Клайра выделения в середине цикла

клайра кровотечение в середине цикла — 10 рекомендаций на Babyblog.ru

Девочки, пишу наверно не для того, чтобы услышать советы, тк врядли тут можно что-то посоветовать ввиду непростой ситуации (живу за пределами РФ), а просто выплакаться, потому что уже руки опускаются и возникает ощущение безысходности Мне просто нужно выговориться хотя бы...

Я тут писала уже пару раз. Моя история в том, что примерно год назад начались какие-то гинекологические проблемы, хотя до этого по-женски у меня проблем никогда не было. Мы, в связи с работой мужа, по долгу живем за пределами России. По этой же причине пока не планируем малыша (хотя очень хочется). В связи с отъездом попасть к гинекологу в Москве смогла только в декабре прошлого года. Сдала кучу анализов. Обнаружили полип в матке, а из инфекций только гарднереллу - бак вагиноз. Пропила кучу таблеток, мазок нормализовался. Полип с дюфастоном не вышел. Пришлось в январе делать гистеру. Гистера прошла хорошо, но на контрольном узи через неделю после операции - новая напасть - фолликулярная киста на ПЯ. Ок, снова таблетки и дюф. Киста ушла с месячными.

ГН выписала витамины и ОК Клайра на один месяц. Я собрала все таблетки в кучу, и улетела к мужу за границу.

Один месяц, пока пила ОК, все было хорошо. И вот начиная с месяца отмены, то есть с марта, начался кабздец.

Первая менструация после отмены прошла хорошо. Я успела обрадоваться. А спустя пару дней почувствовала первые звоночки: начались тянучие боли внизу живота по бокам. Вместе с этим, в это же время, начались симптомы бак.вагиноза. Я испугалась, написала своему ГН из Мск на почту. Она ответила, что у меня скорее всего овуляторный синдром, а вагиноз надо пролечить флуомизином (у меня с собой было 2 упаковки). Делать нечего, снова стала лечиться. Боли прошли где-то через 5-7 дней. Зуд, жжение и выделения примерно в это же время.

Я успокоилась - вроде все прошло.

Снова пришли и прошли месячные, и ситуация в точности повторилась! Те же боли, и снова вагиноз спустя 4 дня после окончания М. Я на тот период времени еще пила витамины, в итоге решила остановить прием витаминов, подумав, что может они мне дают такую реакцию. Пришлось использовать свою вторую пачку флуомизина и вагинорма С.

В третьем цикле все повторилось по той же схеме, только вот ни вагиноз (или что-то похожее на вагиноз) ни боли ни покинули меня вплоть до менструации. А во время М. инфекция пошла еще дальше, в мочевой пузырь, и ко всем страданиям прибавился еще и цистит.

Я пошла к местному врачу. Страховка у меня тут коммерческая, поэтому я выбрала единственно возможного врача из небольшого списка с более-менее нормальными отзывами. Пришла на прием, объяснила все проблемы. Взяли мазок и сделали анализ мочи. Пока готовятся тесты, врач назначила ципрофлоксацин на 7 дней. Я попросилась еще на узи и анализ крови. Но она на меня посмотрела круглыми глазами (мол кто здесь врач) и сказала, что боли пройдут после антибиотиков.

Ок, начала пить антибиотик. Боли от цистита поутихли, но тянущая боль в яичниках и низу живота так и осталась (опять же середина цикла). На 7 день приема ципрофлоксацина (это был 15 день цикла) начались кровавые выделения. Я снова в панику. Но врача как назло не было на той неделе в больнице. В итоге меня записали, как потом оказалось, к чудовищнейшему врачу. Он осмотрел меня за 4 минуты. Сказал, что кровь из-за антибиотиков, и что со мной все хорошо, что в мазке только гарнднерелла (опять) и что все боли и кровь уйдут после приема метронидазола. Я спросила, а вдруг у меня там киста?? Он сказал, кисты нет, все ок. Я ушла из клиники опустошенная. Но так как мазня у меня и не думала преращаться, я решила все-таки еще раз попасть к тому доктору, которая меня вела.

В общем она подтвердила слова этого ужасного врача насчет прорывного кровотечения на фоне антибиотиков, но я все-таки смогла настоять на узи.

Записали меня на узи спустя полторы недели (все это время была мазня). Месячные пришли на 3 дня раньше, и закончились очень быстро (на 5 дц при моих обычных 7 днях). Узи показало наличие кисты в ЛЯ. Как я уже писала ранее в дневнике. Здесь результаты узи на руки не дают. Все направляют сразу врачу. Поэтому что за киста, размеры и прочее я пока не знаю.

До очередных месячных я пропила метронидазол против бак. вагиноза. Зуд и раздражение полностью ушли, но тянущие боли остались. Теперь уже они стали моим вечным спутником :(

С мужем пару дней назад впервые за долгое время попробовали ПА. Это было на 8 дц. На 9 дц все было ок. А сегодня на 10 дц началась коричневая мазня со слизью (простите за подробности) и снова все симптомы цистита.

_____

Я в ужасе от всей этой ситуации.

Я пропила 2 сильных антибиотика, но они мне нисколечки ни помогли.

Я уже забыла, когда последний раз чувствовала себя хорошо. Какая-то непрекращающаяся агония боли и проблем.

Личная жизнь - полный ноль фактически уже 3 месяца. Муж вроде бы ничего не говорит, но в голову к нему не залезешь ведь (кому нужна вечно больная жена)

Я спрашивала, можно ли его тоже на всякий случай пролечить - сказали нет, так как гарднереллу у мужчин не лечат. А получается после каждого ПА становится еще хуже, чем есть.

