Стрижка асимметричное удлиненное каре: современно и стильно

  1. Характеристики стрижки
  2. Владелицам крупных скул.Прическа способна создать эффект вытянутости лица. Если же вы – обладательница узкого овала лица, добавьте объема волосам, это придаст округлости.
  3. Владелицам овальной формы лица удлиненное каре подойдет, но в варианте без челки и желательно с добавлением вьющихся локонов.
  4. Женщинам с широким круглым лицом также приглядится асимметрический вариант удлиненного каре без челки. Визуально стрижка вытягивает овал. Чтобы улучшить эффект, используйте косой пробор.
  5. Девушкам с идеально ровными волосами , поскольку сможет целиком выразить все свои преимущества на таких волосах. Стрижка асимметричное удлиненное каре как будто создана для роскошных ровных волос.
  6. Тем, кто желает завершенности образа, даже в ситуациях, когда остается немного времени на укладку , поскольку такое каре всегда смотрится хорошо.
  7. Дамам, которые стремятся создать образ уверенности , нужно обратиться к такой модификации прически, только с густой челкой.
  8. Желающим придать образу романтизма. Таким леди желательно пропустить в свой стиль асимметрическое каре в комплексе с закругленной челкой, которая прикрывает брови.
  9. Укладка стрижки ассиметричное удлиненное каре для повышения эффекта

Экстравагантность, уникальность, необычный взгляд на внешность – все это является модными трендами современности. Каждый молодой мужчина или женщина хотят выразить индивидуальность и быть замеченными.

СОДЕРЖАНИЕ СТАТЬИ:
► Стрижка асимметричное удлиненное каре: современно и стильно;
► Характеристики стрижки;
► Укладка стрижки ассиметричное удлиненное каре для повышения эффекта.

Давно не является секретом – стрижка во многом может помочь выразить внутренние особенности человека, раскрыть его публике. Следствием этого является, что в сегодняшнем мире мы встречаем множество людей со «странными», «эффектными», «необычными» прическами.

Много лет подряд стрижка каре не выходит из моды

, и сегодня различные её модификации пользуются успехом в модном мире. Вариант – стрижка асимметричное удлиненное каре давно пленила известных модниц планеты Викторию Бекхем, Рианну и др., и множество обычных женщин.

Стрижка асимметричное удлиненное каре — это сочетание одновременно и экстравагантности, и женственности

Асимметрия в прическе довольно ярко выражает неровность и строптивость характера, но в то же время и женственность во всех ее прелестях. Обсуждаемая прическа подходит практически каждой форме лица, подчеркивая выразительность достоинств и скрывая недостатки.

Секрет в визуальном эффекте: неровные локоны способны идеально моделировать характеристики лица. С одной стороны – это стрижка под мальчика, а с другой удлиненные до подбородка волосы. Интересно, не правда ли?

Характерным для этой модификации каре является выполнение волнами или слоями, что придаст особенную красоту образу и стилю.

Прическа характеризуется достаточно высоким уровнем сложности, поэтому требует в работе руки мастера.

Характеристики стрижки

Асимметричный вариант удлиненного каре может быть выполнен как с челкой, так и без нее

Женщины не всегда готовы осмелиться придать внешности кардинальных изменений, а стрижка, предусматривающая асимметрическое остригание волос в удлиненном варианте каре, требует эксперементальности. Прическа основательно свидетельствует о наличии в своей обладательнице разнообразных качеств:

  • сексуальности;
  • яркости;
  • нравственности;
  • разносторонности;
  • самодостаточности;
  • стильности;
  • независимости;
  • оригинальности.

Это лишь немногие из достоинств, которые поможет подчеркнуть указанный способ остригания волос.

https://www.youtube.com/watch?v=b7NxUiHtdq4

Кроме того, возможны модификации в разнообразности остригания челки: асимметричная, в виде рваных локонов, косая, прямая, густая или совсем без нее. Это дополнение расширяет возможности для женщин в этом виде прически. Вариантов множество, выбор остается за вами!

Стилисты утверждают, что такая прическа приукрасит практически каждую девушку или женщину, невзирая на особенности внешности. И все же наиболее эффектно обсуждаемая модификация каре подойдет:

  1. Владелицам крупных скул. Прическа способна создать эффект вытянутости лица. Если же вы – обладательница узкого овала лица, добавьте объема волосам, это придаст округлости.

    Асимметричное удлиненное каре подходит женщинам с крупными скулами — визуально эта стрижка вытягивает лицо

  2. Владелицам овальной формы лица удлиненное каре подойдет, но в варианте без челки и желательно с добавлением вьющихся локонов.

  3. Женщинам с широким круглым лицом также приглядится асимметрический вариант удлиненного каре без челки. Визуально стрижка вытягивает овал. Чтобы улучшить эффект, используйте косой пробор.

  4. Девушкам с идеально ровными волосами, поскольку сможет целиком выразить все свои преимущества на таких волосах. Стрижка асимметричное удлиненное каре как будто создана для роскошных ровных волос.

    Вариант асимметричного удлиненного каре без челки рекомендуется женщинам с круглым лицом

  5. Тем, кто желает завершенности образа, даже в ситуациях, когда остается немного времени на укладку, поскольку такое каре всегда смотрится хорошо.

  6. Дамам, которые стремятся создать образ уверенности, нужно обратиться к такой модификации прически, только с густой челкой.

  7. Желающим придать образу романтизма. Таким леди желательно пропустить в свой стиль асимметрическое каре в комплексе с закругленной челкой, которая прикрывает брови.

При всей своей разносторонности есть несколько вариантов, когда стрижка асимметричное удлиненное каре может не подойти женщине:

  • первичная стрижка очень коротка, и вам просто не удастся реализовать желанные удлиненные локоны;
  • вы не готовы расстаться с длинными волосами. В таком случае эффект обсуждаемой стрижки будет мало заметен и вновь не реализован;
  • вы обладательница очень кудрявых локонов. Такое сочетание с асимметрией тоже может остаться незаметным.

Укладка стрижки ассиметричное удлиненное каре для повышения эффекта

Асимметричное удлиненное каре прекрасно смотрится на идеально ровных и гладких волосах

Если вы все же решились на экстравагантность такого типа каре, вам важно знать, как придать ему еще более выразительной уникальности с помощью укладки. Ведь бегать по салонам каждый день очень непросто.

Для такой процедуры дома будут необходимы:

  • щетка для волос;
  • фен;
  • надежный утюжок;
  • средство для укладки (пена, мусс, гель, спрей, лак).

После вымывания головы и применения пены или мусса накрутите локоны с использованием бигудей и оставьте их до высыхания волос. Но такая укладка может занять немного больше времени, чем вы обычно можете ей уделить.

В таком случае после мытья и нанесения закрепляющего средства высушите волосы феном, наклонившись вперед, а затем поднимите голову и придайте объем прическе с помощью круглой щетки.

Есть способы укладки, при которых стрижка асимметричное удлиненное каре требует больше времени в уходе и усилий от вас.

Если вы хотите выглядеть элегантно, используйте в укладке утюжок. Эффект будет максимальным, если пряди вы будете укладывать внутрь. Для этого сначала выпрямите волосы утюжком, а затем, с помощью фена и круглой щетки, подогните концы локонов и засушите.

[box type=»shadow» ]
Читайте самую популярную статью рубрики:
Зачем подстригать кончики волос и как восстанавливать рост волос. [/box]

Укладку можно сделать и хаотической, что придаст прическе уникальности и непосредственности.

Поскольку сама стрижка является эффектной, укладка будет несложной для вас и лишь дополнит ее достоинства.

Кира Найтли выбрала вариант асимметричного удлиненного каре с волнистыми прядями

Откройте для себя экстравагантность и оригинальность образа в обсуждаемом асимметрическом каре

, и вы с легкостью сможете дополнить лучшие стороны своего стиля. Окружающие не останутся равнодушными к таким изменениям, а вы усилите уверенность в себе и сможете лучше прощупать свою привлекательность.

Благодаря своим особенностям стрижка, которая предусматривает асимметрический способ удлиненного каре, придаст вашему образу индивидуальность и выразительность.

Экспериментируйте со своей внешностью, милые дамы, и вы всегда будете на вершине красоты!

Асимметричное каре с чёлкой и без – 6 вариантов и стилей

Стрижка каре много лет подряд не выходит из моды и пользуется успехом у женщин, независимо от рода занятий и возраста. Один из ее вариантов – асимметричное каре – сейчас находится на пике модных парикмахерских тенденций. Такую прическу можно заметить у звезд кино, бизнес-леди и светских львиц. А все потому, что подходит она под любой типаж внешности и проста в уходе. В чем залог популярности этой стрижки, и какие варианты ее исполнения и укладки предлагают стилисты, пойдет речь далее.

Содержание материала:

Кому подойдет такая стрижка

Это действительно универсальный вариант прически, который смотрится привлекательно как на густых, так и редких волосах.

Кому подойдет стрижка в зависимости от густоты и структуры волос

Эта прическа подходит практически каждой женщине.

 

Выбирая для себя новый имидж, обратите внимание на следующие нюансы:

  1. Обладательницам пышной шевелюры не потребуется много времени на укладку асимметричного каре. Им будет проще приводить прическу в порядок.
  2. Если девушка не может похвастаться густотой своих локонов, то разновидность этой стрижки с укороченной макушкой визуально придаст шевелюре объема. Она позволит без труда приподнять корень волос при самостоятельной укладке и сделать копну гуще.

