут отличаться. Анализ мочи и кала принимается в специальных контейнерах, бесплатно получить которые можно в медицинских офисах «Литех» или приобрести в аптеке. Внимание! Скидки и специальные предложения не распространяются на забор биологического материала и генетические исследования

Аллергия на форель может сопровождаться следующими симптомами:

• тошнота и рвота,
• головные боли,
• проблемы желудочно-кишечного тракта,
• удушье,
• отек лица,
• обширные покраснения кожи.

Аллергия на форель: алгоритм действий

Для того чтобы точно знать, страдаете Вы от аллергии на форель или чего-то другого, необходимо сделать анализ крови.

1. Сначала следует записаться на прием в один из медицинских офисов Литех. Не обязательно звонить по телефону, можно воспользоваться нашим сайтом. В специальной форме «Запись на прием» укажите:

• фамилию, имя, отчество,
• электронный адрес,
• контактный телефон,
• вид анализов,
• адрес удобного для Вас офиса,
• дату и время.

2. За 2 недели до того, как Вы будете сдавать анализы, постарайтесь закончить курс приема лекарств (исключение — препараты, без которых не можете обойтись). За день до процедуры воздержитесь от алкогольных напитков, жареной, острой и жирной пищи, за час — от сигарет.

3. Через 3 дня после сдачи биологического материала будут готовы результаты. Для того чтобы их узнать, необязательно приезжать в медицинский офис. Можно воспользоваться разделом «Узнать результаты исследований» на нашем сайте и заполнить:

• дату исследования,
• номер заказа,
• код заказа.

При выявлении реакции на специфический иммуноглобулин f204 можно сделать вывод о существовании аллергии на форель. Однако лучше проконсультироваться с Вашим лечащим врачом.

Must-have алгоритмы машинного обучения / Хабр

Хабр, привет.

Этот пост — краткий обзор общих алгоритмов машинного обучения. К каждому прилагается краткое описание, гайды и полезные ссылки.

Метод главных компонент (PCA)/SVD

Это один из основных алгоритмов машинного обучения. Позволяет уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Применяется во многих областях, таких как распознавание объектов, компьютерное зрение, сжатие данных и т. п. Вычисление главных компонент сводится к вычислению собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы исходных данных или к сингулярному разложению матрицы данных.

SVD — это способ вычисления упорядоченных компонентов.

Полезные ссылки:

Вводный гайд:

Метод наименьших квадратов

Метод наименьших квадратов — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных. Он может использоваться для «решения» переопределенных систем уравнений (когда количество уравнений превышает количество неизвестных), для поиска решения в случае обычных (не переопределенных) нелинейных систем уравнений, а также для аппроксимации точечных значений некоторой функции.

Используйте этот алгоритм, чтобы соответствовать простым кривым/регрессии.

Полезные ссылки:

Вводный гайд:

Ограниченная линейная регрессия

Метод наименьших квадратов может смутить выбросами, ложными полями и т. д. Нужны ограничения, чтобы уменьшить дисперсию линии, которую мы помещаем в набор данных. Правильное решение состоит в том, чтобы соответствовать модели линейной регрессии, которая гарантирует, что веса не будут вести себя “плохо”. Модели могут иметь норму L1 (LASSO) или L2 (Ridge Regression) или обе (elastic regression).

Используйте этот алгоритм для соответствия линиям регрессии с ограничениями, избегая переопределения.

Полезная ссылка:

Вводные гайды:

Метод k-средних

Всеми любимый неконтролируемый алгоритм кластеризации. Учитывая набор данных в виде векторов, мы можем создавать кластеры точек на основе расстояний между ними. Это один из алгоритмов машинного обучения, который последовательно перемещает центры кластеров, а затем группирует точки с каждым центром кластера. Входные данные – количество кластеров, которые должны быть созданы, и количество итераций.