На узи, которое провели ровно за 2 минуты, увидели только кисту. Но при кисте разве будет болеть весь живот?? Я с ужасом думаю, а вдруг мне занесли инфекцию во время гистеры и теперь у меня там все воспалилось?

Я не могу сменить врача :( И что делать в этой ситуации не знаю. Ведь при таком подходе, который тут есть, я больше чем уверена, что она мне выпишет очередную порцию антибиотиков и все.

Я не смогу попасть в Россию до декабря этого года.

И самое главное, на почве всего этого у меня появился дичайший страх, что я потеряю способность иметь детей, и что эти проблемы, о которых я написала такой сумбурный текст никогда не закончатся.

Поддержите меня пожалуйста. Я не знаю, что мне делать((((

Feature Selection с sklearn и пандами | by Abhini Shetye

Введение в методы выбора функций и их реализация в Python

Выбор функций - один из первых и важных шагов при выполнении любой задачи машинного обучения. Функция в случае набора данных просто означает столбец. Когда мы получаем какой-либо набор данных, не обязательно, что каждый столбец (функция) будет иметь влияние на выходную переменную. Если мы добавим в модель эти нерелевантные функции, это сделает модель хуже (Garbage In Garbage Out).Это приводит к необходимости делать выбор функций.

Когда дело доходит до реализации выбора функций в Pandas, числовые и категориальные функции должны обрабатываться по-разному. Здесь мы сначала обсудим выбор числовых функций. Следовательно, перед реализацией следующих методов нам нужно убедиться, что DataFrame содержит только числовые функции. Кроме того, следующие методы обсуждаются для задачи регрессии, что означает, что как входные, так и выходные переменные являются непрерывными по своей природе.

Выбор функций может быть выполнен несколькими способами, но в целом их можно разделить на 3 категории:
1. Метод фильтрации
2. Метод оболочки
3. Встроенный метод

О наборе данных:

Мы будем использовать встроенный Набор данных Boston, который можно загрузить через sklearn. Мы будем выбирать функции, используя перечисленные выше методы для задачи регрессии прогнозирования столбца «MEDV». В следующем фрагменте кода мы импортируем все необходимые библиотеки и загружаем набор данных.

 # импорт библиотек 
 из sklearn.datasets import load_boston 
 import pandas as pd 
 import numpy as np 
 import matplotlib 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 import seaborn as sns 
 import statsmodels.api 
 import statsmodels.api 
 import statsmodels.api 
 import statsmodels.api 
 sklearn.model_selection import train_test_split 
 from sklearn.linear_model import LinearRegression 
 from sklearn.feature_selection import RFE 
 from sklearn.linear_model import RidgeCV, LassoCV, Ridge, Lasso # Загрузка набора данных 
f = load_000DataFrame (x.data, columns = x.feature_names) 
 df ["MEDV"] = x.target 
 X = df.drop ("MEDV", 1) #Feature Matrix 
 y = df ["MEDV"] #Target Переменная 
 df.head () 

Как следует из названия, в этом методе вы фильтруете и выбираете только подмножество соответствующих функций. Модель строится после выбора характеристик. Фильтрация здесь выполняется с использованием корреляционной матрицы, и чаще всего это делается с использованием корреляции Пирсона.

Здесь мы сначала построим тепловую карту корреляции Пирсона и увидим корреляцию независимых переменных с выходной переменной MEDV.Мы будем выбирать только те функции, которые имеют корреляцию выше 0,5 (принимая абсолютное значение) с выходной переменной.

Коэффициент корреляции имеет значения от -1 до 1
- Значение, близкое к 0, означает более слабую корреляцию (точный 0 означает отсутствие корреляции)
- Значение, близкое к 1, означает более сильную положительную корреляцию
- Значение, близкое к -1, означает более сильную отрицательная корреляция

 # Использование корреляции Пирсона 
 plt.figure (figsize = (12,10)) 
 cor = df.corr () 
 sns.heatmap (cor, annot = True, cmap = plt.cm.Reds) 
 plt.show () 

 # Корреляция с выходной переменной 
 cor_target = abs (cor ["MEDV"]) # Выбор высококоррелированных функций 
 related_features = cor_target [cor_target> 0.5] 
 related_features 

Как мы видим, только функции RM, PTRATIO и LSTAT сильно коррелированы с выходной переменной MEDV. Следовательно, мы откажемся от всех других функций, кроме этих. Однако это еще не конец. Одно из предположений линейной регрессии состоит в том, что независимые переменные не должны коррелировать друг с другом.Если эти переменные коррелируют друг с другом, то нам нужно оставить только одну из них, а остальные отбросить. Итак, давайте проверим корреляцию выбранных признаков друг с другом. Это можно сделать, визуально проверив его по приведенной выше корреляционной матрице или по фрагменту кода ниже.

 print (df [[«LSTAT», «PTRATIO»]]. Corr ()) 
 print (df [[«RM», «LSTAT»]]. Corr ()) 

Из приведенного выше кода это видно, что переменные RM и LSTAT сильно коррелированы друг с другом (-0.613808). Следовательно, мы оставим только одну переменную и отбросим другую. Мы сохраним LSTAT, поскольку его корреляция с MEDV выше, чем у RM.

После удаления RM у нас остались две функции: LSTAT и PTRATIO. Это последние характеристики, полученные с помощью корреляции Пирсона.

Для метода оболочки требуется один алгоритм машинного обучения, и его производительность используется в качестве критерия оценки. Это означает, что вы вводите функции в выбранный алгоритм машинного обучения и в зависимости от производительности модели добавляете / удаляете функции.Это итеративный и дорогостоящий в вычислительном отношении процесс, но он более точен, чем метод фильтрации.

Существуют различные методы оболочки, такие как обратное исключение, прямой выбор, двунаправленное исключение и RFE. Мы обсудим здесь обратное устранение и RFE.