Исключением из правила является кучерявый тип волос. Обладательницам прядей с крепким естественным завитком следует учесть, что визуально объем волос на голове будет выглядеть еще больше. А чтобы прическа смотрелась опрятно, волосы придется тщательно укладывать или постоянно выравнивать.

Как подобрать разновидность стрижки с зависимости от формы лица

 

Асимметричная прическа подходит для любого типажа, но стоит учесть, что варианты с челкой и без нее наиболее выгодно смотрятся на различной форме лица.

  1. Асимметричное каре с челкой зрительно делает короче вытянутое личико и скрывает слишком высокий лоб. Это прическа подойдет девушкам с квадратной, овальной, круглой и треугольной формами.
  2. Асимметричное каре без челки визуально делает лицо уже, а низкий лоб выше. Такая стрижка подходит для круглой, квадратной и прямоугольной форм.

 

Если вы сами затрудняетесь представить себя в новом образе, посоветуйтесь с парикмахером – стилистом. Он подскажет, стоит ли делать стрижку с челкой или без нее, и какую выбрать длину, в зависимости от стиля, формы лица и окрашивания.

Классическое асимметричное каре на волосы разной длины

 

Отличительная особенность асимметричного каре заключается в том, что длина прядей с одной стороны лица существенно отличается от длины волос с другой. При этом макушка может быть как приподнята, так и совпадать с другими зонами. Опытный мастер запросто сделает классическое асимметричное каре, независимо от исходной длины макушки.

 

Этот классический вариант стрижки сочетается с покраской волос в один тон, мелированием, колорированием или супермодным омбре. Все зависит от пожелания клиента и фантазии мастера. Такой вариант прически не требует особого ухода. Достаточно раз в месяц освежать форму стрижки у парикмахера и укладывать пряди феном после мытья волос.

Варианты стрижек с челкой

Преимущество асимметричного каре на длинные волосы с челкой заключается в том, что эта стрижка скрывает любые недостатки на коже лба, визуально делает лицо короче, а скулы уже.

 

Такой вариант прически можно выполнить со следующими разновидностями челки.

  1. Асимметричная. Эта челка зачесывается на одну сторону, а длинная ее часть чаще всего соответствует удлиненной стороне косого каре.
  2. Прямая. Она может быть и густой, и прореженной. Длина челки, в зависимости от пожеланий клиента и типажа внешности, варьируется от суперкороткой до сверхдлинной.

 

Длинная асимметричная челка, которая начинается у пробора и заканчивается вровень с остальными волосами, придает образу загадочности и романтичности. Выглядит такая прическа дерзко, современно и чрезвычайно стильно. Ее выбирают уверенные в себе девушки, любящие быть в тренде.

Идеи без челки

Асимметричное каре без челки – отличное решение для женщин с широкими скулами и благородным, высоким лбом. Такая стрижка делает щечки визуально уже, а образ утонченным. Она идеально подходит обладательницам крупных черт лица квадратной, прямоугольной, овальной или треугольной форм.

 

Эту современную стрижку без челки выполняют как на густые, так и на редкие волосы. И даже слегка вьющиеся локоны в такой прическе будут смотреться уместно и игриво.

 

В зависимости от выбранного способа укладки, косое каре может смотреться как строго, так и слегка небрежно. Выровняв пряди утюжком, смело отправляйтесь в офис или на деловую встречу. Подкрутите локоны плойкой или создайте легкий беспорядок с помощью диффузора – и вы готовы отправиться на светское мероприятие или посетить вечеринку.

Вариант выполнения асимметричного каре без челки более предпочтителен для обладательниц жестких или кучерявых волос, чем стрижка с челкой. Выглядит такая прическа аккуратней и легче поддается укладке.

Градуированная асимметрия

Особенность градуированной асимметричной прически заключается в том, что макушка подстригается короче. Плавный переход длинны от затылочной части волос к макушке визуально придает шевелюре объема и делает ее пышнее. При этом на височных зонах переход длины может быть не так ярко выражен или отсутствовать вовсе.

 

Такой вариант стрижки подходит:

  • для тех, кто хочет иметь более пышную прическу;
  • хочет подчеркнуть красоту своей шеи;
  • не ленится регулярно выполнять укладку.

Опытный мастер не предложит своей клиентке градуированный вариант стрижки, если она является обладательницей жестких, кучерявых или торчащих волос.

 

Чтобы придать прическе большего объема, стилисты выбирают различные способы колорирования или омбре. Переход от более светлого к темному оттенку подчеркивает эффектность стрижки и визуально добавляет объема шевелюре.

Варианты на удлинение

Эти разновидности стрижек с челкой и без подойдут для любой формы лица. Все зависит от умений мастера и пожелания клиента.

 

Выполнить такую стрижку сможет только профессионал с твердой рукой и большим опытом работы. Далеко не каждому парикмахеру по силам сделать плавный переход от короткой зоны к длинной части. Но если стрижка выполнена на совесть и с полным соблюдением технологических условий, то выглядеть она будет шикарно, а проблем с ее укладкой не возникнет.

 

Завершенность такому образу придаст модное окрашивание волос. Стилисты применяют не только покраску в один цвет или переход омбре, но и микс всевозможных оттенков, которые придают волосам эффект густоты и блеска.

Асимметричное каре на ножке

Все разновидности этой стрижки можно узнать по короткому или вовсе оголенному затылку. Такой прием подчеркивает красоту шеи и делает образ утонченным и элегантным.

 

Если стрижка выполнена профессионально, то она не проблематична в уходе, но требует регулярной коррекции через каждые 3 – 4 недели.

Если пряди стали непослушными и тяжело поддаются укладке – это значит, что пора освежить прическу. Отправляйтесь к парикмахеру на коррекцию, и он придаст новую форму отросшим волосам.

 

Не стоит выбирать этот вариант стрижки девушкам с треугольной формой лица, пухленькими щечками или слишком короткой шеей. Такая прическа невыгодно подчеркнет эти особенности.

Повседневные и праздничные укладки

Косое каре смотрится особо привлекательно, если эту стрижку укладывать после каждого мытья головы.

 

Чтобы привести волосы в порядок, стилисты рекомендуют воспользоваться одним из этих методов.

  1. Укладка феном. Это быстрый способ привести волосы в порядок. Выполняется она на влажные кудри сразу после мытья головы, с помощью щеток и расчесок. Промокните вымытые локоны влажным полотенцем. На корни волос нанесите немного пены, а на кончики – любое средство с термозащитой. Разделите волосы на пряди и, просушивая каждую из них, старайтесь приподнять ее у основания и выровнять по всей длине.
  2. Укладка утюжком. Она выполняется на чистые и сухие пряди. Перед проведением воспользуйтесь средством с термозащитой, а после, чтобы дольше сохранить эффект, взбрызнете лаком сильной фиксации. Такой способ не займет много времени и не требует особых навыков.
  3. С помощью плойки. Эта разновидность укладки придаст асимметричной стрижке игривости и легкой небрежности. Можно использовать гофре, тройную или обычную плойку любого диаметра. Не стоит усердствовать с плотностью завитка обладательницам косого каре на ножке или короткой челки. Завиток приподнимает прядь, и она становится еще короче. Такой вариант прически можно использовать для торжественных мероприятий или повседневного ношения.
  4. Комбинированные способы укладки. Асимметричное каре с удлинением с одной стороны и выбритым виском с другой, можно уложить сначала феном, а после выполнить щипцами несколько завитков на длинных волосах височной зоны.

 

Чтобы создать праздничные варианты прически, стилисты рекомендуют применять начес и укладочные средства сильной фиксации. Так шевелюра дольше сохранит форму и будет выглядеть безупречно и нарядно.

Удлиненное каре – не длинно, не коротко, а в самый раз! ~ Lokon+

2 857

Многие классические стрижки и прически со временем претерпевают некоторые изменения и даже появляются новые утвержденные виды стрижек. Один из таких вариантов — это удлиненное каре.  Очень элегантная, где-то строгая и одна из самых практичных и универсальных причесок.

Удлиненное каре вышло из еще более распространенного и популярного классического короткого каре. Оно и не длинное, и не очень короткое. Обычно не ниже плеч. Такой тип каре позволяет девушкам, которые не хотят расставаться с длинными волосами, сохранить большую часть длины, но при этом получить модную, стильную прическу.

Она одновременно и строгая, деловая, и вечерне-праздничная. Невероятная  универсальность. Прическа женственна и элегантна в любой ситуации, но конечно же без укладки и хотя бы минимального ухода не обойдется никакая стрижка. Каре также желательно ежедневно укладывать, благо много времени это не занимает.

Кому подходит?

Удлиненное каре (как и простое, классическое) отлично смотрится на всех типах лица и почти на любой структуре волос благодаря своей изменчивости:

  1. Для квадратного типа лица –  каре без челки.
  2. С вытянутым и овальным типом лица — градуированное.
  3. Для треугольного типа лица — асимметричное.
  4. Круглый тип лица или квадратный — не гладкое, а слегка кудрявое каре и без челки.
  5. Носить могут и женщины, и девушки, и подростки, и мужчины всех возрастов.

Классическое удлиненное каре

Очень универсальная, современная, креативная, и что важно — подходит почти всем.

Удлиненное каре: вид сзади и спереди


Градуированное удлиненное каре

Неравномерность — главное правило данного варианта прически. Из-за этого выглядит она более лохматой, объемной, с мягкими прядями. Разнодлинные локоны располагаются слоями и после этого филируются.

