Справка сзвм: сроки сдачи, заполнение, бланк новой формы и образец — Контур.Экстерн — ICQ Information Center. Продажа ICQ. Продажа уинов. Продажа асек. ICQ sale. Sale ICQ.

Справка сзвм: сроки сдачи, заполнение, бланк новой формы и образец — Контур.Экстерн

Содержание

Институт профессионального кадровика

🎁 Подарок дня – бланк согласия соискателя на обработку персональных данных Получить

Все статьи

КадрыВебинарыВопросы и ответыГлавное сейчасТрудовой кодекс РФУправление персоналом

Статьи

Можно ли отказать совместителю в переводе на основное место работы

Когда сотруднику сокращают рабочее время

Аудит оплаты труда: как и зачем проводится

Можно ли принять сотрудников на работу, если они находятся на больничном

Снятие с воинского учета дистанционного сотрудника за границей

Как проверить, выполняет ли дистанционщик работу в месте, прописанном в договоре

Надо ли снимать с воинского учета сотрудника, который работает дистанционно за границей

Как исправить некорректную информацию в согласии на обработку персданных

Как оплачивать сверхурочную работу инвалида

Как перейти на электронный документооборот: алгоритм действий

Можно ли выдать трудовую книжку родственнику уволенного сотрудника

Как уволить работника за невыполнение плана

Корзина

Итого:

{{#WEIGHT_FORMATED}} Общий вес: {{{WEIGHT_FORMATED}}} {{#SHOW_VAT}}
{{/SHOW_VAT}} {{/WEIGHT_FORMATED}} {{#SHOW_VAT}} Сумма НДС: {{{VAT_SUM_FORMATED}}} {{/SHOW_VAT}}

{{{PRICE_WITHOUT_DISCOUNT_FORMATED}}}

{{{PRICE_FORMATED}}}

Экономия {{{DISCOUNT_PRICE_FORMATED}}}

{{COUPON}} — купон {{JS_CHECK_CODE}} {{#DISCOUNT_NAME}}({{DISCOUNT_NAME}}){{/DISCOUNT_NAME}} Удалить

Ваша корзина пуста

Нажмите здесь, чтобы продолжить покупки

Институт профессионального кадровика

🎁 Подарок дня – бланк согласия соискателя на обработку персональных данных Получить

Все статьи

КадрыВебинарыВопросы и ответыГлавное сейчасТрудовой кодекс РФУправление персоналом

Статьи

Можно ли отказать совместителю в переводе на основное место работы

Когда сотруднику сокращают рабочее время

Аудит оплаты труда: как и зачем проводится

Можно ли принять сотрудников на работу, если они находятся на больничном

Снятие с воинского учета дистанционного сотрудника за границей

Как проверить, выполняет ли дистанционщик работу в месте, прописанном в договоре

Надо ли снимать с воинского учета сотрудника, который работает дистанционно за границей

Как исправить некорректную информацию в согласии на обработку персданных

Как оплачивать сверхурочную работу инвалида

Как перейти на электронный документооборот: алгоритм действий

Можно ли выдать трудовую книжку родственнику уволенного сотрудника

Как уволить работника за невыполнение плана

Корзина

Итого:

{{#WEIGHT_FORMATED}} Общий вес: {{{WEIGHT_FORMATED}}} {{#SHOW_VAT}}
{{/SHOW_VAT}} {{/WEIGHT_FORMATED}} {{#SHOW_VAT}} Сумма НДС: {{{VAT_SUM_FORMATED}}} {{/SHOW_VAT}}

{{{PRICE_WITHOUT_DISCOUNT_FORMATED}}}

{{{PRICE_FORMATED}}}

Экономия {{{DISCOUNT_PRICE_FORMATED}}}

{{COUPON}} — купон {{JS_CHECK_CODE}} {{#DISCOUNT_NAME}}({{DISCOUNT_NAME}}){{/DISCOUNT_NAME}} Удалить

Ваша корзина пуста

Нажмите здесь, чтобы продолжить покупки

Параметры SVM RBF — документация scikit-learn 1.

2.2

Этот пример иллюстрирует влияние параметров gamma и C на ядро радиальной базисной функции (RBF) SVM.

Интуитивно понятно, что параметр gamma определяет, насколько сильно влияние одного обучающий пример достигает, при этом низкие значения означают «далеко», а высокие значения означают ‘закрывать’. Параметры гаммы можно рассматривать как обратную величину радиуса влияние выборок, выбранных моделью в качестве опорных векторов.