и. Обратное исключение

Как следует из названия, мы сначала вводим в модель все возможные функции. Мы проверяем производительность модели, а затем итеративно удаляем худшие функции одну за другой, пока общая производительность модели не достигнет приемлемого диапазона.

Показатель производительности, используемый здесь для оценки производительности функции, - pvalue. Если значение pvalue выше 0,05, мы удаляем эту функцию, в противном случае сохраняем ее.

Сначала мы запустим здесь одну итерацию, чтобы получить представление о концепции, а затем запустим тот же код в цикле, который даст окончательный набор функций. Здесь мы используем модель OLS, которая расшифровывается как «обычные наименьшие квадраты». Эта модель используется для выполнения линейной регрессии.

 # Добавление постоянного столбца единиц, обязательного для sm.Модель OLS 
 X_1 = sm.add_constant (X) # Подходит для модели sm.OLS 
 model = sm.OLS (y, X_1) .fit () 
 model.pvalues ​​

Как мы видим, переменная AGE имеет наивысший p значение 0,9582293, что больше 0,05. Следовательно, мы удалим эту функцию и построим модель еще раз. Это итеративный процесс, который можно выполнить сразу с помощью цикла. Этот подход реализован ниже, что даст окончательный набор переменных, а именно CRIM, ZN, CHAS, NOX, RM, DIS, RAD, TAX, PTRATIO, B и LSTAT

 #Backward Elimination 
 cols = list (X.columns) 
 pmax = 1 
 while (len (cols)> 0): 
 p = [] 
 X_1 = X [cols] 
 X_1 = sm.add_constant (X_1) 
 model = sm.OLS (y, X_1). fit () 
 p = pd.Series (model.pvalues.values ​​[1:], index = cols) 
 pmax = max (p) 
 feature_with_p_max = p.idxmax () 
 if (pmax> 0,05): 
 столбцов. remove (feature_with_p_max) 
 else: 
 breakselected_features_BE = cols 
 print (selected_features_BE)  Вывод:   ['CRIM', 'ZN', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'DIS', 'RAD', «НАЛОГ», «PTRATIO», «B», «LSTAT»]  

ii.RFE (рекурсивное исключение признаков)

Метод рекурсивного исключения признаков (RFE) работает путем рекурсивного удаления атрибутов и построения модели на основе оставшихся атрибутов. Он использует метрику точности для ранжирования функций по их важности. Метод RFE принимает в качестве входных данных модель, которая будет использоваться, и количество требуемых функций. Затем он дает рейтинг всех переменных, причем 1 является наиболее важной. Он также предоставляет свою поддержку, True - актуальная функция, а False - нерелевантная функция.

 model = LinearRegression () # Инициализация модели RFE 
 rfe = RFE (model, 7) # Преобразование данных с использованием RFE 
 X_rfe = rfe.fit_transform (X, y) # Подгонка данных к модели 
 model.fit (X_rfe, y ) 
 print (rfe.support_) 
 print (rfe.ranking_)  Вывод:   [False False False True True True True False True True False 
 True] 
 [2 4 3 1 1 1 7 1 1 5 1 6 1]  

Здесь мы взяли модель LinearRegression с 7 функциями, и RFE дал ранжирование функций, как указано выше, но выбор числа «7» был случайным.Теперь нам нужно найти оптимальное количество функций, для которых точность максимальна. Мы делаем это, используя цикл, начиная с 1 функции и заканчивая 13. Затем мы берем ту, для которой точность наиболее высока.

 #no of features 
 nof_list = np.arange (1,13) 
 high_score = 0 
 # Переменная для сохранения оптимальных функций 
 nof = 0 
 score_list = [] 
 для n в диапазоне (len (nof_list)): 
 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, размер_теста = 0.3, random_state = 0) 
 model = LinearRegression () 
 rfe = RFE (model, nof_list [n]) 
 X_train_rfe = rfe.fit_transform (X_train, y_train) 
 X_test_rfe = rfe.transform (X_trainfe_rfe) 
 model , y_train) 
 score = model.score (X_test_rfe, y_test) 
 score_list.append (score) 
 if (score> high_score): 
 high_score = score 
 nof = nof_list [n] print ("Оптимальное количество функций:% d "% nof) 
 print (" Оценка с функциями% d:% f "% (nof, high_score))  Вывод:   Оптимальное количество функций: 10 
 Оценка с 10 функциями: 0.663581  

Как видно из приведенного выше кода, оптимальное количество функций равно 10. Теперь мы вводим 10 как количество функций в RFE и получаем окончательный набор функций, заданный методом RFE, следующим образом:

 cols = list (X .columns) 
 model = LinearRegression () # Инициализация модели RFE 
 rfe = RFE (model, 10) # Преобразование данных с использованием RFE 
 X_rfe = rfe.fit_transform (X, y) # Подгонка данных к модели 
 model.fit (X_rfe , y) 
 temp = pd.Series (rfe.support_, index = cols) 
 selected_features_rfe = temp [temp == True].index 
 print (selected_features_rfe)  Вывод:   Index (['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'DIS', 'RAD', 'PTRATIO', 
 'LSTAT'], 
 dtype = 'object')  

Встроенные методы являются итеративными в том смысле, что заботятся о каждой итерации процесса обучения модели и тщательно извлекают те функции, которые больше всего способствуют обучению для конкретной итерации. . Методы регуляризации - это наиболее часто используемые встроенные методы, которые наказывают функцию с учетом порогового значения коэффициента.