Чтобы прическа выглядела еще более эффектно и была видна неравномерность, шевелюру можно подкрасить. Эффект выгоревших волос в этом поможет. Разность оттенков покажет всю красоту и привлекательность такой стрижки.

Удлиненное каре без челки

Прекрасный вариант для тех, кому нужно скрыть крупные черты лица или скорректировать овал и убрать скулы. Эта форма стрижки визуально удлиняет лицо, а линии становятся более тонкими и правильными.

Окрашивание хорошо подчеркивает все преимущества данной стрижки: можно окрасить полностью или частично (только корни).

Асимметричное удлиненное каре

Асимметрия всегда совершает вызов какой-то классической строгости и правильности. Она нарушает симметричность форм, выражает некоторую дерзость, но при этом подчеркивает оригинальность и решительность. Большое преимущество такой стрижки состоит в том, что она почти не требует укладки и очень самодостаточна. А вот изменчивостью она похвастаться не может: сложно сделать какую-то другую прическу когда пряди на голове разнодлинные.

Удлиненное волнистое каре

Сглаживающее, игривое и небрежное, но в тоже время очень женственное каре. Хотите менее строгий и официальный вариант каре — это именно такой.

Вот оно какое каре в современном обличье!

О каких еще видах каре можно узнать поподробнее:

Какое оно градуированное каре? Короткое, длинное или с удлинением
Каре на ножке — необычное название, неординарный вид
Каре с челкой или без?! Конечно же с челкой

Асимметричное каре: особенности и разновидности

Стрижкой каре уже никого не удивишь. Сейчас небывалой популярностью пользуется асимметричное каре, отличающееся креативностью и необычным внешним видом. Кроме этого, образ приобретает неповторимую изысканность и привлекательность. Познакомимся с данной стрижкой немного поближе.

Определение понятия

Асимметричное каре отличается наличием разным по длине прядей с обеих сторон лица. При этом разница должна составлять 2-10 см, а переход — осуществляться плавным.

Особенности:

  1. При укладке волос укороченная сторона заправляется за ухо, длинная — вытягивается. При этом кончики закручиваются внутрь.
  2. Представленная разновидность каре идеально смотрится на темных волосах, акцентируя внимание на их шелковистости и блеске.
  3. Очень удачно подходит прямая или асимметричная челка, длинный край которой оставляется на одной стороне с основными прядями.
  4. Укладывать каре с челкой необходимо с использованием круглой щетки, закручивая концы волос внутрь.
  5. При выборе прямой челки не стоит перебарщивать с ее длиной. Достаточно будет уровня немного выше бровей.
  6. Наиболее соответствующими типами локонов для данной стрижки являются слегка вьющиеся или совершенно прямые.
  7. Отлично смотрится «волновая» укладка, при создании которой необходимо использовать сильные фиксирующие средства.
  8. Для создания эффектного объема у корней применяется фен.
  9. Выигрышным вариантом представленной стрижки является градуированное каре, которое требует обращения к специалистам.

Совет: «Асимметричная челка может надоесть, по причине чего ее можно убрать в сторону или просто прикрыть более длинными прядями».

Кому подходит?

Асимметричное каре подходит далеко не всем, по причине чего необходимо учитывать некоторые важные моменты при выборе данной стрижки:

  1. Идеальными лицевыми формами являются те, которые имеют угловатые или крупные черты.
  2. Отлично смотрится на прямых локонах вне зависимости от их толщины.
  3. Наиболее подходящими оттенками считаются темные, белые и ярко-рыжие.
  4. Стоит остерегаться данной стрижки круглолицым и полным барышням.

Виды

Асимметричное каре представлено рядом разновидностей. Рассмотрим основные из них:

1. Классическое

Характеристики:

  • Отличается удлиненными прядями и отсутствием челки. Таким образом подчеркивается разная длина волос.
  • Подходит любому типу лица, поскольку возможно создание большой разницы по длине.
  • Требует постоянного ухода и тщательной укладки, при отсутствии которых создается впечатление неровной стрижки.

2. Градуированное

Характеристики:

  • Асимметричная челка и удлиненные височные пряди — отличительные признаки данной разновидности прически.
  • Может выполняться на вьющиеся локоны, а также представлено коротким и удлиненным вариантами.
  • Для создания романтического образа отличным решением станет стрижка, имеющая рваные пряди на концах.
  • Заметно скрывает неправильности лица и подходит овальным, круглым и прямоугольным лицевым формам.

3. Каре на ножке с асимметрией

Характеристики:

  • Наиболее эффектный вариант каре, представленный шапочкой на макушке с соответствием оригинальных форм.
  • Подходит лицевым формам в виде овала и треугольника.
  • Интересно выглядит прическа с асимметричными боковыми прядями и челкой в форме клина.
  • Наиболее выигрышно смотрится на темных локонах, поскольку темный оттенок отлично подчеркивает геометрию стрижки.
  • При окрашивании допустимо экспериментирование в виде холодного мелирования или пиксельного окрашивания.

4. Каре с «конусной» челкой

Характеристики:

  • Представляет собой каре на ножке с удлиненной челкой, которая переходит в ниспадающую боковую прядь до плеча. Предполагается небольшая разница по длине.
  • Подходит вьющимся и прямым локонам.
  • Не требует особого ухода и укладки, которая в основном сводится к созданию начесов и кудрей.

Особенности укладки

Каре с асимметрией, как правило, требует правильной и тщательной укладки, благодаря которой создается нужный эффект и подчеркивается вся неповторимость стрижки. Ознакомимся с основными нюансами, связанными с данным вопросом:

  1. Классический вариант укладки сводится к высушиванию у корней волос, расположенных на макушке и затылке. С использованием круглой щетки пряди приподнимаются вверх, а их концы закручиваются внутрь. Аналогичным образом укладываются боковые пряди.
  2. Необычно будет смотреться прическа с закрученными внутрь макушечными волосами и уложенными вверх нижними прядями.Таким образом получается «шапочка», из-под которой выбиваются перышки волос.

Совет: «Для получения эффектного объема локоны необходим сушить с вперед наклоненной головой. Поток воздуха из фена должен быть направлен от корней. С целью закрепления результата следует использовать косметический воск».

Оценка статьи:

Загрузка…

Поделиться с друзьями:

Что такое четырехугольник? (Определение, свойства и формы) // Tutors.com

Содержание

  1. Четырехугольник Определение
  2. Типы четырехугольников
  3. Свойства четырехугольника
  4. Четырехугольники
  5. Названия четырехугольников
  6. Как нарисовать четырехугольник
  7. Угол четырехугольный
  8. Диагонали четырехугольника
  9. Сложные четырехугольники

Определение четырехугольника

Четырехугольник – это плоская фигура, состоящая из четырех отрезков прямых, замыкающихся в пространстве.Самый простой и быстрый способ узнать о четырехугольнике – это построить его самостоятельно.

Найдите четыре прямых объекта для использования в качестве отрезков (четыре = quadr ; сторона = боковой ). Подойдет все, что угодно, и они не обязательно должны быть одинаковой длины: соломинки, линейки, дюбели, ручки – все, что у вас есть под рукой. Если вы соедините четыре линейных объекта на их восьми концах, вы получите четырехугольник, четырехсторонний многоугольник.

Может быть, вы расположили четыре стороны так, чтобы форма выглядела полной, что означает, что вы создали выпуклый четырехугольник .Возможно, ваши четыре линейных сегмента образовали заостренную форму, как наконечник стрелы; вы сделали вогнутый четырехугольник .

Обычно четыре стороны не пересекаются, образуя простой четырехугольник . Вы можете расположить свой четырехугольник так, чтобы отрезки пересекали друг друга: у вас есть сложный четырехугольник .

Примеры четырехугольника

Типы четырехугольников

Четырехугольники можно разделить на четыре категории:

  1. Выпуклый – Каждый внутренний угол меньше 180 °, а две диагонали находятся внутри замкнутого пространства четырехугольника
  2. Вогнутая – Один внутренний угол больше 180 °, а одна диагональ выходит за пределы формы
  3. Простой – Четырехугольник не пересекает его стороны (он не самопересекается)
  4. Комплекс – Четырехугольник с самопересекающимися сторонами

Свойства четырехугольника

Четырехугольник имеет два идентифицирующих свойства:

  1. Четыре прямые стороны
  2. Четыре вершины (углы, где стороны пересекаются на концах)

Сколько сторон у четырехугольника?

Четырехугольник имеет 4 прямые стороны .Стороны и углы могут быть равными или неодинаковыми. Когда две или четыре стороны равны, вы получаете особые типы четырехугольников, такие как трапеции и прямоугольники.

Две стороны четырехугольника могут пересекаться друг с другом – сложный четырехугольник, что делает ваш четырехугольник похожим на два смежных треугольника.

Четырехугольники

Все остальные четырехсторонние плоские фигуры происходят от четырехугольника:

Наименования четырехугольников

  • Ромб
  • Площадь
  • Прямоугольник
  • Параллелограмм
  • Воздушный змей
  • Дротик
  • Трапеция

Как нарисовать четырехугольник

С помощью линейки или линейки начертите четырехугольник.Нарисуйте четыре отрезка линии так, чтобы каждая конечная точка касалась другой конечной точки. Независимо от того, нарисовали ли вы простой или сложный, выпуклый или вогнутый четырехугольник, вы сделали это правильно!