Полезная ссылка:

Вводные гайды:

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия ограничена линейной регрессией с нелинейностью (в основном используется сигмоидальная функция или tanh) после применения весов, следовательно, ограничение выходов приближено к + / — классам (что равно 1 и 0 в случае сигмоида). Функции кросс-энтропийной потери оптимизированы с использованием метода градиентного спуска.

Примечание для начинающих: логистическая регрессия используется для классификации, а не регрессии. В целом, она схожа с однослойной нейронной сетью. Обучается с использованием методов оптимизации, таких как градиентный спуск или L-BFGS. NLP-разработчики часто используют её, называя “классификацией методом максимальной энтропии”.

Используйте LR для обучения простых, но очень “крепких” классификаторов.

Полезная ссылка:

Вводный гайд:

SVM (Метод опорных векторов)

SVM – линейная модель, такая как линейная/логистическая регрессия. Разница в том, что она имеет margin-based функцию потерь. Вы можете оптимизировать функцию потерь, используя методы оптимизации, например, L-BFGS или SGD.

Одна уникальная вещь, которую могут выполнять SVM – это изучение классификаторов классов.

SVM может использоваться для обучения классификаторов (даже регрессоров).

Полезная ссылка:

Вводные гайды:

Нейронные сети прямого распространения

В основном, это многоуровневые классификаторы логистической регрессии. Многие слои весов разделены нелинейностями (sigmoid, tanh, relu + softmax и cool new selu). Также они называются многослойными перцептронами. FFNN могут быть использованы для классификации и “обучения без учителя” в качестве автоэнкодеров.

FFNN можно использовать для обучения классификатора или извлечения функций в качестве автоэнкодеров.

Полезные ссылки:

Вводные гайды:

Свёрточные нейронные сети

Практически все современные достижения в области машинного обучения были достигнуты с помощью свёрточных нейронных сетей. Они используются для классификации изображений, обнаружения объектов или даже сегментации изображений. Изобретенные Яном Лекуном в начале 90-х годов, сети имеют сверточные слои, которые действуют как иерархические экстракторы объектов. Вы можете использовать их для работы с текстом (и даже для работы с графикой).

Полезные ссылки:

Вводные гайды:

Рекуррентные нейронные сети (RNNs)

RNNs моделируют последовательности, применяя один и тот же набор весов рекурсивно к состоянию агрегатора в момент времени t и вход в момент времени t. Чистые RNN редко используются сейчас, но его аналоги, например, LSTM и GRU являются самыми современными в большинстве задач моделирования последовательности. LSTM, который используется вместо простого плотного слоя в чистой RNN.

Используйте RNN для любой задачи классификации текста, машинного перевода, моделирования языка.

Полезные ссылки:

Вводные гайды:

Условные случайные поля (CRFs)

Они используются для моделирования последовательности, как RNN, и могут использоваться в сочетании с RNN. Они также могут быть использованы в других задачах структурированных прогнозирования, например, в сегментации изображения. CRF моделирует каждый элемент последовательности (допустим, предложение), таким образом, что соседи влияют на метку компонента в последовательности, а не на все метки, независимые друг от друга.

Используйте CRF для связки последовательностей (в тексте, изображении, временном ряду, ДНК и т. д.).

Полезная ссылка:

Вводные гайды:

Деревья принятия решений и случайные леса

Один из самых распространённых алгоритмов машинного обучения. Используется в статистике и анализе данных для прогнозных моделей. Структура представляет собой “листья” и “ветки”. На “ветках” дерева решения записаны атрибуты, от которых зависит целевая функция, в “листьях” записаны значения целевой функции, а в остальных узлах – атрибуты, по которым различаются случаи.

Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает значение целевой переменной на основе нескольких входных переменных.

Полезные ссылки:

Вводные гайды:
Больше информации о машинном обучении и Data Science вы узнаете подписавшись на мой аккаунт на Хабре и Telegram-канал Нейрон. Не пропускайте будущих статей.

Всем знаний!