Здесь мы сделаем выбор объектов с использованием регуляризации Лассо. Если объект не имеет значения, аркан штрафует его коэффициент и делает его равным 0. Следовательно, объекты с коэффициентом = 0 удаляются, а остальные берутся.

 reg = LassoCV () 
 reg.fit (X, y) 
 print («Лучшая альфа с использованием встроенного LassoCV:% f»% reg.alpha_) 
 print («Лучший результат с использованием встроенного LassoCV:% f "% reg.score (X, y)) 
 coef = pd.Series (reg.coef_, index = X.columns) 

 print (" Выбранное лассо "+ str (sum (coef! = 0)) +" переменные и исключили другие "+ str (sum (coef == 0)) +" variables ") 

 imp_coef = coef.sort_values ​​() 
 import matplotlib 
 matplotlib.rcParams ['figure.figsize'] = (8.0, 10.0) 
 imp_coef.plot (kind = "barh") 
 plt.title («Важность функции с использованием модели лассо») 

Здесь Модель Lasso имеет все функции, кроме NOX, CHAS и INDUS.

Мы увидели, как выбирать объекты, используя несколько методов для числовых данных, и сравнили их результаты. Теперь возникает путаница, какой метод выбрать в какой ситуации. Следующие пункты помогут вам принять это решение.

1. Метод фильтрации менее точен. Это замечательно при выполнении EDA, его также можно использовать для проверки мультиколинейности данных.
2. Методы Wrapper и Embedded дают более точные результаты, но, поскольку они требуют больших вычислительных ресурсов, эти методы подходят, когда у вас меньше возможностей (~ 20).

В следующем блоге мы рассмотрим еще несколько методов выбора функций для выбора числовых, а также категориальных функций.

18 средневековых изобретений, изменивших мир

После падения Рима на Западе в 5 веке нашей эры созданный им вакуум власти заставил его прежние завоевания превратиться в столетия ожесточенных войн, голода, болезней и раздоров.

Тем не менее, несмотря на постоянный страх смерти, в средние века было достаточно спокойствия для больших скачков в науке и изобретениях.

Эти 18 средневековых изобретений являются яркими примерами. Некоторые из них были настолько важны, что в конечном итоге проложили путь в современный мир, в котором мы живем.

Следующий список далеко не исчерпывающий и в нем нет определенного порядка.

1. Печатный станок был революционным

Печатный станок, вероятно, является самым важным изобретением Средневековья. Он вырвал контроль над распространением информации у государства и церкви и проложил путь протестантской Реформации, Возрождению и Просвещению.

Хотя знаменитая пресса Иоганна Гуттенберга была разработана в 15 веке, ее история восходит к Китаю 3 века.Без современного мира действительно было бы совсем другое место.

2. Кофейня опередила свое время

Любой, кто хоть раз побывал на Ближнем Востоке, подтвердит, что кофе - огромная часть их культуры. Впервые он появился в Османской империи где-то в 15 веке и покорил весь Османский мир.

Вскоре после этого повсюду возникли кофейни, и в Европу в ранний современный период появился кофе.

3. Тяжелый плуг привел к аграрной революции

Появление тяжелого плуга в 6 веке произвело революцию в сельском хозяйстве во всем мире. Ранее конструкция отвальных плугов ограничивала их эффективность, поскольку требовалось найти компромисс между весом и их способностью тянуть бегунок.

Тяжелые плуги представили колеса для замены направляющих своих предшественников, что позволило им значительно увеличиться в размерах и использовать металлические детали, но при этом их могли тянуть тягловые животные.

Производство продуктов питания после этого резко увеличится, что в конечном итоге будет способствовать большей части современной истории, не говоря уже о резком изменении ландшафта.

4. Торцевой спуск / механические часы заменили песочные часы

Развитие краевого спуска привело к созданию первых механических часов примерно в 1300 году нашей эры. К 15 веку они получили широкое распространение по всей Европе.

Их изобретение быстро бросило вызов популярности песочных часов и в конечном итоге изменило всеобщее восприятие времени.

5. Бумажные «деньги» старше, чем вы думаете.

Первое зарегистрированное использование государственных бумажных денег было в Китае 11 века. Эта валюта заменила те, которые производились частными предприятиями того времени.

Все случаи их использования заключались в предоставлении формы простого векселя, подлежащего оплате эмитентом на предъявителя по требованию. Они были предназначены для устранения необходимости носить с собой драгоценные металлы, которые можно было легко потерять или украсть.

Марко Поло напишет о своих наблюдениях за этим нововведением по возвращении в Европу, но это не станет обычным явлением в Европе до конца 1600-х годов.

6. Песочные часы были отличным способом отсчета времени.

Песочные часы впервые появились в Европе в 8 веке нашей эры, но, похоже, стали обычным явлением в начале 14 века. Они быстро заменили старые средства измерения времени, такие как солнечные часы, и были особенно полезны в длительных морских путешествиях.

СВЯЗАННЫЕ: 15 ИЗОБРЕТЕНИЙ, КОТОРЫЕ СДЕЛАЮТ ВАШ 2019 ГОД НАМНОГО ИНТЕРЕСНОГО

К 15 веку они были обычным явлением на кораблях, в церквях и в промышленности. Они были первым надежным, многоразовым и довольно точным средством измерения времени, и их заменили только с изобретением механических часов.

7. Порох изменил мир

Монах-францисканец Роджер Бэкон был первым европейцем, подробно описавшим в 13 веке процесс производства пороха.

Конечно, сегодня общеизвестно, что порох широко использовался в Китае с IX века, и Роджер, вероятно, получил свою формулу из китайских источников.

Многие считают, что он был завезен в Европу через монголов, но это горячо обсуждается. Однако произошла война, и мир в целом изменился навсегда.

8. Доменная печь впервые появилась в Швейцарии и Германии.

Доменные печи, возможно, возникли еще в 1 веке нашей эры в Китае, но впервые появились в Европе в 1200-х годах.Эти первые доменные печи были очень неэффективными по современным меркам.