Нарисуйте простой четырехугольник. Не допускайте пересечения сегментов линий друг с другом. Ваш простой четырехугольник может быть вогнутым или выпуклым. Если две стороны смотрят внутрь, вы нарисовали вогнутый четырехугольник.

Теперь нарисуйте четырехугольник, в котором два несмежных отрезка пересекают друг друга. Вы нарисовали сложный четырехугольник.

Маркировка вашего четырехугольника

Каждой вершине дается буква, движущаяся в любом направлении (по или против часовой стрелки) к следующей вершине, как четырехугольник ABCD. Затем каждая сторона четырехугольника обозначается его отрезком (AB, BC, CD, DA). Для каждого внутреннего угла используется буква вершины (∠A, ∠B, ∠C, ∠D).

Диагонали

могут быть построены путем соединения противоположных (несмежных) вершин: AC и

Создание прототипа рекомендательной системы Шаг за шагом, часть 2: Факторизация матрицы методом альтернативных наименьших квадратов (ALS) в совместной фильтрации | автор: Кевин Ляо

Рекомендуемый фильм с совместной фильтрацией на основе элементов

Часть 1 из рекомендательных систем можно найти здесь

В последнем посте мы рассмотрели много вопросов о том, как создать наши собственные рекомендательные системы и получили наши рука грязная с Pandas и Scikit-learn , чтобы реализовать совместную фильтрацию на основе элементов KNN; рекомендатель фильмов.Исходный код рекомендательной системы KNN можно найти в моем репозитории Github .

В этом посте мы поговорим о том, как улучшить нашу рекомендательную систему фильмов с помощью более сложной техники машинного обучения: Матричная факторизация . Позже в этом посте мы обсудим, почему мы хотим использовать матричную факторизацию при совместной фильтрации и что такое матричная факторизация и как она реализована в Spark .

Вывод рекомендаций по совместной фильтрации на основе элементов KNN из предыдущего сообщения

В последнем разделе предыдущего сообщения мы попросили нашу модель дать некоторые рекомендации по фильму.После того, как мы оценили список рекомендуемых фильмов, мы быстро выявили два очевидных ограничения в нашем подходе KNN. Один из них – это «предвзятость по популярности», другой – «проблема холодного старта продукта». Будет еще одно ограничение, «проблема масштабируемости», если базовые данные обучения слишком велики, чтобы поместиться на одной машине.

  • смещение популярности: относится к системе, которая рекомендует фильмы с наибольшим количеством взаимодействий без какой-либо персонализации.
  • элемент холодный. -начальная проблема : относится к моментам, когда фильмы, добавленные в каталог, либо не взаимодействуют, либо имеют очень мало взаимодействий, в то время как рекомендующий полагается на взаимодействия фильма, чтобы дать рекомендации
  • проблема масштабируемости : относится к отсутствию возможности масштабирования до гораздо больших наборов данные, когда все больше и больше пользователей и фильмов добавляются в нашу базу данных

Все три вышеперечисленных являются очень типичными проблемами для рекомендателя совместной фильтрации.Они поступают естественным образом вместе с матрицей взаимодействия пользователь-фильм (или фильм-пользователь), где каждая запись записывает взаимодействие пользователя i и фильма j . В реальных условиях подавляющее большинство фильмов получают очень мало оценок от пользователей или вообще не получают их. Мы видим чрезвычайно разреженную матрицу, в которой более 99% записей содержат пропущенные значения.

Редкие рейтинговые данные

Какие алгоритмы машинного обучения могут быть обучены и надежны при такой разреженной матрице, чтобы делать выводы? Чтобы найти решение вопроса, мы эффективно решаем проблему разреженности данных.

В совместной фильтрации матричная факторизация является современным решением проблемы разреженных данных, хотя она стала широко известна после Netflix Prize Challenge .

Матричная факторизация данных рейтингов фильмов

Что такое матричная факторизация? Факторизация матриц – это просто семейство математических операций над матрицами в линейной алгебре. Чтобы быть конкретным, факторизация матрицы – это факторизация матрицы в произведение матриц. В случае совместной фильтрации алгоритмы факторизации матрицы , работают за счет разложения матрицы взаимодействия пользователя и элемента на произведение двух прямоугольных матриц меньшей размерности.Одну матрицу можно рассматривать как пользовательскую матрицу, где строки представляют пользователей, а столбцы – скрытые факторы. Другая матрица – это матрица элементов, где строки – это скрытые факторы, а столбцы – элементы.

Как матричная факторизация решает наши проблемы?

  1. Модель учится разлагать матрицу оценок на представления пользователей и фильмов, что позволяет модели прогнозировать более персонализированные рейтинги фильмов для пользователей
  2. С матричной факторизацией менее известные фильмы могут иметь такие же богатые скрытые представления, как и популярные фильмы, что улучшает способность рекомендателя рекомендовать менее известные фильмы

В разреженной матрице взаимодействия пользователя с элементом прогнозируемый рейтинг пользователя и даст элемент i вычисляется как:

, где H – матрица пользователя, W – матрица элементов

Рейтинг. Элементы i , предоставленные пользователем и , могут быть выражены как скалярное произведение скрытого вектора пользователя и скрытого вектора элемента.

Обратите внимание, что в приведенной выше формуле количество скрытых факторов можно настроить с помощью перекрестной проверки. Скрытые факторы – это особенности скрытого пространства нижнего измерения, спроецированные из матрицы взаимодействия пользователя с элементом. Идея матричной факторизации состоит в том, чтобы использовать скрытые факторы для представления пользовательских предпочтений или тем фильмов в пространстве гораздо меньшего измерения. Факторизация матрицы – один из очень эффективных методов уменьшения размерности в машинном обучении. Расхождение

, объясняемое компонентами в PCA

Очень похоже на концепцию компонентов в PCA , количество скрытых факторов определяет количество абстрактной информации, которую мы хотим сохранить в пространстве более низкого измерения.Факторизация матрицы с одним скрытым фактором эквивалентна наиболее популярному рекомендателю или наиболее популярному рекомендателю (например, рекомендует элементы с наибольшим взаимодействием без какой-либо персонализации). Увеличение количества скрытых факторов улучшит персонализацию до тех пор, пока количество факторов не станет слишком большим, после чего модель начнет переобучаться. Распространенной стратегией, позволяющей избежать переобучения, является добавление членов регуляризации к целевой функции.

Целью факторизации матрицы является минимизация ошибки между истинным рейтингом и прогнозируемым рейтингом:

где H – пользовательская матрица, W – матрица элементов

Как только у нас есть целевая функция, нам просто нужна процедура обучения (например, градиентный спуск) завершить реализацию алгоритма матричной факторизации.Эта реализация на самом деле называется Funk SVD . Он назван в честь Саймона Фанка, которым он поделился своими выводами с исследовательским сообществом во время конкурса призов Netflix в 2006 году.

Масштабирование приложений машинного обучения с помощью распределенных вычислений

Хотя Funk SVD был очень эффективен в матричной факторизации на одной машине в то время, это не так. масштабируется по мере роста объема данных сегодня. С терабайтами или даже петабайтами данных невозможно загрузить данные такого размера на одну машину.Итак, нам нужна модель (или фреймворк) машинного обучения, которая может обучать набор данных, распространяющийся по кластеру машин.

Альтернативный метод наименьших квадратов (ALS) также является алгоритмом матричной факторизации и запускается параллельно. ALS реализован в Apache Spark ML и создан для крупномасштабных задач совместной фильтрации. ALS неплохо справляется с проблемой масштабируемости и разреженности данных рейтингов, она проста и хорошо масштабируется для очень больших наборов данных.

Некоторые высокоуровневые идеи, лежащие в основе ALS:

  • Его целевая функция немного отличается от функции Funk SVD: ALS использует регуляризацию L2 , в то время как Funk использует регуляризацию L1
  • Его тренировочная программа отличается: ALS минимизирует двух потерь альтернативно функционирует ; Сначала он фиксирует пользовательскую матрицу и выполняет градиентный спуск с матрицей элементов; затем он сохраняет фиксированную матрицу элементов и выполняет градиентный спуск с пользовательской матрицей
  • Его масштабируемость: ALS выполняет свой градиентный спуск в параллельных через несколько разделов базовых обучающих данных из кластера машин
Псевдокод для SGD в матричной факторизации

Если Если вы хотите узнать больше о ALS, вы можете найти более подробную информацию в этой статье: Крупномасштабная параллельная совместная фильтрация для приза Netflix

Как и другие алгоритмы машинного обучения, ALS имеет собственный набор гиперпараметров.Вероятно, мы захотим настроить его гиперпараметры с помощью проверки удержания или перекрестной проверки .

Наиболее важные гиперпараметры в альтернативном методе наименьших квадратов (ALS):

  • maxIter: максимальное количество итераций для запуска (по умолчанию 10)
  • rank: количество скрытых факторов в модели (по умолчанию 10)
  • regParam: параметр регуляризации в ALS (по умолчанию 1.0)

Настройка гиперпараметров – часто повторяющаяся задача во многих проектах машинного обучения.Мы можем закодировать его в функции, чтобы ускорить итерацию настройки.

После настройки мы нашли лучший выбор гиперпараметров: maxIter = 10 , regParam = 0,05 , rank = 20

Теперь, когда мы знаем, что у нас есть замечательная модель для рекомендации фильмов, следующий вопрос is: как нам превратить нашу замечательную модель в систему рекомендаций? Производство моделей машинного обучения – еще одна важная тема, и я не буду вдаваться в подробности о ней. В этом посте я покажу, как создать версию MVP (минимально жизнеспособный продукт) для рекомендателя ALS.