Параметр C нарушает правильную классификацию обучающих примеров против максимизации запаса решающей функции. Для больших значений

C , меньший запас будет принят, если решающая функция лучше в правильно классифицировать все тренировочные точки. Более низкий C будет стимулировать больший запас, следовательно, более простая функция принятия решений за счет обучения точность. Другими словами, C ведет себя как параметр регуляризации в СВМ.

3\). Если лучшие параметры лежат на границах сетки, ее можно расширить в этом направлении в последующий поиск.

Обратите внимание, что на графике тепловой карты есть специальная цветная полоса со значением средней точки, близким к значениям баллов наиболее эффективных моделей, чтобы было легко сказать их в мгновение ока.

Поведение модели очень чувствительно к параметру gamma . Если гамма слишком большая, радиус зоны влияния опоры векторов включает только сам опорный вектор и никакое количество регуляризация с помощью

C сможет предотвратить переоснащение.

Когда гамма очень маленькая, модель слишком ограничена и не может захватить сложность или «форма» данных. Область влияния любого выбранного опорный вектор будет включать в себя всю обучающую выборку. Полученная модель будет ведут себя аналогично линейной модели с набором гиперплоскостей, разделяющих центры высокой плотности любой пары двух классов.

Для промежуточных значений на втором графике видно, что хорошие модели могут находится на диагонали C и гамма . Гладкие модели (нижняя гамма ценности) можно усложнить, увеличив важность классификации каждая точка правильно (больше C значений) следовательно диагональ хорошего исполнительские модели.

Наконец, можно также заметить, что для некоторых промежуточных значений гамма мы получить модели с одинаковой производительностью, когда C станет очень большим. Это говорит о том, что набор опорных векторов больше не меняется. Радиус РБФ само по себе ядро действует как хороший структурный регуляризатор. Увеличение С дальше не помогает, скорее всего из-за того, что больше нет тренировочных пунктов с нарушением (внутри полей или неправильно классифицировано), или, по крайней мере, лучшее решение не может быть найденным. При равенстве баллов может иметь смысл использовать C меньшего размера. значения, так как очень высокие значения C обычно увеличивают время подбора.

С другой стороны, более низкие значения C обычно приводят к большему количеству опорных векторов, что может увеличить время предсказания.

Таким образом, снижение значения С включает в себя компромисс между временем подгонки и временем прогнозирования.

Следует также отметить, что небольшие различия в баллах возникают из-за случайного разделение процедуры перекрестной проверки. Эти ложные вариации могут быть сглаживается увеличением числа итераций CV n_splits на затрат времени вычислений. Увеличение числа значений C_range и gamma_range шага увеличат разрешение гиперпараметра тепла карта.

Вспомогательный класс для перемещения средней точки цветовой карты вокруг интересующие ценности.

 импортировать numpy как np
из matplotlib.colors импортировать нормализовать
класс MidpointNormalize (нормализовать):
    def __init__(self, vmin=None, vmax=None, midpoint=None, clip=False):
        self.midpoint = средняя точка
        Нормализация.__init__(self, vmin, vmax, clip)
    def __call__(я, значение, клип = нет):
        x, y = [self.vmin, self.  midpoint, self.vmax], [0, 0,5, 1]
        вернуть np.ma.masked_array (np.interp (значение, x, y))

Загрузить и подготовить набор данных

Набор данных

для поиска по сетке

 из sklearn.datasets import load_iris
диафрагма = load_iris()
X = радужная оболочка.данные
у = радужная оболочка.цель

Набор данных для визуализации функции принятия решений: мы оставляем только первые два функции в X и подвыборку набора данных, чтобы сохранить только 2 класса и сделать это проблемой бинарной классификации.

 X_2d = X[:, :2]
X_2d = X_2d[y > 0]
y_2d = y[y > 0]
у_2д -= 1

Обычно рекомендуется масштабировать данные для обучения SVM. В этом примере мы немного обманываем при масштабировании всех данных, вместо того, чтобы подгонять преобразование на тренировочном наборе и просто применяя его на тестовом наборе.