Самые старые европейские образцы были построены в Дюрстеле и Лапфиттане в Швейцарии и Зауэрланде в Германии. Есть также некоторые предварительные свидетельства более ранних в Ярнбоосе, Швеция, которые датируются примерно 1100 годом нашей эры.

9. Ликер был средневековой вещью

Дистилляция для производства спиртных напитков, похоже, берет свое начало в «Монгольском перегонном кубе», который впервые появился в 7 веке нашей эры.При этом все еще использовалась перегонка с замораживанием, при которой жидкость замораживалась и кристаллы воды удалялись.

Неизвестно, использовался ли он для производства алкоголя.

Перегонный кубик, каким мы его знаем сегодня, возможно, впервые появился в Ираке 8 или 9 веков, когда арабский алхимик Аль-Кинди использовал его для производства алкоголя. Однако это горячо обсуждается.

Позже он распространился в Европу, а именно в Италию, и впервые был описан Салерно в 12 веке. Большинство историков считают, что настоящие перегонные кубы для производства алкоголя, по-видимому, впервые появились в Европе в 13 веке.

10. Тачка была изобретена в средние века

Тачка, хотите верьте, хотите нет, изобрели только в средние века. Хотя подобные устройства могли быть в Китае и Древней Греции, первое упоминание о них появилось в Европе 12 века.

Они быстро докажут свою ценность, но не сразу добьются успеха. Однако к 15 веку они стали обычным явлением для всего, от добычи полезных ископаемых до строительства.

11. Аркбутан - знаковое сооружение средневековья.

Аркбутан - знаковая архитектурная особенность средневековья. Впервые они появились в готических церквях с 12-го века и до сих пор внушают благоговение.

Эти архитектурные особенности внезапно позволили возводить здания намного выше, чем считалось возможным ранее, с более высокими потолками, более тонкими стенами и гораздо большими окнами.

Это связано с тем, что эти формы контрфорса обеспечивали гораздо большую опорную силу по сравнению с более традиционными формами.

Без этого средневекового изобретения последовавшие за ним архитектурные формы действительно выглядели бы совсем иначе.

12. Вращающееся колесо было изобретено в Индии.

Прялки возникли в Индии где-то между V и X веками нашей эры. В конечном итоге они попали в Европу позже, в средние века, благодаря Шелковому пути.

Они быстро вытеснили более традиционный метод ручного прядения и были предпосылкой для более поздних инноваций, сделанных во время промышленной революции, таких как прядильная машина Jenny и прядильная машина.

Таким образом, можно утверждать, что прялка помогла заложить основы современного мира - как бы маловероятно это ни казалось на первый взгляд.

13. Приливная мельница впервые появилась в Ирландии.

Водные и ветряные мельницы, как известно, использовались с древних времен, но приливные мельницы кажутся исключительно средневековой инновацией.

Недавние исследования показали, что самые ранние образцы этих мельниц датируются 6 веком нашей эры в Ирландии, но они, возможно, использовались в римском Лондоне - но это предположение.

Некоторые из них сохранились до наших дней, включая мельницу с вертикальными колесами, расположенную в Килотеране, недалеко от Уотерфорда, EIRE. О них даже упоминается в знаменитой книге Судного дня 1086 года.

14. Пескоструйные рули, установленные на корме, уменьшили мир

Штифтовые поршневые рули на корме были главное новшество средневековья.До своего существования лодки и большие корабли управлялись с помощью простых весел или простых рулей.

Они оказались очень успешными и использовались до конца средневековья. Впервые они начали появляться на изображениях примерно в 12 веке.

Несмотря на это, они проявили себя, когда полностью оборудованные корабли стали обычным явлением в 14 веке и были предпосылкой для наступающей Эпохи открытий. Неожиданно у европейцев появился полезный инструмент для навигации по мировым океанам.

15. Очки все прояснили

Роджер Бэкон сделал первое окончательное упоминание об очках в 13 веке. Похоже, что они были впервые разработаны в Италии неким Алессандро ди Спина из Флоренции.

Это подтверждается проповедью, произнесенной монахом-доминиканцем по имени Джордана да Пиза в конце 13 века.

Он писал: «Не прошло и двадцати лет с тех пор, как было найдено искусство изготовления очков, обеспечивающих хорошее зрение... ».

Это изобретение значительно улучшило бы качество жизни людей с нарушениями зрения и по сей день - как засвидетельствует автор.

16. Беговые краны облегчили строительство

Краны с беговой дорожкой представляли собой простые деревянные подъемные и опускные устройства с приводом от человека, разработанные и широко использовавшиеся в средние века.

Их часто можно увидеть изображенными на изображениях и картинах того периода во время сборки монолитных зданий, таких как замки и соборы.

Первое окончательное упоминание об одном из них, называемом Magna Roat, было в некоторой французской литературе примерно до 1225 года нашей эры. Они стали обычным явлением в портах, шахтах и, очевидно, на стройках того времени.

17. Пушка навсегда изменила войну

Самые ранние пушки могут быть датированы Китаем XII века, а самое раннее известное изображение - скульптура из наскальных рисунков Дазу в Сычуани, датируемая примерно 1128 годом нашей эры.

Самые старые из существующих оригинальных произведений происходят из Китая 13 века и включают знаменитую бронзовую пушку Увэй (1227 г. н.э.), ручную пушку Хэйлунцзян (1288 г. н.э.) и пушку Ксанаду (1298 г.).

Технология в конечном итоге распространилась по Европе с одним из первых зарегистрированных случаев их использования англичанами в битве при Креси против французских арбалетчиков.

Они радикально изменили бы ход войны навсегда.

18. Астролябия была одним из первых компьютеров.