Чтобы создать модель, нам нужно построить рабочий процесс вокруг модели. Типичный рабочий процесс машинного обучения примерно начинается с подготовки данных с помощью заранее определенного набора заданий ETL, обучения модели в автономном / онлайн-режиме, а затем передачи обученных моделей в веб-службы для производства. В нашем случае мы собираемся создать минимальную версию рекомендателя фильмов, которая просто выполняет свою работу. Наш рабочий процесс следующий:

  1. Новый пользователь вводит свои любимые фильмы, затем система создает новые образцы взаимодействия пользователя с фильмом для модели
  2. Система повторно обучает модель ALS на данных с новыми входными данными
  3. Система создает данные фильма для вывод (в моем случае я выбираю все фильмы из данных)
  4. Система делает прогнозы рейтинга для всех фильмов для этого пользователя
  5. Система выводит N лучших рекомендаций по фильмам для этого пользователя на основе рейтинга прогнозов рейтингов фильмов

Вот небольшой фрагмент исходного кода для нашей рекомендательной системы MVP:

фрагмент нашего последнего шага в реализации рекомендателя ALS

Этот фрагмент демонстрирует наш метод make_recommendations в нашей реализации рекомендателя.Пожалуйста, найдите подробный исходный код рекомендательного приложения в моем репозитории GitHub Repo .

После того, как мы реализовали рекомендательную систему ALS в сценарии Python в виде небольшой программы Pyspark , мы можем отправить наше искровое приложение в кластер с режимом развертывания клиента или режимом развертывания кластера и наслаждаться мощью распределенных вычислений.

Наконец, мы закончили с техническими деталями и реализациями. А теперь давайте попросим нашего рекомендателя дать рекомендации по фильмам.Я притворюсь новым пользователем и снова введу свой любимый фильм «Железный человек» в эту новую систему рекомендаций. Посмотрим, какие фильмы он мне рекомендует. Надеюсь, это не тот список популярных фильмов, который я смотрел много раз раньше.

В демонстрационных целях я отправляю свое приложение Spark локально, выполнив следующие команды в терминале: (инструкции по командам можно найти здесь)

 spark-submit --master local [4] --driver-memory 4g 
--executor -память 8g src / als_recommender.py
--movie_name "Iron Man" --top_n 10

Параметры категориальных признаков в CatBoost | автор: Мария Гаркавенко

Освоение параметров, о существовании которых вы не знали

Пример категориальной функции: форма кошачьей морды

CatBoost – это библиотека для повышения градиента с открытым исходным кодом. Одно из различий между CatBoost и другими библиотеками повышения градиента заключается в расширенной обработке категориальных функций (на самом деле «Cat» в названии пакета означает не 🐱, а «CATegorical»).

CatBoost отлично справляется с категориальными данными прямо из коробки. Однако он также имеет огромное количество параметров обучения, которые обеспечивают точный контроль над предварительной обработкой категориальных признаков. В этом уроке мы узнаем, как использовать эти параметры во благо. Учебное пособие разделено на следующие разделы:

  1. Введение: категориальные функции в машинном обучении
  2. Обработка категориальных характеристик в CatBoost
  3. Эксперимент: как настройки категориальных характеристик влияют на точность прогнозирования цен на старые автомобили .

Категориальный признак – это признак, который имеет дискретный набор значений, называемых категориями , которые не сопоставимы по <или> друг с другом. В реальных наборах данных мы довольно часто имеем дело с категориальными данными. Мощность категориального признака, то есть количество различных значений, которые может принимать признак, сильно различается между объектами и наборами данных – от нескольких до тысяч и миллионов различных значений. Значения категориального признака могут быть распределены почти равномерно, и могут быть значения с частотой, различающейся на порядки.Для использования в повышении градиента категориальные функции должны быть преобразованы в некоторую форму, которая может обрабатываться деревом решений, например, в числа. В следующем разделе мы кратко рассмотрим наиболее популярные в машинном обучении методы преобразования значений категориальных признаков в числа. Стандартные подходы к предварительной обработке категориальных признаков

  • One-hot Encoding заключается в создании двоичного признака для каждой категории. Основная проблема метода заключается в том, что функции с огромной мощностью (например, идентификатор пользователя) приводят к огромному количеству функций.
  • Label Encoding отображает каждую категорию, то есть значение, которое категориальный признак может принимать в случайное число. Разве это не имеет большого смысла? На практике это тоже не очень хорошо работает.
  • Hash Encoding преобразует признаки строкового типа в вектор фиксированной размерности с помощью хэш-функции.
  • Кодирование частоты заключается в замене значений категориальных признаков на частоту категории в наборе данных.
  • Целевое кодирование заменяет значения категориального признака числом, которое вычисляется из распределения целевых значений для этого конкретного значения категориальной переменной.Самый простой подход, который иногда называют Greedy Target Encoding , заключается в использовании среднего значения target для объектов, принадлежащих к категории. Однако этот метод приводит к целевой утечке и переобучению. Одним из возможных решений этих проблем является Holdout Target Encoding – одна часть обучающего набора данных используется для вычисления целевой статистики для каждой категории, а обучение выполняется на остальных обучающих данных. Это решает проблему целевой утечки, но требует от нас пожертвовать частью наших драгоценных обучающих данных.По этой причине наиболее популярными на практике решениями являются K-Fold Target Encoding и Leave-One-Out Target Encoding . Идея целевой кодировки K-Fold очень похожа на K-Fold Cross Validation – мы разделяем обучающие данные на несколько складок, в каждой складке мы заменяем значения категориальных характеристик целевой статистикой для категории, рассчитанной на других складках. Целевое кодирование с исключением одного-единственного – это частный случай K-кратного кодирования, где K равно длине обучающих данных.K-Fold Encoding и Leave-One-Out Target Encoding также могут привести к переобучению. Рассмотрим следующий пример: в наборе обучающих данных у нас есть одна категориальная функция с одним значением и 5 объектов класса 0 и 6 объектов класса 1. Очевидно, что функция, имеющая только одно возможное значение, бесполезна, однако, если мы используем Leave -One-Out Target Encoding со средней функцией для всех объектов класса 0 значение функции будет закодировано в 0,6, в то время как для всех объектов класса 1 значение кодировки функции будет 0.5. Это позволит классификатору дерева решений выбрать разбиение на 0,55 и достичь 100% точности на обучающем наборе.

CatBoost поддерживает некоторые традиционные методы предварительной обработки категориальных данных, такие как One-hot Encoding и Frequency Encoding. Однако одной из отличительных черт этого пакета является его оригинальное решение для кодирования категориальных признаков.

Основная идея предварительной обработки категориальных функций CatBoost – Упорядоченное целевое кодирование : выполняется случайная перестановка набора данных, а затем выполняется целевое кодирование некоторого типа (например, просто вычисление среднего целевого значения для объектов этой категории). каждый пример использует только те объекты, которые помещаются перед текущим объектом .

Как правило, преобразование категориальных характеристик в числовые в CatBoost включает следующие шаги:

  1. Перестановка обучающих объектов в случайном порядке.
  2. Квантование то есть преобразование целевого значения из числа с плавающей запятой в целое число в зависимости от типа задачи:
  • Классификация – Возможные значения для целевого значения – «0» (не принадлежит указанному целевому классу) и «1» (принадлежит указанному целевому классу).
  • Мультиклассификация – целевые значения – это целые идентификаторы целевых классов (начиная с «0»).
  • Регрессия – выполняется квантование значения метки. Режим и количество ковшей задаются в стартовых параметрах . Всем значениям, расположенным внутри одного сегмента, назначается класс значения метки – целое число в диапазоне, определяемом формулой: .

3. Кодирование значений категориальных признаков.

CatBoost создает четыре перестановки обучающих объектов, и для каждой перестановки обучается отдельная модель.Три модели используются для выбора древовидной структуры, а четвертая используется для вычисления значений листьев окончательной модели, которую мы сохраняем. На каждой итерации случайным образом выбирается одна из трех моделей; эта модель используется для выбора новой древовидной структуры и расчета значений листьев для всех четырех моделей.

Использование нескольких моделей для выбора древовидной структуры повышает надежность кодирования категориальных признаков. Если в одной перестановке объект находится близко к началу набора данных, а статистика для кодирования рассчитывается для небольшого количества объектов в двух других перестановках, это может быть ближе к концу набора данных, и для вычислений будет использоваться много объектов. статистика.

Еще одним важным моментом является то, что CatBoost может создавать новые категориальные функции, комбинируя существующие . И он действительно будет это делать, если вы явно не укажете ему не делать этого 🙂 Обработкой исходных функций и созданных функций можно управлять отдельно с помощью настроек simple_ctr и комбинаций_ctr соответственно (мы поговорим о них подробно).

Фото chuttersnap на Unsplash

Для экспериментов в этом руководстве мы будем использовать https: // www.kaggle.com/lepchenkov/usedcarscatalog

Этот набор данных состоит из описаний старых автомобилей и их характеристик – как числовых, таких как пробег, год выпуска и т. д., так и категориальных, таких как цвет, название производителя, название модели и т. д.

Наша цель – решить задачу регрессии , то есть спрогнозировать цену старого автомобиля.