 из sklearn.preprocessing import StandardScaler
масштабатор = Стандартный масштаб()
X = масштабирование.fit_transform(X)
X_2d = масштабирование. fit_transform(X_2d)

Классификаторы поездов

Для начального поиска логарифмическая сетка с базой 10 часто бывает полезно. Используя основу 2, более тонкий настройка может быть достигнута, но по гораздо более высокой цене.

 из sklearn.svm импорт SVC
из sklearn.model_selection импорт StratifiedShuffleSplit
из sklearn.model_selection импортировать GridSearchCV
C_range = np.logspace(-2, 10, 13)
gamma_range = np.logspace(-9, 3, 13)
param_grid = dict(gamma=gamma_range, C=C_range)
cv = StratifiedShuffleSplit (n_splits = 5, test_size = 0,2, random_state = 42)
сетка = GridSearchCV (SVC (), param_grid = param_grid, cv = cv)
grid.fit(X, у)
Распечатать(
    «Лучшие параметры — %s с оценкой %0,2f»
    % (grid.best_params_, grid.best_score_)
)

 Лучшими параметрами являются {'C': 1.0, 'gamma': 0.09999999999999999} с оценкой 0,97.

Теперь нам нужно подогнать классификатор по всем параметрам в 2d версии (здесь мы используем меньший набор параметров, потому что обучение требует времени)

 C_2d_range = [1e-2, 1, 1e2]
gamma_2d_range = [1e-1, 1, 1e1]
классификаторы = []
для C в C_2d_range:
    для гаммы в gamma_2d_range:
        clf = SVC (C = C, гамма = гамма)
        clf. %d" % (np.log10(gamma), np.log10(C)), size="medium")
    # визуализировать влияние параметра на решающую функцию
    plt.pcolormesh(xx, yy, -Z, cmap=plt.cm.RdBu)
    plt.scatter(X_2d[:, 0], X_2d[:, 1], c=y_2d, cmap=plt.cm.RdBu_r, edgecolors="k")
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    плт.ось("плотно")
scores = grid.cv_results_["mean_test_score"].reshape(len(C_range), len(gamma_range))

Нарисуйте тепловую карту точности проверки в зависимости от гаммы и C

Счет закодирован как цвета с горячей цветовой картой, которая варьируется от темного красного до ярко-желтого. Поскольку самые интересные партитуры находятся в В диапазоне от 0,92 до 0,97 мы используем пользовательский нормализатор, чтобы установить среднюю точку на 0,92, поэтому чтобы упростить визуализацию небольших вариаций значений баллов в интересный диапазон, в то же время не резко сводя все низкие значения к того же цвета.

 plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.subplots_adjust (слева = 0,2, справа = 0,95, снизу = 0,15, сверху = 0,95)
plt. imshow(
    баллы,
    интерполяция = "ближайший",
    cmap=plt.cm.горячий,
    норма=MidpointNormalize(vmin=0,2, средняя точка=0,92),
)
plt.xlabel("гамма")
plt.ylabel("C")
plt.colorbar()
plt.xticks (np.arange (длина (gamma_range)), gamma_range, вращение = 45)
plt.yticks(np.arange(len(C_range)), C_range)
plt.title("Точность проверки")
plt.show()

Общее время работы скрипта: ( 0 минут 4.944 секунды)

Загрузить исходный код Python: plot_rbf_parameters.py

Загрузить блокнот Jupyter: plot_rbf_parameters.ipynb

Галерея, созданная Sphinx-Gallery

Машина опорных векторов — Введение в алгоритмы машинного обучения | by Rohith Gandhi

Модель SVM с нуля

Введение

Думаю, к настоящему времени вы уже привыкли к алгоритмам линейной регрессии и логистической регрессии. Если нет, я предлагаю вам взглянуть на них, прежде чем переходить к машине опорных векторов. Метод опорных векторов — еще один простой алгоритм, который должен быть в арсенале каждого специалиста по машинному обучению. Многие предпочитают метод опорных векторов, поскольку он обеспечивает значительную точность при меньшей вычислительной мощности. Машина опорных векторов, сокращенно SVM, может использоваться как для задач регрессии, так и для задач классификации. Но он широко используется в целях классификации.

Что такое метод опорных векторов?

Целью алгоритма опорных векторов является поиск гиперплоскости в N-мерном пространстве (N — количество признаков), которая четко классифицирует точки данных.