Астролябия были эффективно разработанными инклинометрами и, по сути, могут считаться ранними компьютерами.Они станут бесценными для астрономов и мореплавателей при определении наклонного положения по отношению к данному небесному телу днем ​​или ночью.

Более ранние образцы, кажется, действительно существовали в Александрии в 5 веке нашей эры, но они достигли своего пика изощренности в средние века. Отчасти они вдохновили более позднее развитие механических часов.

Через: Mediumists.net, listverse.com, lordsandladies.org

5 алгоритмов кластеризации, которые необходимо знать ученым | Джордж Сейф

Кластеризация - это метод машинного обучения, который включает группировку точек данных. Учитывая набор точек данных, мы можем использовать алгоритм кластеризации для классификации каждой точки данных в определенную группу. Теоретически точки данных, которые находятся в одной группе, должны иметь схожие свойства и / или функции, тогда как точки данных в разных группах должны иметь очень разные свойства и / или функции. Кластеризация - это метод обучения без учителя и распространенный метод статистического анализа данных, используемый во многих областях.

В Data Science мы можем использовать кластерный анализ, чтобы получить ценную информацию из наших данных, наблюдая, в какие группы попадают точки данных, когда мы применяем алгоритм кластеризации. Сегодня мы рассмотрим 5 популярных алгоритмов кластеризации, которые необходимо знать специалистам по данным, а также их плюсы и минусы!

Кластеризация K-средних

K-средних, вероятно, самый известный алгоритм кластеризации. Его преподают на многих вводных курсах по науке о данных и машинному обучению. Его легко понять и реализовать в коде! Посмотрите рисунок ниже для иллюстрации.

1. Для начала мы сначала выбираем несколько классов / групп для использования и случайным образом инициализируем их соответствующие центральные точки. Чтобы определить количество используемых классов, полезно быстро взглянуть на данные и попытаться выделить какие-либо отдельные группы. Центральные точки - это векторы той же длины, что и каждый вектор точек данных, и обозначены буквами «X» на рисунке выше.
2. Каждая точка данных классифицируется путем вычисления расстояния между этой точкой и центром каждой группы, а затем классификации точки в группе, центр которой находится ближе всего к ней.
3. На основе этих классифицированных точек мы повторно вычисляем центр группы, взяв среднее значение всех векторов в группе.
4. Повторите эти шаги для заданного количества итераций или до тех пор, пока центры групп не будут сильно меняться между итерациями. Вы также можете выбрать случайную инициализацию групповых центров несколько раз, а затем выбрать прогон, который, похоже, обеспечил наилучшие результаты.

K-Means имеет то преимущество, что он довольно быстр, поскольку все, что мы на самом деле делаем, - это вычисляем расстояния между точками и центрами групп; очень мало вычислений! Таким образом, он имеет линейную сложность O ( n ).

С другой стороны, у K-Means есть несколько недостатков. Во-первых, вы должны выбрать количество групп / классов. Это не всегда тривиально, и в идеале с алгоритмом кластеризации мы хотели бы, чтобы он выяснял их за нас, потому что цель этого - получить некоторое представление о данных. K-средство также начинается со случайного выбора центров кластеров и, следовательно, может давать разные результаты кластеризации при разных прогонах алгоритма. Таким образом, результаты могут быть неповторимыми и непротиворечивыми.Другие кластерные методы более последовательны.

K-Medians - это еще один алгоритм кластеризации, связанный с K-средними, за исключением того, что вместо пересчета центральных точек группы с использованием среднего мы используем медианный вектор группы. Этот метод менее чувствителен к выбросам (из-за использования медианы), но намного медленнее для больших наборов данных, так как сортировка требуется на каждой итерации при вычислении медианного вектора.

Кластеризация со средним сдвигом

Кластеризация со средним сдвигом - это алгоритм на основе скользящего окна, который пытается найти плотные области точек данных.Это алгоритм на основе центроида, означающий, что цель состоит в том, чтобы найти центральные точки каждой группы / класса, который работает путем обновления кандидатов на центральные точки, чтобы они были средним значением точек в скользящем окне. Эти окна кандидатов затем фильтруются на этапе постобработки для устранения почти дубликатов, формируя окончательный набор центральных точек и их соответствующих групп. Посмотрите рисунок ниже для иллюстрации.

1. Чтобы объяснить средний сдвиг, мы рассмотрим набор точек в двумерном пространстве, как на иллюстрации выше.Мы начинаем с круглого скользящего окна с центром в точке C (выбранной случайным образом) и с радиусом r в качестве ядра. Среднее смещение - это алгоритм подъема в гору, который включает итеративное смещение этого ядра в область с более высокой плотностью на каждом шаге до сходимости.
2. На каждой итерации скользящее окно смещается в сторону областей с более высокой плотностью, сдвигая центральную точку к среднему значению точек внутри окна (отсюда и название). Плотность внутри скользящего окна пропорциональна количеству точек внутри него.Естественно, при переходе к среднему значению точек в окне он будет постепенно перемещаться в области с более высокой плотностью точек.
3. Мы продолжаем сдвигать скользящее окно в соответствии со средним значением, пока не будет направления, в котором сдвиг может вместить больше точек внутри ядра. Посмотрите на рисунок выше; мы продолжаем перемещать круг до тех пор, пока не перестанем увеличивать плотность (то есть количество точек в окне).
4. Этот процесс шагов с 1 по 3 выполняется с множеством скользящих окон, пока все точки не окажутся внутри окна.Когда несколько скользящих окон перекрываются, сохраняется окно, содержащее наибольшее количество точек. Затем точки данных группируются в соответствии со скользящим окном, в котором они находятся.

Иллюстрация всего процесса от начала до конца со всеми скользящими окнами показана ниже. Каждая черная точка представляет собой центр тяжести скользящего окна, а каждая серая точка - это точка данных.