Давайте посмотрим, сколько уникальных значений имеет каждая категориальная переменная:

 df [category_features_names] .nunique () имя_производителя 55 
имя_модели 1118
трансмиссия 2
цвет 12
двигатель_топливо 6
тип_двигателя 3
body_type 12
состояние привода 3
привод
location_region 6

Вот целевое распределение значений:

Во-первых, мы собираемся приблизительно оценить количество деревьев и требуемую скорость обучения, которых достаточно для этой задачи.

 0: обучение: 5935.7603510 тест: 6046.0339243 лучшее: 6046.0339243 (0) всего: 73,2 мс осталось: 6 мин. 5 с 
2000: обучение: 1052.8405096 тест: 1684.8571308 лучшее: 1684.8571308 (2000) всего: 19,5 осталось: 29,2 с
4000: узнать: 830.0093394 тест: 1669.1267503 лучший: 1668.7626148 (3888) всего: 41,4 с осталось: 10,3 с
4999: узнать: 753.5299104 тест: 1666.7826842 лучший: 1666.6739968 (4463) всего: 52,7 осталось: 0usbestTest = 1666.6733997 Теперь мы собираемся написать простую функцию, которая проверяет производительность CatBoost на трехкратной перекрестной проверке с учетом параметров и возвращает полный список параметров для последней модели.При желании эта функция сравнивает метрики модели с результатами модели, обученной с параметрами категориальных характеристик по умолчанию.

Мы зафиксируем количество оценщиков на 4500 и скорость обучения на 0,1.

Количество параметров, связанных с обработкой категориальных признаков в CatBoost, огромно. Вот, надеюсь, полный список:

  • one_hot_max_size (int) - используйте одноразовое кодирование для всех категориальных функций с количеством различных значений, меньших или равных заданному значению параметра.Для таких функций не выполняется сложное кодирование. Значение по умолчанию для задачи регрессии - 2.
  • model_size_reg (float от 0 до inf) - коэффициент регуляризации размера модели. Чем больше значение, тем меньше размер модели. Подробности см. В разделе «Коэффициент регуляризации размера модели». Эта регуляризация нужна только для моделей с категориальными признаками (другие модели небольшие). Модели с категориальными характеристиками могут весить десятки гигабайт и более, если у категориальных функций много значений.Если значение регуляризатора отличается от нуля, то использование категориальных признаков или комбинаций признаков с большим количеством значений имеет штраф, поэтому в результирующей модели используется меньшее их количество. Значение по умолчанию - 0,5
  • max_ctr_complexity - максимальное количество функций, которые можно комбинировать. Каждая результирующая комбинация состоит из одного или нескольких категориальных признаков и может дополнительно содержать двоичные признаки в следующей форме: «числовой признак> значение». Для задачи регрессии на CPU значение по умолчанию равно 4.
  • has_time (bool) - если true , 1-й шаг обработки категориальных признаков, перестановка, не выполняется. Полезно, когда объекты в наборе данных упорядочены по времени. Для нашего набора данных он нам не нужен. Значение по умолчанию: Ложь
  • simple_ctr - Параметры квантования для простых категориальных функций.
  • комбинаций_ctr - настройки квантования для комбинаций категориальных признаков.
  • per_feature_ctr - Настройки квантования для каждой характеристики для категориальных функций.
  • counter_calc_method определяет, использовать ли набор данных проверки (предоставленный через параметр eval_set метода fit ) для оценки частот категорий с помощью счетчика Counter . По умолчанию это Полный , и используются объекты из набора данных проверки; Передайте значение SkipTest , чтобы игнорировать объекты из набора проверки.
  • ctr_target_border_count - Максимальное количество границ для использования при целевом квантовании для категориальных функций, которые в этом нуждаются. Значение по умолчанию для задачи регрессии - 1.
  • ctr_leaf_count_limit - максимальное количество конечных точек с категориальными характеристиками. Значение по умолчанию - Нет, т.е. без ограничений.
  • store_all_simple_ctr - Если предыдущий параметр в какой-то момент, дерево повышения градиента больше не может разбивать по категориям. При значении по умолчанию, равном False , ограничение применяется как к исходным категориальным функциям, так и к функциям, которые CatBoost создает путем комбинирования различных функций.Если для этого параметра установлено значение Истинно , ограничивается только количество разделений, выполняемых для комбинированных элементов.

Три параметра simple_ctr , common_ctr и per_feature_ctr являются комплексными параметрами, которые управляют вторым и третьим этапами обработки категориальных признаков. О них мы поговорим подробнее в следующих разделах.

Сначала мы тестируем обработку категориальных функций CatBoost "из коробки".

 last_model_params = score_catboost_model ({}, True) 
Оценка R2: 0.9334 (0,0009)
Оценка RMSE: 1659 (17)

Мы сохраним метрики модели с параметрами категориальных характеристик по умолчанию для дальнейшего сравнения.

Первое, что мы пытаемся сделать, - это заставить CatBoost использовать одноразовое кодирование для всех наших категориальных функций (максимальная мощность категориальных признаков в нашем наборе данных составляет 1118 <2000). В документации говорится, что для функций, для которых используется горячая кодировка, другие кодировки не вычисляются.

Значение по умолчанию:

  • Н / Д, если обучение выполняется на ЦП в режиме парной оценки
  • 255, если обучение выполняется на графическом процессоре и для выбранных типов Ctr требуются целевые данные, которые недоступны во время обучения
  • 10, если обучение выполняется в режиме ранжирования
  • 2, если ни одно из вышеперечисленных условий не выполняется
 model_params = score_catboost_model ({'one_hot_max_size': 2000}) Оценка R2: 0.9392 (0,0029) + 0,6% по сравнению с параметрами по умолчанию 
Оценка RMSE: 1584 (28) -4,5% по сравнению с параметрами по умолчанию

Этот параметр влияет на размер модели, если данные обучения имеют категориальные особенности.

Информация о категориальных характеристиках вносит большой вклад в окончательный размер модели. Отображение хэша значения категориального объекта на некоторые статистические значения сохраняется для каждого категориального признака, который используется в модели. Размер этого сопоставления для конкретной функции зависит от количества уникальных значений, которые принимает эта функция.

Таким образом, потенциальный вес категориального признака может быть учтен в окончательной модели при выборе разделения в дереве для уменьшения окончательного размера модели. При выборе лучшего сплита рассчитываются все сплит-баллы, а затем выбирается сплит с лучшим количеством очков. Но перед тем, как выбрать разделение с лучшим результатом, все оценки изменяются в соответствии со следующей формулой:

s_new - это новая оценка для разделения по некоторой категориальной характеристике или комбинированной характеристике, s_old - старая оценка для разделения по признаку u - это количество уникальных значений признака, U - максимальное из всех значений среди всех функций, а M - значение параметра model_size_reg .

Эта регуляризация работает несколько иначе на GPU: комбинации функций регулируются более агрессивно, чем на CPU. Для ЦП стоимость комбинации равна количеству различных значений функций в этих комбинациях, которые присутствуют в наборе обучающих данных. На GPU стоимость комбинации равна количеству всех возможных различных значений этой комбинации. Например, если комбинация содержит два категориальных признака c1 и c2, тогда стоимость будет равна # категорий в c1 * # категорий в c2, даже если многие значения из этой комбинации могут отсутствовать в наборе данных.

Попробуем установить коэффициент регуляризации размера модели равным 0 - таким образом, мы позволим нашей модели использовать столько категориальных признаков и их комбинаций, сколько она хочет.

 model_params = score_catboost_model ({'model_size_reg': 0}) Оценка R2: 0,9360 (0,0014) + 0,3% по сравнению с параметрами по умолчанию 
RM

Что на самом деле произошло? - Заявление RT

На этой неделе исполняется двадцать пять лет с тех пор, как миру стало известно о зверской расправе Народно-освободительной армией Китая над «тысячами» мирно протестующих демократических студентов на площади Тяньаньмэнь в Пекине.

Ответ Запада заключался в том, чтобы демонизировать китайцев. правительство и ввести экономические и военные санкции, которые в многие случаи существуют и по сей день. Недавний выпуск дипломатическая телеграмма от тогдашнего посла США в Китае Джеймса Э. Лилли в Вашингтон проливает новый свет на то, что произошло на самом деле что 4 июня.

Согласно общепринятой западной версии событий, тысячи студентов китайских университетов начали сидячую забастовку требуя демократии и прозрачности от коммунистов правительство в апреле и в мае 1989 года на огромной площади Тяньаньмэнь Площадь, прямо напротив исторического здания Запретного города. в центре Пекина.Они демонстративно противостояли китайцам Коммунистическая партия (КПК) и Народно-освободительная армия. В мае 20 декабря 1989 года КПК ввела военное положение и приказала, чтобы солдат в Пекин, чтобы забрать площадь у протестующих. В Западный счет гласит, что с 3 по июнь 4 солдаты НОАК открыли огонь и убили «до 1000 студентов. протестующие ».

Сенсационный рассказ очевидца

WikiLeaks, веб-сайт, получивший сотни тысяч страницы перехваченной дипломатической корреспонденции из штата США Департамент выпустил секретную дипломатическую телеграмму от тогдашний посол Пекина Джеймс Лилли в Вашингтоне от 12 июля, 1989 год, более чем через четыре недели после событий.В своем отчете Лилли пишет следующую шокирующую версию событий:

СОБЫТИЯ 3-4 ИЮНЯ НА ПЛОЩАДИ ТЯНАНЬМЕНЬ

1. КОНФИДЕНЦИАЛЬНО - ВЕСЬ ТЕКСТ.