Возможные гиперплоскости

Чтобы разделить два класса точек данных, можно выбрать множество возможных гиперплоскостей. Наша цель — найти плоскость с максимальным запасом, то есть максимальным расстоянием между точками данных обоих классов. Увеличение предельного расстояния дает некоторое усиление, чтобы будущие точки данных можно было классифицировать с большей уверенностью.

Гиперплоскости и опорные векторы

Гиперплоскости в пространстве признаков 2D и 3D

Гиперплоскости — это границы решений, помогающие классифицировать точки данных. Точки данных, попадающие по обе стороны от гиперплоскости, можно отнести к разным классам. Кроме того, размер гиперплоскости зависит от количества функций. Если количество входных объектов равно 2, то гиперплоскость — это просто линия. Если число входных признаков равно 3, то гиперплоскость становится двумерной плоскостью. Становится трудно представить, когда количество признаков превышает 3.

Опорные векторы

Опорные векторы — это точки данных, расположенные ближе к гиперплоскости и влияющие на положение и ориентацию гиперплоскости. Используя эти опорные векторы, мы максимизируем запас классификатора. Удаление опорных векторов изменит положение гиперплоскости. Это точки, которые помогают нам построить нашу SVM.

Большая маржинальная интуиция

В логистической регрессии мы берем выход линейной функции и сжимаем значение в диапазоне [0,1], используя сигмовидную функцию. Если сжатое значение больше порогового значения (0,5), мы присваиваем ему метку 1, иначе мы присваиваем ему метку 0. В SVM мы берем выход линейной функции, и если этот результат больше 1, мы идентифицируем это с одним классом, и если вывод равен -1, мы идентифицируем его с другим классом. Поскольку пороговые значения изменены на 1 и -1 в SVM, мы получаем этот диапазон значений усиления ([-1,1]), который действует как запас.

Обновления функции стоимости и градиента

В алгоритме SVM мы пытаемся максимизировать разницу между точками данных и гиперплоскостью. Функция потерь, которая помогает максимизировать маржу, называется потерями на петлях.

Функция потери шарнира (функция слева может быть представлена как функция справа)

Стоимость равна 0, если прогнозируемое значение и фактическое значение имеют один и тот же знак. Если это не так, мы вычисляем стоимость убытка. Мы также добавляем параметр регуляризации — функцию стоимости. Цель параметра регуляризации — сбалансировать максимизацию маржи и потери. После добавления параметра регуляризации функции стоимости выглядят следующим образом.

Функция потерь для SVM

Теперь, когда у нас есть функция потерь, мы возьмем частные производные по весам, чтобы найти градиенты. Используя градиенты, мы можем обновить наши веса.

Градиенты

Когда неправильной классификации нет, т. е. наша модель правильно предсказывает класс нашей точки данных, нам нужно только обновить градиент из параметра регуляризации.

Обновление градиента — нет неправильной классификации

Когда есть неправильная классификация, т. е. наша модель делает ошибку в прогнозе класса нашей точки данных, мы включаем потерю вместе с параметром регуляризации для выполнения обновления градиента.

Обновление градиента — неправильная классификация

Реализация SVM на Python

Набор данных, который мы будем использовать для реализации нашего алгоритма SVM, — это набор данных Iris. Вы можете скачать его по этой ссылке.

Поскольку в наборе данных Iris три класса, мы удалим один из них. Это оставляет нас с проблемой классификации бинарных классов.

Визуализация точек данных

Кроме того, нам доступны четыре функции. Мы будем использовать только две функции, то есть длину чашелистика и длину лепестка. Мы берем эти две функции и строим их для визуализации. Из приведенного выше графика вы можете сделать вывод, что для разделения точек данных можно использовать линейную линию.

Мы извлекаем необходимые функции и разделяем их на данные для обучения и тестирования. 90% данных используются для обучения, а остальные 10% — для тестирования. Давайте теперь построим нашу модель SVM, используя библиотеку numpy.

α(0,0001) — это скорость обучения, а параметр регуляризации λ установлен равным 1/эпоху. Следовательно, регуляризующее значение уменьшает количество эпох, увеличивает.

Теперь мы отсекаем веса, так как тестовые данные содержат только 10 точек данных. Мы извлекаем функции из тестовых данных и прогнозируем значения. Мы получаем прогнозы, сравниваем их с фактическими значениями и печатаем точность нашей модели.

Справка сзвм: сроки сдачи, заполнение, бланк новой формы и образец — Контур.Экстерн