В отличие от кластеризации K-средних, нет необходимости выбирать количество кластеров, поскольку средний сдвиг автоматически обнаруживает это.Это огромное преимущество. Тот факт, что центры кластера сходятся к точкам максимальной плотности, также весьма желателен, поскольку это довольно интуитивно понятно для понимания и хорошо подходит для естественного управления данными. Недостатком является то, что выбор размера / радиуса окна «r» может быть нетривиальным.

Пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности (DBSCAN)

DBSCAN - это кластерный алгоритм на основе плотности, аналогичный среднему сдвигу, но с несколькими заметными преимуществами.Посмотрите еще одну причудливую картинку ниже, и приступим!

1. DBSCAN начинается с произвольной начальной точки данных, которая не была посещена. Окрестность этой точки выделяется с использованием расстояния epsilon ε (все точки, которые находятся в пределах расстояния ε, являются точками окрестности).
2. Если в этой окрестности имеется достаточное количество точек (согласно minPoints), то начинается процесс кластеризации, и текущая точка данных становится первой точкой в ​​новом кластере.В противном случае точка будет помечена как шум (позже эта зашумленная точка может стать частью кластера). В обоих случаях эта точка помечается как «посещенная».
3. Для этой первой точки в новом кластере точки в пределах ее окрестности расстояния ε также становятся частью того же кластера. Эта процедура приведения всех точек в окрестности ε к одному кластеру затем повторяется для всех новых точек, которые были только что добавлены в группу кластеров.
4. Этот процесс шагов 2 и 3 повторяется до тех пор, пока не будут определены все точки в кластере i.e все точки в пределах ε окрестности кластера были посещены и помечены.
5. Как только мы закончим с текущим кластером, новая непосещенная точка извлекается и обрабатывается, что приводит к обнаружению следующего кластера или шума. Этот процесс повторяется до тех пор, пока все точки не будут отмечены как посещенные. Поскольку в конце все точки были посещены, каждая точка будет отмечена либо как принадлежащая кластеру, либо как шумовая.

DBSCAN обладает некоторыми большими преимуществами перед другими алгоритмами кластеризации.Во-первых, он вообще не требует определенного количества кластеров. Он также определяет выбросы как шумы, в отличие от среднего сдвига, который просто помещает их в кластер, даже если точки данных сильно отличаются. Кроме того, он может довольно хорошо находить кластеры произвольного размера и произвольной формы.

Главный недостаток DBSCAN заключается в том, что он не работает так хорошо, как другие, когда кластеры имеют разную плотность. Это связано с тем, что установка порогового значения расстояния ε и minPoints для идентификации точек соседства будет варьироваться от кластера к кластеру при изменении плотности.Этот недостаток также возникает с данными очень большого размера, поскольку снова становится сложно оценить пороговое значение расстояния ε.

Кластеризация ожидания – максимизации (EM) с использованием моделей смешения гауссов (GMM)

Одним из основных недостатков K-средних является наивное использование среднего значения для центра кластера. Мы можем понять, почему это не лучший способ решения задач, посмотрев на изображение ниже. С левой стороны человеческому глазу совершенно очевидно, что есть два круглых кластера с разным радиусом 'с одним и тем же средним значением.K-средние не справятся с этим, потому что средние значения кластеров очень близки друг к другу. K-среднее также не работает в тех случаях, когда кластеры не являются круговыми, опять же в результате использования среднего в качестве центра кластера.

Гауссовские модели смеси (GMM) дают нам больше гибкости, чем К-средние. С GMM мы предполагаем, что точки данных распределены по Гауссу; это менее ограничительное предположение, чем утверждение, что они являются круговыми с использованием среднего. Таким образом, у нас есть два параметра для описания формы кластеров: среднее значение и стандартное отклонение! Если взять пример в двух измерениях, это означает, что кластеры могут принимать любую эллиптическую форму (поскольку у нас есть стандартное отклонение как по осям x, так и по y).Таким образом, каждое гауссовское распределение относится к одному кластеру.

Чтобы найти параметры гауссианы для каждого кластера (например, среднее значение и стандартное отклонение), мы будем использовать алгоритм оптимизации, называемый ожиданием – максимизацией (EM). Взгляните на рисунок ниже как иллюстрацию подгонки гауссиан к кластерам. Затем мы можем приступить к процессу кластеризации ожидания – максимизации с использованием GMM.

1. Мы начинаем с выбора количества кластеров (как это делает K-Means) и случайной инициализации параметров гауссова распределения для каждого кластера.Можно попытаться дать хорошее предположение для начальных параметров, также быстро взглянув на данные. Хотя обратите внимание, как видно на графике выше, это не на 100% необходимо, поскольку гауссианы начинают как очень плохие, но быстро оптимизируются.
2. Учитывая эти гауссовские распределения для каждого кластера, вычислите вероятность того, что каждая точка данных принадлежит определенному кластеру. Чем ближе точка к центру Гаусса, тем больше вероятность, что она принадлежит этому кластеру. Это должно иметь интуитивный смысл, поскольку с распределением Гаусса мы предполагаем, что большая часть данных находится ближе к центру кластера.
3. На основе этих вероятностей мы вычисляем новый набор параметров для гауссовых распределений, чтобы максимизировать вероятности точек данных в кластерах. Мы вычисляем эти новые параметры, используя взвешенную сумму позиций точек данных, где веса - это вероятности принадлежности точки данных к этому конкретному кластеру. Чтобы объяснить это наглядно, мы можем взглянуть на рисунок выше, в частности, на желтый кластер в качестве примера. Распределение начинается случайным образом на первой итерации, но мы видим, что большинство желтых точек находятся справа от этого распределения.Когда мы вычисляем сумму, взвешенную по вероятностям, даже несмотря на то, что есть некоторые точки около центра, большинство из них находятся справа. Таким образом, естественно, что среднее значение распределения смещается ближе к этому набору точек. Мы также можем видеть, что большинство точек расположены «сверху-справа-снизу-слева». Поэтому стандартное отклонение изменяется, чтобы создать эллипс, который больше соответствует этим точкам, чтобы максимизировать сумму, взвешенную по вероятностям.
4. Шаги 2 и 3 повторяются итеративно до сходимости, когда распределения не сильно меняются от итерации к итерации.

Использование GMM дает два ключевых преимущества. Во-первых, GMM намного больше гибких с точки зрения кластерной ковариации , чем K-средних; из-за параметра стандартного отклонения кластеры могут принимать любую форму эллипса, а не ограничиваться кругами. К-средние фактически являются частным случаем GMM, в котором ковариация каждого кластера по всем измерениям приближается к нулю. Во-вторых, поскольку GMM используют вероятности, они могут иметь несколько кластеров на точку данных. Итак, если точка данных находится в середине двух перекрывающихся кластеров, мы можем просто определить ее класс, сказав, что она принадлежит X-процентов к классу 1 и Y-процентам к классу 2.То есть GMM поддерживают смешанное членство .

Агломеративная иерархическая кластеризация

Алгоритмы иерархической кластеризации делятся на 2 категории: нисходящие и восходящие. Восходящие алгоритмы обрабатывают каждую точку данных как единый кластер вначале, а затем последовательно объединяют (или агломерат ) пары кластеров, пока все кластеры не будут объединены в единый кластер, содержащий все точки данных. Таким образом, восходящая иерархическая кластеризация называется иерархической агломеративной кластеризацией или HAC .Эта иерархия кластеров представлена ​​в виде дерева (или дендрограммы). Корень дерева - это уникальный кластер, который собирает все образцы, а листья - это кластеры только с одним образцом. Перед тем, как перейти к шагам алгоритма, посмотрите рисунок ниже.

1. Мы начинаем с обработки каждой точки данных как одного кластера, т.е. если в нашем наборе данных есть X точек данных, то у нас есть X кластеров. Затем мы выбираем метрику расстояния, которая измеряет расстояние между двумя кластерами.В качестве примера мы будем использовать среднее значение связи , которое определяет расстояние между двумя кластерами как среднее расстояние между точками данных в первом кластере и точками данных во втором кластере.
2. На каждой итерации мы объединяем два кластера в один. Два кластера, которые необходимо объединить, выбираются как кластеры с наименьшей средней связью. То есть, согласно выбранной нами метрике расстояния, эти два кластера имеют наименьшее расстояние друг от друга и, следовательно, наиболее похожи и должны быть объединены.
3. Шаг 2 повторяется до тех пор, пока мы не достигнем корня дерева, т.е. у нас будет только один кластер, содержащий все точки данных. Таким образом, мы можем выбрать, сколько кластеров мы хотим в конце, просто выбрав, когда прекратить объединение кластеров, то есть когда мы перестанем строить дерево!

Иерархическая кластеризация не требует от нас указывать количество кластеров, и мы даже можем выбрать, какое количество кластеров выглядит лучше всего, поскольку мы строим дерево. Кроме того, алгоритм нечувствителен к выбору метрики расстояния; все они, как правило, работают одинаково хорошо, тогда как с другими алгоритмами кластеризации выбор метрики расстояния имеет решающее значение.Особенно хороший вариант использования методов иерархической кластеризации - это когда базовые данные имеют иерархическую структуру, и вы хотите восстановить иерархию; другие алгоритмы кластеризации не могут этого сделать. Эти преимущества иерархической кластеризации достигаются за счет более низкой эффективности, поскольку она имеет временную сложность O (n³) , в отличие от линейной сложности K-средних и GMM.

статей Упражнение 15 | АНГЛИЙСКИЙ СТРАНИЦА

2. Майкл Дж. Фокс, знаменитый актер из фильма «Назад в будущее», является известным защитником людей с болезнью Паркинсона (/).

3. Многие детские болезни, включая (/) корь, (/) ветряную оспу и (/) эпидемический паротит, становятся все менее распространенными из-за повсеместной иммунизации.

4. Ученые всего мира изучают причины (/) рака анте.Мой друг исследует (/) лимфому, которая является разновидностью (/) рака крови.

5. В прошлом году у Джеда был (/) инсульт. Хотя он был жив, (/) инсульт повлиял на его речь и движения левой стороны тела.

6. В средние века (/) бубонная чума анте охватила Европу, унеся жизни миллионов людей.

7. Знаете ли вы, что (/) малярия является одной из основных причин смерти в развивающихся странах?

8. Всякий раз, когда я иду плавать, у меня появляется (/) боль в ухе, которая всегда вызывает у меня (/) головную боль!

9.Каждую зиму (/) грипп распространяется по Соединенным Штатам. Вот почему многие врачи рекомендуют прививки для профилактики (/) гриппа.

10. Медицинская конференция включала лекции по целому ряду заболеваний, от (/) синдрома Дауна до (/) энцефалита и (/) порока сердца.

Смотрите также

• 
  Гнойные выделения из носа лечение
• 
  При цистите кровяные выделения
• 
  После свечей нео пенотран выделения
• 
  Почему после свечей нео пенотран розовые выделения
• 
  От чего зависит обильность выделений при месячных
• 
  Выделения после имплантации эмбриона
• 
  Желтые выделения после чистки
• 
  Прозрачные выделения у мужчин
• 
  Коричневые выделения при ретрохориальной гематоме
• 
  Эрозия шейки матки после прижигания выделения сколько длятся
• 
  Коричневые выделения при джес