2. РЕЗЮМЕ - ВО ВРЕМЯ ПОСЛЕДНЕЙ ВСТРЕЧИ ЛАТИНОАМЕРИКАНСКИЙ ДИПЛОМАТ И ЕГО ЖЕНА ПРЕДОСТАВИЛИ ПОЛОМУ УЧЕТ СВОИ ДВИЖЕНИЯ 3-4 ИЮНЯ И ИХ СВИДЕТЕЛЬСТВО О СОБЫТИЯХ НА ТЯНАНЬМЕНЬ ПЛОЩАДЬ. ХОТЯ ИХ УЧЕТНАЯ ЗАПИСЬ СЛЕДУЕТ ЗА ЭТИМИ ПРЕДЫДУЩИМИ По имеющимся сведениям, ИХ УНИКАЛЬНЫЙ ОПЫТ ОБЕСПЕЧИВАЕТ ДОПОЛНИТЕЛЬНУЮ ИНФОРМАЦИЮ И КОРРОБИРОВАНИЕ СОБЫТИЙ НА ПЛОЩАДИ.ОНИ БЫЛИ СПОСОБНЫ ВОЙТИ И УЕЗЖАЙТЕ ПЛОЩАДЬ НЕСКОЛЬКО РАЗ, И НЕ ПРИНИМАЕМСЯ ВОЙСКА. ОСТАВАЯСЬ ​​СО СТУДЕНТАМИ У ПАМЯТНИКА НАРОДНОМУ ДИПЛОМАТ СКАЗАЛ, ГЕРОИ ДО ФИНАЛЬНОГО ВЫХОДА ЗАПРЕЩАЕТСЯ МАССОВАЯ СТРЕЛЬБА СТУДЕНТОВ НА ПЛОЩАДИ ИЛИ У ПАМЯТНИКА. КОНЕЦ РЕЗЮМЕ. (Акцент мой - МЫ)

Лилли в своей служебной записке называет латиноамериканскую пару как Второй секретарь Чили Карлос Галло и его жена. Они были обедали возле площади и пошли наблюдать за событиями.Как иностранный дипломаты, им без труда удавалось передвигаться в толпе. Они сказали, что НОАК, очевидно, приказали не вмешиваться с иностранцами. Они сообщили, что слышали выстрелы и ранили студентов. были доставлены в палатку Красного Креста для ухода. Затем посол США сообщил,

8. ГАЛЛО ВНОВЬ ОСТАНОВИЛ НА СТАНЦИИ КРАСНОГО КРЕСТА. В НАДЕЖЕ, ЧТО ВОЙСКА ​​НЕ БУДЕТ ОГНЯТЬ ЗДЕСЬ ПО МЕДИЦИНСКОМУ ПЕРСОНАЛУ. Он наблюдал за военными, вышедшими на площадь, и никого не наблюдал. Массовая стрельба из оружия по толпе, хотя спортивное оружие СЛЫШАЛИ.Он сказал, что большинство войск, вошедших в КВАДРАТ НА САМОМ ДЕЛЕ БЫЛ ВООРУЖЕН ТОЛЬКО АНТИБЕССИОННЫМ МЕХАНИЗМОМ - ТРАНЧЕОНАМИ И ДЕРЕВЯННЫЕ КЛУБЫ… (выделено - МЫ)

Затем Галло сообщает на следующей встрече с посольством США. политический деятель - самое замечательное событие, которое полностью заблокирован от сенсационных западных СМИ. Студент лидеры и НОАК достигли соглашения, что протестующие будет разрешено уйти мирно, если они распустят свои сидеть в:

10.ХОТЯ ОГНЯ МОЖНО СЛЫШАТЬ, ГАЛО СКАЗАЛ, ЧТО ОТДЕЛЬНО НЕКОТОРЫЕ ИЗБИВАЕМЫЕ СТУДЕНТЫ, МАССОВОЙ ВЫСТРЕЛКИ ТОЛПЫ НЕ БЫЛО СТУДЕНТОВ У ПАМЯТНИКА. КОГДА ПОЛОФ УМЯЛ НЕКОТОРЫЕ СООБЩЕНИЯ СВИДЕТЕЛЕЙ О массовых убийствах в памятнике АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОРУЖИЕ, - СКАЗАЛ ГАЛЛО, ЧТО ТАКОГО УБОИ НЕ БЫЛО. ОДИН РАЗ СОГЛАШЕНИЕ СТУДЕНТОВ ДОСТУПНО ОТСТУПАТЬ, СВЯЗАТЬСЯ РУКИ ОБРАБАТЫВАЮТ КОЛОНКУ, УЧАЩИЕСЯ ВЫХОДИЛИ НА ПЛОЩАДЬ ЧЕРЕЗ ЮГО-ВОСТОЧНЫЙ УГОЛ. ОСНОВНО ВСЕ, ВКЛЮЧАЯ ГАЛЛО, СЛЕВА.Немногие, пытавшиеся остаться позади, были избиты и увезены ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К КОНЦУ ОТВЕТСТВЕННОЙ ПРОЦЕССИИ. ОДИН РАЗ ВНЕ ПЛОЩАДЬ, СТУДЕНТЫ НАПРАВЛЯЮТСЯ НА ЗАПАД НА ЦЯНЬМЕНЬ ДАДЖИ ВО ВРЕМЯ ГАЛО Направился на восток, к своей машине. (Акцент мой - МЫ)

Отчет о сделке между протестующими студентами и военными мирно прекратить протест и уйти было сказано мне различные молодые китайцы в личных аккаунтах о недавних посещениях Пекин, но до этого выпуска WikiLeaks телеграммы Lilley она никогда не мог быть подтвержден.Теперь кажется очевидным, что весь история «тысяч» погибших студентов на площади Тяньаньмэнь, чьи само имя на Западе является синонимом жестокого правительства подавление демократии было в значительной степени выдумкой. Протесты были реальными, но не ужасающими историями резни.

Действительно, как я уже писал в другом месте, существует довольно сильная косвенные доказательства того, что ЦРУ и США Кафедра сыграла ключевую роль в попытке спровоцировать ученика. протестующие на площади Тяньаньмэнь; так же, как ЦРУ сделало в Венгрии в 1956 году, чтобы спровоцировать кровавую бойню правительства репрессии.Примерно в то же время, когда на площади Тяньаньмэнь проходит акция протеста Апрель-июнь 1989 г. китайское правительство запретило китайскую НПО Американский оператор Джордж Сорос, Фонд реформирования и открытия Китай после допроса своего китайского директора в августе 1989 г. и утверждал, что фонд Сороса в Китае имел связи с ЦРУ. В Фонд Сороса, по данным китайской отчетности, получил поддержку свергнут глава Коммунистической партии Чжао Цзыян.

Примечательно, что помимо Фонда Сороса, Джин Шарп из Кембриджский Массачусетский институт Альберта Эйнштейна, чей справочники по «ненасилию как способу ведения войны» были Практическое руководство по каждой цветной революции на сегодняшний день было в Пекин за несколько дней до событий на площади Тяньаньмэнь.Сам тогдашний посол США Лилли был кадровый офицер ЦРУ, который, как и тогдашний президент Джордж Х.В. Буш, был в секретном Йельском обществе черепа и костей, и кто был с Бушем в ЦРУ. Косвенные доказательства указывают на попытка дестабилизации Китая США, направленная на совпадение с распадом Советского Союза в 1989 году, когда Лилли вероятно, координатор на месте.

Когда НОАК не залила Пекин кровью «тысяч» мучеников студенческой демократии, Вашингтон мог бы просто пойти с фабрикация фантастического или виртуального убийства и из-за его подавляющий контроль над основными СМИ; большая часть мира могла верю вашингтонской версии.

Утверждения, взгляды и мнения, выраженные в этой колонке, принадлежат исключительно автору и не обязательно отражают точку зрения RT.

км² - квадратный километр. Таблица конверсии / Конвертер площади, метрическая

»Показать»

»Скрыть»

Исторические единицы все еще используются сегодня

Некоторым более старым единицам удалось уцелеть, и они используются до сих пор. Они были округлены в соответствии с текущими измерениями (метрическими или британскими) с сохранением их старых названий.Для каждой единицы ниже мы указываем страну, в которой она используется.

квадратный километр в дулум (дулум) Боснии и Герцеговины и Сербии
квадратный километр в дыным или дылым Албании
квадратный километр в донум Кипра
квадратный километр в скалы (σκάλες) Кипра
квадратный километр в стремму (στρέμμα) Греции
квадратный километр до Турецкой стреммы Греции
квадратный километр в дунам Ирака
квадратный километр в дунам (dönüm, دونم) Турции, Сирии, Израиля, Палестины, Иордании, Ливана
квадратный километр до старых (до 1928 г.) дунам (dönüm, دونم) Турции, Сирии, Израиля, Палестины, Иордании, Ливана
квадратный километр до феддана (فدّان) Египта, Судана, Сирии, Султаната Оман
квадратный километр в кират (kيراط) Египта
квадратный километр в манзана Аргентины
квадратный километр в манзана Белиза
квадратный километр в манзану Коста-Рики
квадратный километр в манзана Гватемалы
квадратный километр в манзана Гондураса
квадратный километр в манзана Никарагуа
квадратный километр в куадру Аргентины
квадратный километр в куадру Чили
квадратный километр в куадру Эквадора
квадратный километр в куадру Парагвая
квадратный километр в куадру Перу
квадратный километр в куадру Уругвая
квадратный километр в квадратную вару Панамы и Колумбии
квадратный километр на квадратную вару Чили, Коста-Рика, Доминиканская Республика, Эквадор, Сальвадор, Гватемала, Гондурас, Мексика, Никарагуа, Перу, Сан-Томе и Принсипи, Венесуэла
квадратный километр в квадратную вару Кубы
квадратный километр в квадратную вару Аргентины, Парагвая, Уругвая
квадратный километр в квадратную вару Бразилии

Единицы: dulum (дулум) Боснии и Герцеговины и Сербии / Дыным или Дылым Албании / донум Кипра / скалы (σκάλες) Кипра / stremma (στρέμμα) Греции / Турецкая стремма Греции / дунам Ирака / дунам (dönüm, دونم) Турции, Сирии, Израиля, Палестины, Иордании, Ливана / старые (до 1928 г.) дунам (dönüm, دونم) Турции, Сирии, Израиля, Палестины, Иордании, Ливана / Феддан (فدّان) Египта, Судана, Сирии, Султаната Оман / кират (قيراط) Египта / манзана Аргентины / манзана Белиза / манзана Коста-Рики / манзана Гватемалы / Манзана Гондураса / манзана Никарагуа / куадра Аргентины / куадра Чили / Cuadra Эквадора / куадра Парагвая / куадра Перу / куадра Уругвая / квадратная вара Панамы и Колумбии / квадратная вара в Чили, Коста-Рике, Доминиканской Республике, Эквадоре, Сальвадоре, Гватемале, Гондурасе, Мексике, Никарагуа, Перу, Сан-Томе и Принсипи, Венесуэле / квадратная вара Кубы / квадратная вара Аргентины, Парагвай, Уругвай / квадратная вара Бразилии

квадратный фут в квадратный метр, преобразование

квадратный фут в квадратный метр (фут² в м²)

Введите квадратных футов (фут²) значение единицы площади в преобразовать квадратный фут в квадратный метр .

Сколько квадратных метров в квадратном футе?

В квадратном футе 0,092 квадратных метра.
1 квадратный фут равен 0,092 квадратный метр .
1 фут² = 0,092 м²

Квадратный фут Определение

квадратных футов (площадь квадратных футов ) - одна из наиболее часто используемых неметрических и внесистемных единиц площади. В странах, традиционно связанных с имперской системой, квадратный фут может использоваться для измерения квадратных футов относительно небольших площадей, в том числе комнат, объектов среднего размера и т. Д.Квадратный фут равен 144 квадратных дюймов , или 0,0929 квадратных метров. Вместо обычного короткого символа эта единица обычно обозначается как кв. Футов или 2 футов.

Перевести квадратный фут

Квадратный метр Определение

Одна из базовых единиц площади, квадратный метр показывает площадь, которая равна квадрату со стороной 1 метр каждая. Эта единица измерения широко используется во всех странах мира независимо от используемой ими традиционной системы измерения. Квадратный метр может быть сокращен до 2 или иногда до квадратных метров. Один квадратный метр равен 1550 квадратным дюймам или 10,763 911 квадратных футов.

Перевести квадратный метр

Преобразователь примерно из фут² в м²

Это очень простой в использовании преобразователь квадратных футов в квадратные метры. Прежде всего, просто введите значение квадратных футов (фут²) в текстовое поле формы преобразования, чтобы начать преобразование футов² в м², затем выберите десятичное значение и, наконец, нажмите кнопку преобразования, если автоматический расчет не сработал. Квадратный метр Значение будет автоматически конвертироваться по мере ввода.

Десятичное число - это количество цифр, которое необходимо вычислить или округлить в результате преобразования квадратных футов в квадратные метры .

Вы также можете проверить приведенную ниже таблицу преобразования квадратный фут в квадратный метр или вернуться к конвертеру квадратный фут в квадратный метр вверх.

квадратный фут в квадратный метр Примеры преобразования

1 фут² = 0,092 квадратный метр

Пример для 3 квадратных футов:
3 квадратных фута = 3 (квадратных футов)
3 квадратных фута = 3 x (0.092 Квадратный метр)
3 Квадратный фут = 0,27870912 Квадратный метр

Пример для 100 квадратных футов:
100 квадратных футов = 100 (квадратных футов)
100 квадратных футов = 100 x (0,092 квадратный метр)
100 Квадратный фут = 9.2 Квадратный метр

Пример для 9 квадратных футов:
9 квадратных футов = 9 (квадратных футов)
9 квадратных футов = 9 x (0,092 квадратный метр)
9 Квадратный фут = 0.83612736 Квадратный метр

 

квадратный фут в квадратный метр

м² м² м² м² м² 0,55741824 м² м² м²92 м² м² м² м² м² 1,3935456 м² 0 0

м² м² 02

м² м² 02

м² 9067 2,22967296 м² м² м²60128512 м² м² м² м² м² м² м² 0² ² 3,06580032 м² 90² м² 0 м²27353984 м² м² м² 0 м²
Квадратный фут Квадратный метр
1 фут² 0.092 м²
2 фут² 0,18580608 м²
3 фут² 0,27870912 м²
4 фут² 0,37161216 м²
0,37161216 м²

80 м²
7 фут² 0,65032128 м²
8 фут² 0,74322432 м²
9 футов² 0,83612736 м²
11 фут² 1,02193344 м²
12 фут² 1,11483648 м²
13 фут² 1.20773952
1.20773952 м² м²
16 фут² 1,48644864 м²
17 фут² 1,57935168 м²
18 фут² 1,67225472 м²
1,67225472 м²
м²76515776 м²
20 фут² 1.8580608 м²
21 фут² 1,95096384 м²
22 фут² 2,04386688 м²

25 фут² 2,322576 м²
26 фут² 2,41547904 м²
27 фут² 2,50838208 м²
29 фут² 2.69418816 м²
30 фут² 2,7870912 м²
31 фут² 2,87999424 м²
34 фут² 3,15870336 м²
35 фут² 3,2516064 м²
36 фут² 3,34450944
3,34450944
43741248 м²
38 фут² 3,53031552 м²
39 фут² 3,62321856 м²
40 фут² 3,7161216 м² 9067 фут² 3,7161216 м²
м² 3,

768 м²

43 фут² 3.99483072 м²
44 фут² 4,08773376 м²
45 фут² 4,1806368 м²
47 фут² 4,36644288 м²
48 фут² 4,45934592 м²
49 фут² 4,55224896 м²
80²6 0 м² 0 м² 7,8967584 м² 6 67548192 м²

6 6 м² фут2 м² м² фут² фут² м² м² 9 20,4386688 м² 6 66780²

6806 м²

м² 02 0 0 0 м²4773664 м²
Квадратный фут Квадратный метр
50 фут² 4,645152 м²
55 фут² 5,1096672 м²
60 фут² 5.5741824 м²
65 фут² 6,0386976 м²
70 фут² 6,5032128 м²
75 фут² 6,967728 м²
90 фут² 8,3612736 м²
95 фут² 8,8257888 м²
100 фут² 9,2 м² 9,2 м²
110 фут² 10,2193344 м²
115 фут² 10,6838496 м²
120 фут² 11,1483648 м²
11,1483648 м²
11,1483648 м²
фут 12,0773952 м²
135 фут² 12,5419104 м²
140 фут² 13.0064256 м²
145 фут² 13,4709408 м²
13,4709408 м²
935456 м²
155 фут² 14,3999712 м²
160 фут² 14,8644864 м²
165 фут² 15.32 м²
м²
м²
м² 16,258032 м²
180 фут² 16,7225472 м²
185 фут² 17,1870624 м²
190 фут² 17,6515776 м²
17.6515776 м²
1160928 м²
200 фут² 18,580608 м²
205 фут² 19,0451232 м²
210 фут² 19,5096384 м²
м²
225 фут² 20,4 м²
230 фут² 21,3676992 м²
235 фут² 21,8322144 м²
2967296 м²
245 фут² 22,7612448 м²
250 фут² 23,22576 м²
255 фут² 23,62 м² 23,62 м²
24,6193056 м²
270 фут² 25,0838208 м²
275 фут² 25,548336 м²
280 фут² 26.0128512 м²
26,0128512 м²
290 фут² 26,9418816 м²
295 фут² 27,4063968 м²
квадратных футов в квадратные метры Общие значения
  • 1 фут² = 0,092 м²
  • 3 фут² = 0,27870912 м²
  • 100 фут² = 9,2 м²
  • 2 фут² = 0,18580608 м²
  • 10 фут² = 0,92 м²
  • 1000 фут² = 92, м²
    5 м²
  • 1000 фут² = 92, м²
    5 м²
  • 2000 фут² = 185,80608 м²
  • 400 фут² = 37.161216 м²
  • 5000 фут² = 464,5152 м²
  • 800 фут² = 74,322432 м²
  • 20 фут² = 1,8580608 м²
  • 1800 фут² = 167,225472 м²
  • 12 фут² = 1,11483648 м²
  • 600018 фут² = 1,11483648 м²
  • 600018 фут² =
  • 600018 фут² = 55000 фут7 м²
  • 4000 фут² = 371,61216 м²
  • 750 фут² = 69,67728 м²
  • 9 фут² = 0,83612736 м²
Последние комментарии
Пока комментариев нет.
Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *