Оптимальное значение: Недопустимое название — Викисловарь

Содержание

оптимальное значение — это… Что такое оптимальное значение?

оптимальное значение
мат. best value

Большой англо-русский и русско-английский словарь. 2001.

  • оптимальное затухание
  • оптимальное использование ресурсов

Смотреть что такое «оптимальное значение» в других словарях:

  • оптимальное значение — — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN optimum value …   Справочник технического переводчика

  • оптимальное значение — optimumas statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. optimum vok. Optimum, n rus. оптимальное значение, n; оптимум, m pranc. optimum, m …   Automatikos terminų žodynas

  • оптимальное значение — optimalioji vertė statusas T sritis fizika atitikmenys: angl. optimum value vok. Optimalwert, m rus. оптимальное значение, n pranc. valeur optimale, f; valeur optimum, f …   Fizikos terminų žodynas

  • Оптимальное значение показателя качества продукции — – значение показателя качества продукции, при котором достигается либо наибольший эффект от эксплуатации или потребления продукции при заданных затратах на ее создание и эксплуатацию или потребление, либо заданный эффект при наименьших… …   Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов

  • Оптимальное значение показателя качества продукции — 21. Оптимальное значение показателя качества продукции Значение показателя качества продукции, при котором достигается либо наибольший эффект от эксплуатации или потребления продукции при заданных затратах на ее создание и эксплуатацию или… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • Значение параметра номинальное (масса, объем, давление, температура и др.)

    — Оптимальное значение параметра, используемое в расчетах и служащее началом отсчета отклонений его значений, относительно которого определяют его предельные значения Источник: НПБ 156 96: Пожарная техника. Огнетушители передвижные. Основные… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • значение — 3.1.4. значение: Информация, присвоенная знаку в процессе коммуникации Источник …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • Оптимальное управление — ОУ Управление, обеспечивающее наивыгоднейшее значение определенного критерия оптимальности (КО), характеризующего эффективность управления при заданных ограничениях. В качестве КО могут быть выбраны различные технические или экономические… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • оптимальное кажущееся удельное электрическое сопротивление против пласта

    — оптимальное сопротивление против пласта ρкопт Среднее значение кажущегося удельного электрического сопротивления против пласта, за исключением интервала, равного длине градиент зонда и расположенного со стороны непарного электрода. [ГОСТ… …   Справочник технического переводчика

  • оптимальное напряжение спектрометрического полупроводникового детектора ионизирующего излучения — оптимальное напряжение спектрометрического ППД Электрическое напряжение, приложенное к выводам полупроводникового детектора ионизирующего излучения, при котором достигается наименьшее значение энергетического разрешения детектора. [ГОСТ 18177 81] …   Справочник технического переводчика

  • Оптимальное упрааленис — ОУ Управление, обеспечивающее наивыюлнейпюс значение определенного критерия оптимальности (КОХ харахтзфизузощао эффективность управления при «данных ограничениях В качестве КО могут быть выбраны различные технические или экономические показатели… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации


оптимальный — это… Что такое оптимальный?

  • оптимальный — лучший, наилучший; приемлемый, оптимизированный, идеальный, самолучший, образцовый. Ant. худший, наихудший Словарь русских синонимов. оптимальный см. лучший Словарь синонимов русского языка. Практический справочник. М.: Русский язык. З. Е. А …   Словарь синонимов

  • ОПТИМАЛЬНЫЙ — [лат. optimus наилучший] наиболее приемлемый, благоприятный, удачный в данных условиях. Словарь иностранных слов. Комлев Н.Г., 2006. оптимальный (лат. optimus наилучший) наиболее благоприятный, наилучший. Новый словарь иностранных слов. by EdwART …   Словарь иностранных слов русского языка

  • ОПТИМАЛЬНЫЙ — (от латинского optimus наилучший), наилучший, наиболее соответствующий определённым условиям и задачам …   Современная энциклопедия

  • ОПТИМАЛЬНЫЙ — (от лат. optimus наилучший) наилучший, наиболее соответствующий определенным условиям и задачам …   Большой Энциклопедический словарь

  • ОПТИМАЛЬНЫЙ — ОПТИМАЛЬНЫЙ, оптимальная, оптимальное (от лат. optimus лучший) (научн.). Наиболее благоприятный. Оптимальная температура для растений. || Соответствующий желательным условиям. Оптимальные данные. Толковый словарь Ушакова. Д.Н. Ушаков. 1935 1940 …   Толковый словарь Ушакова

  • ОПТИМАЛЬНЫЙ — ОПТИМАЛЬНЫЙ, ая, ое; лен, льна (книжн.). Наиболее благоприятный. Оптимальное планирование. О. режим. Оптимальные условия. | сущ. оптимальность, и, жен. Толковый словарь Ожегова. С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова. 1949 1992 …   Толковый словарь Ожегова

  • оптимальный — Оптимальный, это иностранное слово прижилось в русском языке. Оно имеет значение наилучший, наиболее благоприятный. Видимо, многим этого недостаточно. Давайте помнить, что наш язык достаточно богат, чтобы одно и то же понятие выражать разными… …   Словарь ошибок русского языка

  • оптимальный — — [[http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index d=23]] Тематики защита информации EN optimal …   Справочник технического переводчика

  • Оптимальный — – наиболее благоприятный, наиболее отвечающий требованиям. [Словарь основных терминов, необходимых при проектировании, строительстве и эксплуатации автомобильных дорог.] Рубрика термина: Общие термины Рубрики энциклопедии: Абразивное… …   Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов

  • Оптимальный — Оптимальное (от лат. optimus  наилучшее)  решение, которое по тем или другим признакам предпочтительнее других.[1] В технике оптимальный (вариант, решение, выбор и т. д.)  наилучший (вариант, решение, выбор, …) среди …   Википедия

  • оптимальный — ая, ое; лен, льна, льно; [от лат. optimis лучший] Книжн. 1. Самый благоприятный; наилучший. О ые условия. О ые сроки сева. Работа в оптимальном режиме. О ое управление (позволяющее достичь результата за наименьшее время с максимальным… …   Энциклопедический словарь

  • Депозит Оптимальный для малого бизнеса — Ак Барс Банк

    Валюта

    Рубли РФ.

    Порядок выплаты процентов

    Проценты выплачиваются в соответствии с условиями сделки за фактический срок размещения средств в день окончания срока депозита. Если день выплаты процентов приходится на нерабочий день, выплата процентов производится на следующий рабочий день.

    Возможность пополнения

    Не предусмотрена.

    Возможность частичного изъятия

    Не предусмотрена.

    Возможность досрочного
    расторжения

    Сумма депозита может быть досрочно востребована по истечении 6 дней с момента размещения вклада.

    Пролонгация

    Не предусмотрена.

    Заключение сделки

    Возможно в рамках:

    • Правил комплексного банковского обслуживания (ПКБО) при присоединении к Условиям размещения денежных средств
    • Генерального соглашения о размещении денежных средств в депозиты (Соглашение)
    • Разовых Договоров банковского депозита

    Способы размещения:

    Возможно:

    • С использованием системы дистанционного банковского обслуживания «АК БАРС Бизнес Онлайн»
    • Через структурные подразделения банка.

    Исследование: оптимальный уровень госдолга РФ и Казахстана составляет 38% ВВП — Экономика и бизнес

    МОСКВА, 30 ноября. /ТАСС/. Оптимальный уровень государственного долга России и Казахстана, который сейчас находится на комфортном уровне менее 20% ВВП, составляет 37-38% ВВП. Об этом говорится в сообщении Евразийского банка развития (ЕАБР) по итогам исследования «Оптимальный долг и качество институтов».

    «Государственный долг России и Казахстана находится на комфортно низком уровне, менее 20% ВВП, не превышая оптимальный уровень 37-38% ВВП. Другим странам зоны операций Евразийского банка развития и Евразийского фонда стабилизации и развития (ЕФСР) целесообразно осторожнее подходить к своим долговым позициям, учитывая текущий уровень развития их институтов», — говорится в тексте сообщения.

    При этом, по данным ЕАБР, в Армении рост государственного долга даже при превышении порогового значения 37-38% ВВП будет оказывать небольшое положительное влияние на экономический рост, а в Белоруссии, Киргизии и Таджикистане отрицательный эффект при превышении долгом оптимального уровня выявлен не был.

    Согласно данным исследования, по мере повышения уровня институционального развития стран оптимальный уровень долга также увеличивается. В то время как для стран с низким уровнем развития политических институтов оптимальный уровень долга составляет 37%, для стран с развитыми институтами пороговое значение долга превышает 55% ВВП.

    «Такое распределение пороговых значений долга говорит о том, что страны с развитыми институтами более устойчивы к росту долговой нагрузки по сравнению со странами с менее эффективными институтами», — говорится в сообщении ЕАБР.

    Главный экономист ЕАБР и ЕФСР Евгений Винокуров, слова которого приводятся в сообщении банка, отмечает, что результаты исследования не говорят о необходимости снижать уровень долговой нагрузки до оцененного оптимального уровня.

    «Скорее, странам необходимо проводить взвешенную долговую политику и тщательно оценивать, станут ли дополнительные заимствования стимулом экономического роста или же приведут к ухудшению бюджетных позиций, не дав ожидаемого результата», — говорит Винокуров.

    Определения оптимального сочетания пересекающихся скидок — Commerce | Dynamics 365

    • Чтение занимает 6 мин

    В этой статье

    Важно!

    Dynamics 365 Retail теперь называется Dynamics 365 Commerce — это универсальное многоканальное решение для электронной коммерции, магазинов и центров обработки вызовов. Дополнительные сведения об этих изменениях см. в разделе Microsoft Dynamics 365 Commerce.

    Если скидки пересекаются, необходимо определить сочетание пересекающихся скидок, которое будет давать самую низкую общую суммы проводки или самую большую общую скидку. Когда сумма скидки варьируется в зависимости от цены приобретенных продуктов, как в обычной розничной скидке «купите 1, получите 1 со скидкой X процентов» (BOGO), этот процесс становится предметом комбинаторной задачи оптимизации.

    Эта статья относится к Microsoft Dynamics AX 2012 R3 с исправлением KB 3105973 (выпущено 2 ноября 2015 г.) или более поздней версии, а также к выпуску Dynamics 365 Commerce. Чтобы определить комбинацию пересекающихся скидок для своевременного применения был введен метод применения пересекающихся скидок. Мы называем этот новый метод ранжирование по маржинальным значениям. Ранжирование по маржинальным значениям используется, когда время, необходимое для оценки возможных сочетаний пересекающихся скидок превышает пороговое значение, которое можно настроить на странице

    Параметры Commerce. В методе ранжирования по маржинальным значениям значение рассчитывается для каждой пересекающейся скидки с помощью значения скидки на общих продуктов. Пересекающиеся скидки затем применяются в порядке от самого высокого относительного значения до самого маленького относительного значения. Дополнительные сведения об этом новом методе см. в разделе «Маржинальное значение» далее в этой статье. Ранжирование по маржинальным значениям не используется, когда на суммы скидок для продукта не влияет другой продукт в проводке. Например, этот метод не используется для двух простых скидок или для простой скидки и скидки за количество одного продукта.

    Примеры скидок

    Можно создать неограниченное число скидок для общего набора продуктов. Однако в связи с отсутствием ограничения могут возникать проблемы с производительностью при попытке расчета скидок, которые должны использоваться в различных продуктах. Следующие примеры иллюстрируют эту проблему с большей степенью детализации. В примере 1 мы запустим два продукта и две пересекающиеся скидки. Затем, в примере 2, мы покажем, как появляется проблема по мере добавления дополнительных продуктов.

    Пример 1. Два продукта и две скидки

    В этом примере два продукта необходимы для действия каждой скидки, и эти скидки не могут использоваться вместе. Скидки в данном примере являются скидками Лучшая цена. Обе скидки распространяются на оба продукта. Здесь приведены две скидки.

    Для любых двух продуктов лучшая из этих двух скидок зависит от цен этих двух продуктов. Когда цены обоих продуктов равны или почти равны, лучше скидка 1. Когда цена одного продукта существенно меньше цены другого продукта, лучше скидка 2. Вот математические правило для оценки этих двух скидок относительно друг друга.

    Примечание

    Обратите внимание, что когда цена продукта 1 составляет две трети от цены продукта 2, две скидки равны. В этом примере эффективный процент скидки для скидки 1 меняется от нескольких процентов (когда цены на два продукта сильно различаются) до максимального значения 25 процентов (когда два продукта имеют одинаковую цену). Эффективный процент скидки для скидки 2 является фиксированным. Это всегда 20 процентов. Поскольку эффективный процент скидки для скидки 1 имеет диапазон, который может быть больше или меньше, чем скидка 2, лучшая скидка зависит от цен двух продуктов, для которых должна быть предоставлена скидка. В этом примере расчет выполняется быстро, поскольку только две скидки применяются только к двум продуктам. Существует только два возможных варианта: одно применение скидки 1 или одно применение скидки 2. Не требуется рассчитывать никакие перестановки. Значение каждой скидки вычисляется с использованием обоих продуктов, и используется наибольшая скидка.

    Пример 2. Четыре продукта и две скидки

    Далее мы будет использовать четыре продуктов и эти же две скидки. На все четыре продукта распространяются обе скидки. Существует 12 возможных комбинаций. В итоге две скидки будут применяться к проводке в одной из трех комбинаций: два применения скидки 1, два применения скидки 2 или одно применение скидки 1 и одно применение скидки 2. Чтобы проиллюстрировать возможных комбинаций, рассмотрим два разных набора четырех продуктов, имеющих разные цены:

    • Все четыре товара имеют одинаковую цену $15,00. В этом случае наилучшее сочетание скидок — два применения скидки 1. Два продукта по полной цене, и два продукта со скидкой 50 процентов. Итоговая сумма со скидкой для проводки составляет $45 (15 + 15 + 7,50 + 7,50), что на $15 (25 процентов) меньше общей суммы $60 без скидки. Скидка 2 составляет только $12 (20 процентов).
    • Два продукта по $20 каждый, один продукт за $15 и один продукт за $5. В этом случае наилучшее сочетание скидок — одно применение скидки 2 и одно применение скидки 1. В следующей таблице показаны эти скидки.

    Для использования таблиц следует взять один продукт в строке и один продукт в столбце. Например, в таблице для скидки 1 для сочетания двух продуктов по $20 вы получаете скидку $10. В таблице для скидки 2 для сочетания продукта за $15 и продукта на $5 вы получаете скидку $4.

    Сначала мы найдем наибольшую скидку, которая доступна для любых двух продуктов с использованием любой из скидок. Эти две таблицы отображает сумму скидки для всех комбинаций двух продуктов. Затененные части таблицы представляют либо случаи, когда продукт сопоставляется сам себе, что не допускается, или обратный порядок связывания двух продуктов, который дает такую же сумму скидки и может быть пропущен. Глядя на таблицы, можно определить, что скидка 1 для двух номенклатур по $20 является наибольшей скидкой, которая доступна для обоих скидок на всех четырех продуктах. (Эта скидка выделена зеленым цветом в первой таблице.) Остаются еще продукт за $15 и продукт за $5. Снова проверив эти две таблицы, можно увидеть, что для этих двух продуктов скидка 1 составляет $2,50, в то время как скидка 2 составляет $4. Поэтому мы выбираем скидку 2. Итоговая скидка составляет $14. Для упрощения визуализации этого обсуждения приведем две дополнительные таблицы, которые показывают процент скидки для всех возможных комбинаций двух продуктов для обоих скидок 1 и 2. Только половина списка комбинаций включена, поскольку для этих двух скидок не имеет значения порядок, в котором два продукта помещаются в скидку. Самая высокая эффективная скидка (25 процентов) выделена зеленым цветом, а самая низкая эффективная скидка (10 процентов) выделена красным цветом.

    Примечание

    Когда цены различаются и возможно применение двух разных взаимоисключающих скидок, единственным способом обеспечения лучшего сочетания скидок является расчет обеих скидок и сравнение их.

    Общее число возможных комбинаций

    В этом разделе продолжается пример из предыдущего раздела. Мы добавим еще продукты и другие скидки и посмотрим, сколько комбинаций необходимо рассчитать и сравнить. В следующей таблице показано число возможных комбинаций скидок при увеличении количества продуктов. В таблице показано, что происходит при наличии двух пересекающихся скидок, как в предыдущем примере, и при наличии трех пересекающихся скидок. Количество возможных комбинациях скидок, которые необходимо оценить, очень быстро превышает значение, которое даже мощный компьютер может рассчитать и сравнить достаточно быстро, чтобы это было приемлемо для проводок в розничной торговле.

    Если продуктов еще большее или применяется еще больше пересекающихся скидок, общее число возможных комбинаций скидок быстро начинает превышать миллионы, и время, необходимое для расчета и выбора наилучшего сочетания, быстро становится заметным. Некоторые оптимизации были выполнены в механизме цены, чтобы сократить общее количество комбинаций, которые необходимо оценить. Однако поскольку количество пересекающихся скидок и количества в проводках не ограничены, большое количество сочетаний всегда должно будет вычисляться всякий раз, когда имеются пересекающиеся скидки. Эту проблему решает метод ранжирования по маржинальным значениям.

    Метод маржинальных значений

    Для решения проблемы экспоненциального роста числа комбинаций, которые необходимо оценить, существует оптимизация, которая вычисляет значение для каждого общего продукта каждой скидки на наборе продуктов, к которому могут быть применены две и более скидок. Мы называем это значение маржинальным значением скидки для общих продуктов. Маржинальное значение является средним по увеличению продукта в сумме общей скидки, когда общие продукты включены в каждую скидку. Маржинальное значение вычисляется путем определения общей суммы скидки (DTotal), вычитания суммы скидки без общих продуктов (DMinus\ Shared) и деления этой разницы на количество общих продуктов (ProductsShared).

    После расчета маржинального значения каждого скидки на общем наборе продуктов скидки применяются к общим продуктом по порядку, строго, от максимального маржинального значения до минимального маржинального значения. В этом методе все остальные варианты скидки не сравниваются каждый раз после применения одного экземпляра скидки. Вместо этого пересекающиеся скидки сравниваются один раз и затем применяются по порядку. Дополнительные сравнения не выполняются. Пороговое значение для переключения на метод маржинальных значений можно настроить на вкладке Скидка на странице Параметры Commerce. Допустимое время расчета общей скидки зависит от отрасли розничной торговли. Однако обычно это время лежит в диапазоне от десятков миллисекунд до одной секунды.

    ОЦЕНКА ОПТИМАЛЬНОГО ЗНАЧЕНИЯ ХОЛЕСТЕРИНА ЛИПОПРОТЕИНОВ ВЫСОКОЙ ПЛОТНОСТИ В КОГОРТЕ ПРАКТИЧЕСКИ ЗДОРОВЫХ МУЖЧИН 40-59 ЛЕТ (ПО ДАННЫМ 30-ЛЕТНЕГО ПРОСПЕКТИВНОГО НАБЛЮДЕНИЯ) | Белов

    1. Ray KK, Kastelein JJ, Boekholdt SM, et al. The ACC/AHA 2013 guideline on the treatment of blood cholesterol to reduce atherosclerotic cardiovascular disease risk in adults: the good the bad and the uncertain: a comparison with ESC/EAS guidelines for the management of dyslipidaemias 2011. Eur Heart J 2014; 35(15):960-8. doi:10.1093/eurheartj/ehu 107.

    2. Kones R. Molecular sources of residual cardiovascular risk, clinical signals, and innovative solutions: relationship with subclinical disease, undertreatment, and poor

    3. adherence: implications of new evidence upon optimizing cardiovascular patient outcomes. Vase Health Risk Manag 2013; 9:617-70. doi: 10.2147/VHRM.S37119.

    4. Jameson K, Amber V, D’Oca K, et al. Impact of lipid-lowering therapy on the prevalence of dyslipidaemia in patients at high-risk of cardiovascular events in UK primary care — a retrospective database study. Int J Clin Pract 2013 Dec; 67(12): 1228-37. doi: 10.1111/ijcp. 12238.

    5. Stone N J, Robinson JG, Lichtenstein AH, et aJ. ACC/AHA Prevention Guideline: 2013 ACC/AHA Guideline on the Treatment of Blood Cholesterol to Reduce Atherosclerotic Cardiovascular Risk in Adults/ A Report of the American College of Cardiology / American Heart Association Task Force on Practice Guidelines. Circulation 2014; 129: S1-S45. Published online before print November 12, 2013, doi:10.1161/01.cir.0000437738. 63853.7a.

    6. Kavousi M, Leening MJ, Nanchen D, et al. Comparison of Application of the ACC/AHA Guidelines, Adult Treatment Panel III Guidelines, and European Society of Cardiology Guidelines for Cardiovascular Disease Prevention in a European Cohort. JAMA 2014; 9;311(14):1416-23. doi:10.1001/jama.2014.2632.

    7. Reiner Z, Catapano AL, De Backer G, et al. ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias. The Task Force for the management of dyslipidaemias of the European Society of Cardiology (ESC) and the European Atherosclerosis Society (EAS) Eur Heart J 2011; 32: 1769-818.

    8. Abbott RD, Wilson PW, Kannel WB, Castelli WP. High density lipoprotein cholesterol, total cholesterol screening, and myocardial infarction. The Framingham Study. Arteriosclerosis 1988; 8(3): 207-11.

    9. Tot PP, Maky KK. Disorders of lipid metabolism. Ed W Kucharchuk. M.:»GEOTAR-Media», 2010: 272p. Russian (Тот П. П., Мэки К. К. Нарушения липидного обмена: пер. с англ./под ред. В. В. Кухарчука. М.: Изд-во ГЭОТАР-Медиа, 2010.272 с).

    10. Kucharchuk W. Cardiology: clinical guidelines Ed. YJ N. Belenkov, RG Oganov. 2-ed., corr. and suppl. M.:»GEOTAR-Media», 2009: 205-30. Russian (Кухарчук В. В. Кардиология: Клинические рекомендации/ под ред.Ю.Н. Беленкова, Р. Г. Оганова 2-е изд. испр. и доп. М.:ТЭОТАР-Медиа», 2009;

    11. -30).

    12. Belov W, Menschikov АА. Survival rate functions in cohorts of men aged 40-59 depending on presence of arterial hypertension and old myocardial infarction at various concentration of HDL-C (according to 30-year prospective study). Atherosclerosis and dislipidemias 2013; 3(12): 25-35. Russian (Белов В. В., Меньшиков А. А. Функции выживаемости в когортах мужчин 40-59 лет в зависимости от наличия артериальной гипертонии и перенесенного инфаркта миокарда при различных концентрациях холестерина липопротеинов высокой плотности (поданным 30-летнего наблюдения). Атеросклероз и дислипидемии 2013; 12(3): 25-35).

    13. Lang N, SecicV. How То Report Statistics in Medicine. Annotated Guidelines for Authors, Editors, and Reviewers. M.: Prakticheskaja medicina; 2011. 480 p. Russian (ЛангТ.А., СесикМ. Как описывать статистику в медицине. Аннотированное руководство для авторов, редакторов и рецензентов. Пер. с англ. М: Практическая медицина; 2011. 480 с).

    14. Diagnostics and correction of lipid disorders prevention and treatment of atherosclerosis: Russian recommendations (V revision). Russ J Cardiol, 2012; 4 (96), Suppl. 1: 32 p. Russian (Диагностика и коррекция нарушений липидного обмена с целью профилактики и лечения атеросклероза: российские рекомендации (V пересмотр). Российский кардиологический журнал, 2012; 4 (96), Приложение 1:32 с).

    15. Executive Summary of The Third Report of The National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation, And Treatment of High Blood Cholesterol In Adults (Adult Treatment Panel III). JAMA 2001; 285(19): 2486-97.

    16. Haney EM, Freeman M, Steiner RD, Nelson HD. Screening and treatment for lipid disorders in children and adolesents: systematic evidence review for the US Preventive Services Task Force Pediatrics. 2007 Jul;120(1):e189-214.

    17. Klose G, Beil FU, Dieplinger H, et al. New AHA and ACC guidelines on the treatment of blood cholesterol to reduce atherosclerotic cardiovascular risk. Wien Klin Wochenschr 2014 Mar;126(5-6): 169-175. doi: 10.1007/S00508-014-0513-9.

    18. HPS2-THRIVE Collaborative Group. HPS2-THRIVE randomized placebo-controlled trial in 25673 high-risk patients of ER niacin/laropiprant: trial design, pre-specified muscle and liver outcomes, and reasons for stopping study treatment. Eur Heart J 2013 May; 34(17): 1279-91. doi: 10.1093/eurheartj/eht055.

    Тахикардия: виды, причины и опасность

    Сердце взрослого человека сокращается с частотой 60–80 ударов в минуту. Это оптимальное значение для поддержания жизнедеятельности организма. Когда сердцебиение сильно учащается, наступает тахикардия — опасное для здоровья и жизни состояние. Какие виды тахикардии бывают, в чем причина их возникновения, а также какие последствия могут иметь такие приступы — рассказываем в статье.

    Что такое тахикардия

    Тахикардия, или ускорение сердцебиения — увеличение частоты сердечных сокращений (ЧСС) более 100 ударов в минуту. При этом сама по себе тахикардия — не самостоятельное заболевание, а относящийся к аритмиям симптом определенных болезней или состояний. При этом тахикардия способна привести к тяжелым последствиям — как при периодических приступах, так и при постоянном присутствии.

    Причины тахикардии

    Причины повышения ЧСС делят на две большие группы: сердечные (интракардиальные), при которых нарушение ритма возникает из-за проблемы в сердце , и внесердечные (экстракардиальные), при которых основная проблема находится вне сердца.

    Сердечные причины тахикардии:

    • сердечная недостаточность;

    • инфаркт миокарда;

    • нестабильная стенокардия;

    • анатомические (врожденные) пороки сердца — митральный стеноз, стеноз аорты;

    • кардиосклероз — патологическое повсеместное разрастание в миокарде соединительной ткани;

    • кардиомиопатии — группа заболеваний, при которых сердце патологически расширяется с истончением или избыточным ростом миокарда;

    • воспалительные процессы в сердце;

    • гипертония — стабильное повышение артериального давления;

    • анемия — состояние, сопровождающееся снижением уровня гемоглобина и эритроцитов в крови;

    • гипоксемия — снижение содержания кислорода в крови;

    • острая сосудистая недостаточность.

    Внесердечные причины:

    • тяжелые физические нагрузки;

    • стресс;

    • патология центральной или периферической нервной системы;

    • расстройства психики;

    • инфекционные заболевания с лихорадкой;

    • действие медикаментов;

    • интоксикация ядами;

    • действие табака, алкоголя, кофе и крепкого чая;

    • обезвоживание, в том числе кровопотеря;

    • болевой шок;

    • патология эндокринной системы;

    • гипогликемия — снижение уровня глюкозы в крови;

    • низкое артериальное давление;

    • малоподвижный образ жизни;

    • дыхательная недостаточность;

    • быстрая и значительная потеря массы тела;

    • гипокалиемия — снижение уровня калия в крови;

    • травмы.

    Тахикардия — не причина заболевания, а следствие другой патологии

    Виды тахикардии

    Поскольку причины, вызывающие тахикардию, очень разнообразны, то и систем ее классификации существует несколько. В этой статье мы кратко остановимся на самых распространенных и клинически значимых видах тахикардий.

    По происхождению

    • Физиологическая — возникает в состоянии стресса, а также встречается у беременных женщин и детей до 15 лет.

    • Патологическая — все остальные случаи тахикардии у взрослых, возникающие без видимой причины.

    По клиническому течению

    • Пароксизмальная — появляется и исчезает внезапно, частота сердцебиения достигает при этом 120–220 ударов в минуту.

    • Непароксизмальная (перманентная) — ускорение ЧСС происходит большую часть времени или постоянно.

    По источнику генерации импульса

    • Синусовая — генерация импульса сердечных сокращений происходит в правильном месте (его называют также водителем ритма), но с неправильной частотой. Такое повышение ЧСС бывает как физиологическим, так и патологическим. Частота сердцебиения может достигать 120–220 ударов в минуту. Ритм работы сердца при этом не нарушается.

    • Наджелудочковая (суправентрикулярная) — импульсы генерируются в предсердиях. Чаще возникает из-за стресса, шока или патологии проводящей системы сердца. ЧСС достигает 150–220 ударов в минуту.

    • Желудочковая (вентрикулярная) — импульсы распространяются из желудочков сердца. Чаще всего развивается при ИБС (в том числе при инфаркте) или миокардите. Сердце бьется 120–250 раз в минуту.

    Фибрилляция предсердий или желудочков

    Отдельное состояние, при котором частота генерации электрических импульсов достигает 250–600 в минуту. Сердце не может сокращаться с такой частотой, поэтому его участки лишь хаотично трепещут.

    Чем опасна тахикардия

    Ритмичные сокращения сердечной мышцы обеспечивают оксигенированной (насыщенной кислородом) кровью внутренние органы, ткани и мозг. Когда сокращения сердца становятся неритмичными, меняют свою частоту или полноту, желудочки не успевают до конца наполниться кровью, что приводит к нарушению кровообращения во всем организме.

    Из-за аритмии, в том числе из-за тахиаритмии, в сосудах снижается давление, а кровь в легких не успевает насытиться кислородом. Ткани и органы начинают испытывать кислородный голод. При хронической тахикардии не только происходит постоянная гипооксигенация, но и значительно укорачиваются или вовсе отсутствуют необходимые периоды отдыха между сокращениями сердечной мышцы. Миокард работает непрерывно и буквально изнашивается. Возникает и быстро прогрессирует сердечная недостаточность, на фоне чего неуклонно ухудшается и без того нарушенная оксигенация других внутренних органов.

    Острые приступы тахикардии сопровождаются неприятными внутренними ощущениями: чувство перебоев в работе сердца и его замирание, внезапная слабость, головокружение, нарушение дыхательного ритма. Однако тахикардия может спровоцировать и более серьезные последствия.

    Осложнения тахикардии

    • Аритмический шок — кардиогенный шок, сопровождающийся критическим падением артериального давления и снижением кровоснабжения жизненно важных органов.

    • Отек легких — состояние, при котором в легочных венах давление поднимается до критических уровней, а в легочной ткани повышается содержание жидкости.

    • Сердечная астма — состояние, возникающее из-за сердечной недостаточности и сопровождающееся приступами удушья.

    • Тромбоэмболия легких или мозга — нарушение кровоснабжения органа из-за закупоривания просвета сосуда тромбом.

    • Острая недостаточность мозгового кровообращения (инсульт).

    • Фибрилляция (мерцательная аритмия).

    Фибрилляция предсердий или желудочков может привести к остановке сердца и требует немедленной госпитализации

    Кто входит в группу риска

    Патологические формы тахикардии, не связанные со стрессом или особенностями физиологии, чаще всего возникают в уже нездоровом организме. В группу риска входят пациенты с заболеваниями нервной, эндокринной, дыхательной и сердечно-сосудистой систем.

    К некоторым видам тахиаритмий больше склонны женщины — например, к хронической неадекватной синусовой тахикардии

    Кроме того, существуют поведенческие факторы риска развития аритмий. Они практически не отличаются от таковых для любой патологии кровеносной системы. К ним относятся излишняя нервозность, чрезмерное употребление кофеиносодержащих напитков, недосыпание и малоподвижный образ жизни.

    ФОРМА

    VERTEX | quadratics

    Ось симметрии (K = h)

    Что такое ось симметрии? Ось симметрии параболы — это вертикальная линия, которая делит параболу на две соответствующие половины. Ось симметрии всегда проходит через вершину параболы. Это координата X вершины. X = h.

    Оптимальное значение (y = k)

    Оптимальное значение — это самая высокая или самая низкая точка параболы. Оптимальное значение, также известное как вершина параболы, было бы максимальным, если бы только парабола открывала слова.Для этого уравнения вершина Параболы будет (1,1). поэтому осью симметрии является линия x = 1

    Пример;

    y = k

    Ex;

    y = a (x-h) ² + k

    у = -3 (х + 2) +27

    г = 27

    Следовательно, оптимальное значение для уравнения

    y = -3 (x + 2) ² + 27 равно y = 27

    Шаговый узор определяет, какие точки пересекает парабола. Это шаблон, за которым следует число, возведенное в квадрат, начиная с 1. Например, уравнение, в котором «а» равно 2, будет проходить через 1, на 2, затем на 2, на 8.Это было найдено с помощью умножения «а» на шаговый образец единицы.

    Больше 1, больше 1

    Больше 2, больше 4

    Больше 3, больше 9

    Больше 4, больше 16

    И «К», и «Н» обозначают вершину порабалы.

    Буква H в этом квадратном уравнении представляет горизонтальный сдвиг. означает, насколько далеко влево или вправо график смещен от x = 0, также известный как начало. если значение «H» положительное, то число будет отрицательным. Если «H» отрицательное число, то число будет преобразовано в положительное.2 + 8, значение h равно 4, а k равно 8.

    Буква «K» в этом уравнении представляет вертикальное перемещение, то есть насколько сильно вверх или вниз график сдвинулся от x = 0 или начала. В случае определения того, куда идет «K», вам просто нужно знать, что если значение отрицательное, оно остается отрицательным, а если число положительное, число будет положительным. Переключение знаков НЕ приходит в голову при вычислении значение «K»

    Буква «а» в этом уравнении указывает на растяжение / сжатие (растяжение или сжатие будет умножать вертикальную часть ступенчатого рисунка.Он также показывает, открывается ли квадратичная диаграмма вверх или вниз. можно было сказать, открывается он вверх или вниз; Положительная «а» рисует смайлик, а отрицательная «а» — хмурый взгляд. Или даже вы можете подумать только о своем знании, если значение «а» положительно, тогда оно откроется. если значение «а» отрицательное, оно снизится.

    X-перехватов или нулей

    Чтобы выяснить, что такое перехватчик «x», вам нужно подставить «y» в ноль.2 + к

    Используйте таблицу значений для построения графика ваших точек

    Давайте рассмотрим пример

    Используйте ШАГОВЫЙ ШАГ, чтобы нанести точки, или используйте информацию, которая у вас есть на вашем графике

    Квадратный корень из обеих сторон, и поскольку левую часть можно разделить поровну с двумя положительными и двумя отрицательными значениями, их можно использовать для определения пересечения по оси x

    Как это связано с построением графиков?

    Это связано с построением графиков, поскольку дает понимание построения графиков парабол не только одним, но и тремя способами с более точными вычислениями.

    Вот видео, показывающее, как найти

    нулей или x- перехватывает

    Примеры проблем со словами

    y = a (x-h) ² + k

    Майк бросает мяч на 1 метр над землей. Через 2 секунды мяч достигает максимальной высоты 5 метров.

    a) Напишите уравнение в форме вершины для квадратичной функции, выражающей высоту и время полета мяча.

    y = a (x-h) ² + k

    1 = a (x-2) ² + 5

    1 = a (0–2) ² + 5

    1 = a (-2) ² + 5

    1 = а (4) +5

    1-5 = а (4)

    -4 = а (4)

    4

    -1 =

    b) Найдите точки пересечения по оси y и x этого уравнения.

    0 = — (x-2) ² + 5

    -5 = — (x-2) ²

    –1

    ± √5 = √ (x-2) ²

    2,2 = x-2 или

    2,2 + 2 = х

    4,2 = х

    Следовательно, x-точки пересечения для уравнения y = — (x-2) ² + 5 равны x = 4,2 и x = -0,2.

    y = — (0-2) ² + 5

    у = — (4) +5

    г = 1

    Следовательно, точка пересечения по оси y этого уравнения равна y = 1.

    3.8 функций оптимального значения

    3.8 Функции оптимального значения
    Далее: 3.9 Оптимальность и аппроксимация Up: 3. Обучение с подкреплением Предыдущий: 3.7 Функции значений Содержание

    Решение задачи обучения с подкреплением означает, грубо говоря, найти политику, которая приносит много награды в долгосрочной перспективе. Для конечных MDP, мы можем точно определить оптимальную политику следующим образом. Функции значений определяют частичное упорядочивание политик.Политика определяется как лучше или равно политике, если его ожидаемая доходность больше или равно таковому для всех состояний. Другими словами, если и только если для всех . Всегда есть хоть один политика, которая лучше или равна всем другим политикам. Это оптимальная политика . Хотя их может быть больше одного, мы обозначаем все оптимальные policy by. У них одна и та же функция значения состояния, называемая оптимальной функцией значения состояния , обозначенная , и определяется как


    для всех.

    Оптимальные политики также имеют ту же функцию оптимального действия и ценности , обозначен , и определяется как


    для всех и. Для пары состояние-действие эта функция дает ожидаемый доход для принятие мер в состоянии и после этого следование оптимальной политике. Таким образом, мы можем записать в терминах следующее:
    Пример 3.10: Функции оптимального значения для гольфа Нижняя часть рисунка 3.6 показаны контуры возможного оптимального функция действие-значение.Это ценности каждого указать, если мы сначала сыграем удар с драйвером, а затем выберем либо драйвер или клюшка, что лучше. Водитель позволяет нам отбивать мяч дальше, но с меньшей точностью. Мы можем добраться до дыры одним выстрелом, используя водитель только если мы уже очень близко; таким образом, контур для покрывает только небольшую часть зеленого. Если у нас есть два удара, однако тогда мы сможем добраться до дыры гораздо дальше, как показано контур. В этом случае нам не нужно ехать полностью в небольшой контур, но только в любое место на зеленом; оттуда мы можем использовать клюшку.Функция оптимального действия-значения дает значения после фиксации конкретное действие первое действие , ​​в данном случае для водителя, но затем с использованием какие действия лучше. Контур еще дальше и включает стартовый тройник. С тройника лучшая последовательность действий — два удара и один патт, утопив мяч в три удара.

    Поскольку это функция значения для политики, она должна удовлетворять условие самосогласования, задаваемое уравнением Беллмана для государственные ценности (3.10). Поскольку это функция оптимального значения, однако условие согласованности может быть записано в специальной форме без ссылка на какую-либо конкретную политику. Это уравнение Беллмана для Уравнение оптимальности Беллмана . Интуитивно уравнение оптимальности Беллмана выражает тот факт, что значение состояния при Оптимальная политика должна равняться ожидаемой прибыли от наилучшего действия из этого состояния:


    Последние два уравнения представляют собой две формы уравнения оптимальности Беллмана для.Уравнение оптимальности Беллмана для

    Диаграммы резервного копирования на рис. 3.7 графически показать промежутки будущие состояния и действия, рассматриваемые в уравнениях оптимальности Беллмана для и . Они такие же, как схемы резервного копирования для и за исключением что дуги были добавлены в точках выбора агента, чтобы представить, что максимальное этот выбор сделан, а не ожидаемое значение с учетом некоторой политики. Фигура 3.7a графически представляет оптимальность Беллмана уравнение (3.15).

    Рисунок 3,7: Схемы резервного копирования для (а) и (б)

    Для конечных МДП уравнение оптимальности Беллмана (3.15) имеет единственное решение, не зависящее от политики. В Уравнение оптимальности Беллмана на самом деле представляет собой систему уравнений, по одному для каждого состояния, так что если есть состояния, то есть уравнения с неизвестными. Если известна динамика среды (и), то в принципе, можно решить эту систему уравнений для использования любого из разнообразие методов решения систем нелинейных уравнений.Можно решить связанная система уравнений для .

    Как только вы это сделаете, относительно легко определить оптимальную политику. Для каждого состояния будет одно или несколько действий, при которых достигается максимум в уравнении оптимальности Беллмана. Любая политика, которая присваивает ненулевую вероятность только этим действиям, является оптимальной. политика. Вы можете думать об этом как об одноэтапном поиске. Если у вас оптимальное значение функция« затем действия, которые лучше всего выглядят после одношагового поиска будут оптимальные действия.Другими словами, любая политика, которая является жадной в отношении оптимальной функции оценки, является оптимальной. политика. Термин жадный используется в информатике для описания любого поиска или решения. процедура, которая выбирает альтернативы только на основе местных или непосредственных соображений, без учета возможности того, что такой выбор может помешать доступу в будущем к даже лучшим альтернативам. Следовательно, он описывает политику которые выбирают действия, исходя только из их краткосрочных последствий.Красота в том, что если использовать его для оценки краткосрочных последствия действий — в частности, одноэтапные последствия — тогда жадная политика на самом деле оптимальна в долгосрочном смысле, в котором мы интересно, потому что уже учитывает последствия вознаграждения всех возможное будущее поведение. С помощью оптимальной ожидаемой долгосрочной доходности превратились в количество, которое доступно локально и немедленно для каждого штата. Следовательно, поиск на один шаг вперед приводит к долгосрочным оптимальным действиям.

    Сделав выбор оптимальных действий еще Полегче. С агентом даже не нужно выполнять поиск на один шаг вперед: для любое состояние, он может просто найти любое действие, которое максимизирует. В функция значение действия эффективно кэширует результаты всех на шаг впереди поиски. Он обеспечивает оптимальную ожидаемую долгосрочную доходность как значение, которое локально и немедленно доступны для каждой пары состояние-действие. Следовательно, на стоимость представления функции пар состояние-действие, а не просто состояний, функция оптимального действия-ценности позволяет оптимальным действиям быть выбраны без необходимости знать что-либо о возможных состояниях преемника и их ценности, то есть без необходимости знать что-либо об окружающей среде. динамика.

    Пример 3.11: Уравнения оптимальности Беллмана для робота-рециклера Используя (3.15), мы можем явно указать Беллмана уравнение оптимальности на примере робота-рециклера. Чтобы сделать вещи более компактными, мы сокращаем состояния high и low, и действия поиск, ожидание и перезарядка соответственно по h, л, с, ш и ре. Поскольку есть только два состояния, Беллман Уравнение оптимальности состоит из двух уравнений. Уравнение для can можно записать следующим образом:

    Следуя той же процедуре для получения уравнения

    На любой выбор,,,, и, с« есть ровно одна пара чисел и, которые одновременно удовлетворяют этим двум нелинейные уравнения. Пример 3.12: Решение Gridworld Предположим, мы решаем уравнение Беллмана для простой сеточной задачи введено в Примере 3.8 и снова показано в Фигура 3.8а. Напомним, что за состоянием A следует награда в размере и переход в состояние, в то время как за состоянием B следует награда в размере и переход в состояние. Фигура 3.8b показывает оптимальное функция значения, а рисунок 3.8c показывает соответствующие оптимальные политики. Если в ячейке несколько стрелок, любая из соответствующих действия оптимален.
    Рисунок 3,8: Оптимальные решения на примере gridworld.

    Явное решение уравнения оптимальности Беллмана предоставляет один путь к поиску оптимальной политики и, таким образом, к решению проблема обучения с подкреплением. Однако это решение редко приносит прямую пользу. Это сродни исчерпывающему поиску, поиску всех возможностей, вычислению их вероятности появления и их желательность с точки зрения ожидаемых награды.Это решение основано как минимум на трех предположениях, которые редко бывают верными. на практике: (1) мы точно знаем динамику окружающей среды; (2) имеем достаточно вычислительных ресурсов для завершения вычисления решения; а также (3) марковское свойство. Для тех задач, которые нас интересуют, один обычно не может реализовать это решение именно из-за различных комбинации этих предположений нарушаются. Например, хотя первый и третье предположение не представляет проблем для игры в нарды, второе является серьезным препятствием.Поскольку в игре около утверждает, что на самых быстрых современных компьютерах потребуются тысячи лет, чтобы решить уравнение Беллмана для, и то же самое верно для находка. В обучении с подкреплением обычно приходится довольствоваться приблизительные решения.

    Множество различных методов принятия решений можно рассматривать как способы приближенного решения уравнения оптимальности Беллмана. Например, эвристический методы поиска можно рассматривать как расширение правой части (3.15) несколько раз до некоторой глубины, образуя «дерево» возможностей, а затем с помощью функции эвристической оценки приблизительные в узлах «листа».(Такие методы эвристического поиска, которые почти всегда основаны на эпизодическом случае.) динамическое программирование может быть еще более тесно связано с оптимальностью Беллмана уравнение. Многие методы обучения с подкреплением можно четко понимать как приближенное решение уравнения оптимальности Беллмана с использованием реальных опытных переходы вместо знания ожидаемых переходов. Мы рассматриваем разнообразие таких методов в следующих главах.

    Упражнение 3.14 Нарисуйте или опишите оптимальную функцию ценности состояния для примера гольфа. Упражнение 3.15 Нарисуйте или опишите контуры оптимальной функции ценности действия для размещения, , например, для гольфа. Упражнение 3.16 Приведите уравнение Беллмана для робота-рециклера. Упражнение 3.17 Фигура 3.8 дает оптимальное значение наилучшего состояния gridworld как 24,4 с точностью до одного десятичного знака.Используйте свои знания об оптимальной политике и (3.2), чтобы выразить это значение символически, а затем вычислите его с точностью до трех десятичных знаков.

    Далее: 3.9 Оптимальность и аппроксимация Up: 3. Обучение с подкреплением Предыдущий: 3.7 Функции значений Содержание
    Марк Ли 2005-01-04

    Как найти оптимальное значение K в KNN? | by Amey Band

    Визуализируйте график зависимости коэффициента ошибок от K, чтобы найти наиболее подходящее значение K.

    Рисунок 1: Фото с сайта educationba.com

    Введение

    K-Nearest Neighbours — это контролируемый алгоритм машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Он управляет обучающими данными и классифицирует новые тестовые данные на основе показателей расстояния. Он находит k-ближайших соседей для тестовых данных, а затем выполняется классификация по большинству меток классов.

    Выбор оптимального значения K для достижения максимальной точности модели всегда является сложной задачей для специалиста по данным.Я надеюсь, что вы все знаете основную идею KNN, но я поясню обзор knn позже в этой статье. Для исчерпывающего объяснения работы этого алгоритма я предлагаю прочитать следующую статью:

    Введение в k-ближайших соседей: мощный алгоритм машинного обучения

    В этой статье я продемонстрирую реализуемый подход к восприятию идеала. значение K в алгоритме Knn.

    1. Обзор KNN
    2. Метрики расстояния
    3. Как выбрать значение K?
    4. Реализация модели KNN
    5. Основные выводы

    Давайте начнем,

    Рис. 2: Фото через kdnuggets.com

    Используя K-Nearest Neighbor, мы прогнозируем категорию тестовой точки из доступных меток классов, находя расстояние между тестовой точкой и обученными k ближайшими значениями характеристик. Проанализировав всю информацию, у вас возникнет вопрос:

    Как рассчитать расстояние?

    Позвольте мне ответить на ваш восторженный вопрос в следующем разделе показателей расстояния.

    Метрика расстояния — это эффективный гиперпараметр, с помощью которого мы измеряем расстояние между значениями характеристик данных и новыми входными данными теста.

    Рисунок 3: Фото с сайта slideplayer.com

    Обычно мы используем евклидов подход, который является наиболее широко используемой мерой расстояния для вычисления расстояния между тестовыми выборками и значениями обученных данных. Измеряем расстояние по прямой от точки (x1, y1) до точки (x2, y2).

    Рисунок 4: Фото с сайта slideplayer.com

    Проанализировав приведенные выше вычисления, я надеюсь, что вы понимаете, как мы вычисляем евклидово расстояние. Давайте поговорим о методе прогнозирования в KNN.

    Рисунок 5: Фотография с сайта datacamp.com

    Чтобы классифицировать неизвестную запись:

    • Инициализируйте значение K.
    • Рассчитайте расстояние между тестовым входом и K обученными ближайшими соседями.
    • Проверить категории классов ближайших соседей и определить тип, к которому относится тестовый вход.
    • Классификация будет производиться большинством голосов.
    • Вернуть категорию класса.

    Мы понимаем процесс классификации неизвестной записи, но как насчет выбора оптимального значения K?

    Давайте ответим.

    Рис. 6: Фотография с сайта simpleilearn.com Значение

    K указывает количество ближайших соседей. Нам нужно вычислить расстояния между контрольными точками и точками обученных меток. Обновление метрик расстояния с каждой итерацией требует больших вычислительных ресурсов, поэтому KNN — алгоритм ленивого обучения.

    Рисунок 7: Фото с сайта datacamp.com
    • Как вы можете убедиться из приведенного выше изображения, если мы продолжим с K = 3, то мы прогнозируем, что тестовые входные данные принадлежат классу B, и если мы продолжим с K = 7, то мы предсказать, что входные данные теста принадлежат классу A.
    • Вот как вы можете представить, что значение K сильно влияет на производительность KNN.

    Тогда как выбрать оптимальное значение K?

    • Не существует заранее определенных статистических методов для поиска наиболее подходящего значения K.
    • Инициализируйте случайное значение K и начните вычисление.
    • Выбор небольшого значения K приводит к нестабильным границам решения.
    • Существенное значение K лучше для классификации, поскольку оно приводит к сглаживанию границ принятия решения.
    • Постройте график между частотой ошибок и K, обозначающим значения в определенном диапазоне. Затем выберите значение K как имеющее минимальную частоту ошибок.

    Теперь вы получите представление о выборе оптимального значения K путем реализации модели.

    Давайте запустим приложение, импортировав все необходимые пакеты. Затем прочтите файл телекоммуникационных данных с помощью функции read_csv () .

    Рисунок 8: Первичный набор данных

    Как видите, имеется 12 столбцов, а именно: регион, срок пребывания в должности, возраст, семейное положение, адрес, доход, издатель, работа, выход на пенсию, пол, место жительства и custcat.У нас есть целевой столбец custcat , который разделяет клиентов на четыре группы:

    • 1- Базовое обслуживание
    • 2- Электронное обслуживание
    • 3- Plus Service
    • 4- Общее обслуживание
    Рисунок 9: Мера точности при K = 4
    • Мы собираем все независимые характеристики данных во фрейм данных X и целевое поле в фрейм данных y. Затем мы обрабатываем данные и нормализуем их.
    • После разделения данных мы берем 0,8% данных для обучения, а оставшиеся — для целей тестирования.
    • Мы импортируем модель классификатора из библиотеки sklearn и подгоняем модель, инициализировав K = 4. Итак, мы достигли здесь точности 0,32 .

    Пришло время улучшить модель и найти оптимальное значение k.

    Рисунок 10: Коэффициент ошибок в зависимости от значения K

    Из графика вы можете видеть, что наименьшая полученная ошибка составляет 0,59 при K = 37. Далее мы визуализируем график между точностью и значением K.

    Рисунок 11: Точность в зависимости от значения K

    Теперь вы видите улучшенные результаты.Мы получили точность 0,41 при K = 37 . Поскольку мы уже построили график ошибок и получили минимальную ошибку при k = 37, мы получим лучшую эффективность при этом значении K.

    Поскольку наше основное внимание уделяется определению оптимального значения K, вы можете выполнить исследовательский анализ данных и добиться еще большей точности. Файл данных и код доступны в моем репозитории GitHub .

    • Мы получили точность 0,41 при k = 37 , что выше эффективности, рассчитанной при k = 4.
    • Малое значение K не подходит для классификации .
    • Обычно находящееся оптимальное значение K представляет собой квадратный корень из N, , где N — общее количество выборок.
    • Используйте график ошибок или график точности, чтобы найти наиболее подходящее значение K.
    • KNN хорошо работает с классами с несколькими метками, но вы должны знать о выбросах.
    • KNN широко используется в области распознавания образов и аналитической оценки .

    Это все, ребята,

    Увидимся в моей следующей статье.

    Если вам нравится то, что вы читаете, и вы хотите нанять меня для индивидуальной беседы или работы на фрилансе, свяжитесь со мной по телефону

    https://www.hiretheauthor.com/amey

    или свяжитесь со мной по адресу, [email protected]

    Рад помочь вам.

    Ссылки: Метод локтя в контролируемом машинном обучении

    Оптимальное значение давления наполнения в правой части сердца при остром инфаркте правого желудочка.

    Br Heart J. 1990 Feb; 63 (2): 98–102.

    Отделение кардиологии, больница 1, Тирана, Албания.

    Эта статья цитируется в других статьях в PMC.

    Abstract

    Гемодинамический мониторинг проводился в течение первых 48 часов после появления симптомов в базальных условиях, при объемной нагрузке и во время инфузии тринитрата глицерина у 41 пациента, который соответствовал диагностическим электрокардиографическим и гемодинамическим критериям инфаркта правого желудочка.У большинства пациентов повышение среднего давления в правом предсердии до 10-14 мм рт.ст. сопровождалось увеличением индекса инсульта правого желудочка. Но повышение среднего давления в правом предсердии выше 14 мм рт. Ст. Почти всегда сопровождалось снижением индекса инсульта правого желудочка. Когда среднее давление в правом предсердии снижалось внутривенным введением тринитрата глицерина до менее 14 мм рт.ст., индекс удара правого желудочка увеличивался. Такой же ответ наблюдался с сердечным и ударным индексом. Среднее (SD) значение оптимального давления в правом предсердии и легочных капиллярах составило 11.7 (2,1) и 16,5 (2,7) мм рт. Ст. Соответственно. Таким образом, сердечный и ударный индекс увеличились, а правый желудочек достиг максимального ударного рабочего индекса при давлении наполнения 10-14 мм рт. Эти значения можно рассматривать как оптимальный уровень давления наполнения правого желудочка у пациентов с инфарктом правого желудочка.

    Полный текст

    Полный текст доступен в виде отсканированной копии оригинальной печатной версии. Получите копию для печати (файл PDF) полной статьи (839K) или щелкните изображение страницы ниже, чтобы просмотреть страницу за страницей.Ссылки на PubMed также доступны для Избранные ссылки .

    Избранные ссылки

    Эти ссылки находятся в PubMed. Это может быть не полный список ссылок из этой статьи.

    • Rackley CE, Russell RO., Jr. Редакция: Функция правого желудочка при остром инфаркте миокарда. Am J Cardiol. 1974 июнь; 33 (7): 927–929. [PubMed] [Google Scholar]
    • Forrester JS, Diamond G, McHugh TJ, Swan HJ. Давление наполнения в правой и левой частях сердца при остром инфаркте миокарда.Переоценка мониторинга центрального венозного давления. N Engl J Med. 1971 22 июля; 285 (4): 190–193. [PubMed] [Google Scholar]
    • Crexells C, Chatterjee K, Forrester JS, Dikshit K, Swan HJ. Оптимальный уровень давления наполнения в левой половине сердца при остром инфаркте миокарда. N Engl J Med. 1973, 13 декабря; 289 (24): 1263–1266. [PubMed] [Google Scholar]
    • Лопес-Сендон Дж., Кома-Канелла И., Виньуэлас Аданес Дж. Объемная нагрузка у пациентов с ишемической дисфункцией правого желудочка. Eur Heart J.1981, август; 2 (4): 329–338. [PubMed] [Google Scholar]
    • Лопес-Сендон Дж., Кома-Канелла И., Гамалло С. Чувствительность и специфичность гемодинамических критериев в диагностике острого инфаркта правого желудочка. Тираж. 1981 сентябрь; 64 (3): 515–525. [PubMed] [Google Scholar]
    • Daubert JC, Langella B, Besson C, Bourdonnec C, Pony JC, Gouffault J. Перспективный этюд диагностических критериев и проникновения в желудочно-кишечный тракт после инфаркта инфаркта.Arch Mal Coeur Vaiss. 1983 сентябрь; 76 (9): 991–1003. [PubMed] [Google Scholar]
    • Candell-Riera J, Figueras J, Valle V, Alvarez A, Gutierrez L, Cortadellas J, Cinca J, Salas A, Rius J. Инфаркт правого желудочка: взаимосвязь между подъемом сегмента ST в V4R и гемодинамические, сцинтиграфические и эхокардиографические данные у пациентов с острым инфарктом нижнего миокарда. Am Heart J. 1981, март; 101 (3): 281–287. [PubMed] [Google Scholar]
    • Эдвардс Д., Уиттакер С., Прайор А. Кардиогенный шок без критически повышенного конечного диастолического давления левого желудочка: лечение и исход у восемнадцати пациентов.Br Heart J. 1986 июнь; 55 (6): 549–553. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Weiner BH, Alpert JS, Dalen JE, Ockene IS. Ответ правого желудочка на физическую нагрузку у пациентов с хроническим заболеванием сердца. Am Heart J. 1983 Mar; 105 (3): 386–393. [PubMed] [Google Scholar]
    • Паркер Дж. О., Дело РБ. Нормальная функция левого желудочка. Тираж. Июль 1979 г., 60 (1): 4–12. [PubMed] [Google Scholar]
    • Никсон СП, Мюррей Р.Г., Леонард П.Д., Митчелл Дж. Х., Бломквист К. Дж. Влияние больших вариаций преднагрузки на характеристики левого желудочка у нормальных субъектов.Тираж. 1982 апр; 65 (4): 698–703. [PubMed] [Google Scholar]
    • Бродер М.И., Кон Дж. Эволюция нарушений функции левого желудочка после острого инфаркта миокарда. Тираж. 1972 Октябрь; 46 (4): 731–743. [PubMed] [Google Scholar]
    • Рахимтула Ш. Письмо: Гемодинамика при инфаркте миокарда. Am J Cardiol. 6 мая 1974 г.; 33 (5): 691–691. [PubMed] [Google Scholar]
    • Боген Д.К., Рабиновиц С.А., Нидлман А., МакМахон Т.А., Абельманн WH. Анализ механического недостатка инфаркта миокарда левого желудочка собаки.Circ Res. 1980 ноя; 47 (5): 728–741. [PubMed] [Google Scholar]
    • Dell’Italia LJ, Starling MR, Blumhardt R, Lasher JC, O’Rourke RA. Сравнительные эффекты объемной нагрузки, добутамина и нитропруссида у пациентов с преобладающим инфарктом правого желудочка. Тираж. 1985 декабрь; 72 (6): 1327–1335. [PubMed] [Google Scholar]
    • Goto Y, Yamamoto J, Saito M, Haze K, Sumiyoshi T., Fukami K, Hiramori K. Влияние ишемии правого желудочка на геометрию левого желудочка и соотношение конечного диастолического давления и объема в собака.Тираж. 1985 ноя; 72 (5): 1104–1114. [PubMed] [Google Scholar]
    • Виснер М.К., Арентцен К.Э., О’Коннор М.Дж., Ларсон Е.В., Андерсон Р.В. Изменения трехмерной динамической геометрии левого желудочка и систолической функции во время острой гипертензии правого желудочка у собаки в сознании. Тираж. 1983 февраль; 67 (2): 353–365. [PubMed] [Google Scholar]
    • Mikell FL, Asinger RW, Hodges M. Функциональные последствия поражения межжелудочковой перегородки при инфаркте правого желудочка: эхокардиографические, клинические и гемодинамические наблюдения.Am Heart J. 1983 Mar; 105 (3): 393–401. [PubMed] [Google Scholar]
    • Kingma I, Tyberg JV, Smith ER. Влияние диастолического градиента транссептального давления на положение и движение межжелудочковой перегородки. Тираж. 1983 декабрь; 68 (6): 1304–1314. [PubMed] [Google Scholar]
    • Refsum H, Jünemann M, Lipton MJ, Skiöldebrand C, Carlsson E, Tyberg JV. Отношения между диастолическим давлением и объемом желудочков и перикард. Эффекты изменения объема крови и перикардиального выпота у собак. Тираж.1981 ноя; 64 (5): 997–1004. [PubMed] [Google Scholar]
    • Goldstein JA, Vlahakes GJ, Verrier ED, Schiller NB, Tyberg JV, Ports TA, Parmley WW, Chatterjee K. Роль систолической дисфункции правого желудочка и повышенного внутриперикардиального давления в возникновении низкого выброса при экспериментальном инфаркте правого желудочка. Тираж. Март 1982 г., 65 (3): 513–522. [PubMed] [Google Scholar]
    • Смисет О.А., Скотт-Дуглас Н.В., Томпсон Р.Р., Смит Е.Р., Тайберг СП. Неравномерность поверхностного давления перикарда у собак.Тираж. 1987 июн; 75 (6): 1229–1236. [PubMed] [Google Scholar]
    • Кон Дж. Н., Гуйха Н. Х., Бродер М. И., Лимас К. Дж.. Инфаркт правого желудочка. Клинические и гемодинамические особенности. Am J Cardiol. 1974 Февраль; 33 (2): 209–214. [PubMed] [Google Scholar]

    Статьи из British Heart Journal любезно предоставлены Издательской группой BMJ


    Дерево обучения / Функция оптимального значения

    Случайно построенные минимальные остовные деревья BST Статические поля Радиальные базовые функции Ограничение пересечения лучей и поверхностей MDP сети с непрерывным состоянием Переоснащение обратного анализа DFS vs BFS Затенение по Гуро, анонимная функция CSS Stack vs.Heap Floats vs Integer Testing Introduction VC Analysis vs. Bias-Variance Просмотр Frustum Transformation JTAG Perceptron Learning Algorithm Полное или частично наблюдаемое Словари жестких и мягких теней Ограничение ошибок Кратчайший путь Вставка веса Фрагмент кода сортировки Преобразования шейдера Проблемы RTOS, передаваемые указателями примитивных типов Сдвиговая амортизированная работа Ограничения разницы во времени Цифровое представление напряжения Управляемый по времени гибридный планировщик Карты теней Логарифмическое время OpenGL Shading Tcp / ip Вставка Сортировка Амортизированный анализ Требования к хранилищу для поиска Распространение света CAN Введение алгоритма HTML5 Новые семантические теги Итерация значений Стохастические среды Нижние границы дерева решений Сортировка Транзитивное закрытие Справка по написанию эссе Функции процессора Константы растеризации Алгоритм Сазерленда-Ходжмана Активное обучение с подкреплением Смесь наивного графа состояний байесовской избыточности Vs.Дерево поиска Приведение типов HTML Алгоритмическая эффективность Минимаксные структуры сокращения Управление памятью Условия Каруша-Куна-Таккера Переключение указателей и массивов Перспективная проекция Функция оптимального значения виртуальный хост Параллельная проекция Оптимизация дерева игр Поиск K-согласованность Функция роста Представление отрицательных чисел Автоматическое построение массива Аппроксимация- Обобщение Компромисс Двоичный алгоритм Ллойда Веб-сайт с тета-нотацией Проекция (графика) Стохастический градиентный спуск Типы данных Поступорядоченные указатели обхода Метод дерева рекурсии Однородные преобразования Регуляризация Определение искусственного интеллекта Динамическая упорядоченная статистика Линейная интерполяция Красно-черная вставка Время вставки Триггерные системы N-квадрат сложности Спектральная кластеризация векторных классов Самоорганизующиеся списки, объединяющие смещения и вращения Приложения PCA State Path Trellis Singular Value Decomposition (SVD) Инициализация шейдеров Обработка векторов Марко v Модели Коктейль Сортировка Инструменты IDE Вершина бритвы Оккама vs.Фрагментные шейдеры Красно-черные деревья Трюк с ядром Heapsort V Модель тестирования потоковых операций Рандомизированный анализ быстрой сортировки Перекрестная проверка Динамические сети Байеса (DBN) Список подклассов Вероятности в поиске Expectimax Локально-взвешенная регрессия Деревья Хаффмана Булевы алгоритмы EM chmod Отладка алгоритмов обучения с подкреплением Вращение Об обобщенных линейных моделях оси Отображение смещения Абстрактные классы Выбор регуляризатора Dynamic Vs. Статический Rtos Отображение текстуры треугольника Единая стоимость поиска Состав массивов, создание экземпляров сеанса опорных векторов Универсальное хеширование Сторожевые таймеры K-кратной перекрестной проверки Алгоритмы поиска политики Неравенство Хоффдинга Динамическая многопоточность Алгоритм Беллмана-Форда Просмотр трехмерных объектов GLUT Непараметрические алгоритмы обучения Хеш-таблица Поиск по дереву игр Системы в реальном времени Поиск в списке Пропуск Поиск Стоимость Координаты Преобразования кадров Быстрая сортировка по массивам Освещение Преобразование вершин Вершинный шейдер Линейный классификатор Итерационные функции События Трассировка лучей Алгоритм быстрого объединения Удовлетворение ограничений Компоненты соответствия закону Снеллиуса микроконтроллера удобное обращение — mod_rewrite Непересекающиеся наборы Неявные Преобразование кривых в матричной модели освещения Фонга BST Сортировка Наследование Смесь гауссианских моделей шейдинга с подкреплением обучения NOP Sleds Микроконтроллеры Vs.Микропроцессоры Самая длинная общая подпоследовательность Renesas Rx62n Обучение недетерминированному поиску и тестирование вложенных объектов Выбор функций Нормы Буфер Считыватели Анимация в преобразованиях OpenGL (Open GL) Линейный поиск Метод разделения объектно-ориентированного определения Совместные распределения Объединение измерений ошибок Архитектура микроконтроллера Интерфейс класса Название концепции xml Контроль источника битов Разделяй и властвуй Ключевое слово this Интеграторы Наихудший случай статистики линейного порядка времени Алгоритм Дейкстры Метод учета маржинального распределения Агенты на основе целей 2-3-4 Дерево Эффективность по времени Сдвиг Шейдеры Perlin Параметрические кривые Сильно связанные графы На основе моделей Проектирование карманного алгоритма двоичного поиска Деревья двоичного поиска Масштабирование трансформации Онлайн-обучение Применение списков искусственного интеллекта HTML5 Ограничения линейного программирования для поиска Компоненты системы Целостность структуры данных Простые встроенные операционные системы (sEOS) Оконная система Interac ция SVG против Canvas Ray Tracing Ускорение Ускорение Размерности Уменьшение Матрицы Умножение js-компрессоров MIP Mapping Refraction Скрытое семантическое индексирование (LSI) Преобразование окон Преобразование двоичного персептрона Синхронизация поиска Деревья Беллмана Уравнения Беллмана Проверка глубины пересечения лучей и объектов Услуги по написанию эссе Если еще Заявление Финансы Домашнее задание Помощь, Домашнее задание для бизнеса Справка 2-3-4 Деревья Синтаксис PHP IDDFS Дерево поиска сериализации Приоритетные очереди Аналог Vs.Цифровые скрытые марковские модели (HMM) Компоненты процессора VC Размерность Нормальные векторы Рандомизированная быстрая сортировка Генеративные алгоритмы обучения Массивы обхода перед предварительным порядком Дискретные системы Максимизация полей Отображение текстур Конкурентный анализ Поддержка векторных машин Обоснование для регрессии наименьших квадратов Выбор модели 2D матрицы вращения Зеркальное отражение Построение двоичного файла Кадры с координатами дерева Закодированные контексты UML (унифицированный язык моделирования) Рандомизированный анализ GLM Метод умножения количества элементов Линейное время с использованием JSON с PHP SVM Двойная задача Компоненты встроенной системы Дискриминантный анализ по Гауссу Нелинейные классификаторы Рандомизированное разделение и преодоление Наивные счетчики Байеса Сетевой вывод Байеса Эффективная трассировка лучей Графическое определение Global Vs.Локальные переменные Таблица символов Проблема Ограниченный по глубине поиск Предварительная выборка Асинхронность Градиентный спуск Алгоритм Джонсона Движение мыши в GLUT Ограничение Архитектура микропроцессора Объем Состояние-действие Награды Рекурсивная трассировка лучей Отбор частных методов Линейная сортировка во времени Отслеживание данных Примитивы OpenGL Джиттер Красно-черный Высота дерева glOrtho Нотация Big Omega Хеширование Примитивы GLUT 3D Доброкачественные среды Буферы Сортировка ведра Эффективность по времени Сглаживание Лапласа Отображение памяти I / O Объектно-ориентированное программирование Модель Блинна-Фонга Проверка Java Рекурсивный возврат с возвратом Обучение на основе модели RSS Фильтры Калмана Красно-черные вращения Регламентированная регрессия LS Таблица прямого доступа Поплавки и двойники Введение в OpenGL C Diffuse Shading Stencil Buffers Stacks Rejection Class Sampling While Loops Root Trees Paths Diffuse Lighting on Vertices Alpha-beta Pruntiation Instantiation Coordinate Rotations 1 Алгоритм Фибоначчи Экспоненциальное семейство Распределения Строки и указатели Отражение Расширение структур данных Ящичная модель (HTML) Обучение Обучение Список смежности Вращение дерева воспроизведения Чипы отладчика Динамическое программирование Состав байта Новый рисунок OpenGL Алгоритм Пегаса Алгоритм Штрассена Неравенство Дженсена gluLookAt Алгоритм Вейлера-Атертона Преобразования Нормальный пример Преобразования Проекта Преобразования Минимакс Преобразования Базовый пример Преобразования Проекта Вейлера-Атертона Системы управления базами данных Определение встроенной системы Общие функции матрицы перевода Специальные функции Регистры Источники света Детерминированные шумовые отражатели Программы ветвления Асимптотический анализ Нотация Big O Сферическое отображение текстур 3D-матрица вращения Линейная регрессия L Search Finite Horizon MDPs Пассивное обучение с подкреплением Оптимистическая эвристика Строки Попытки Utility Scales Перевод Radial Базовые функции vs.Нейронные сети Пространства состояний Состязательные игры DOM Bubble Sort Эффективность по времени Линеаризация нелинейной модели Дифференциальные формы динамического программирования Анализ выражений Граничные таблицы Объекты Байесовские сети Рандомизированные BST-сортировка bookmark1 js static validator Линейные преобразования cs 50 устройство Жесткие ограничения Удовлетворенность Проблема коктейльной вечеринки Полиморфизм 2D Bases Building Packages A * Поиск сбалансированных и несбалансированных двоичных деревьев Предварительная обработка Размер хэш-таблицы Стек Pop Tree-Structured CSPs Digraphs Instance Variable Volumetric Texturing Vector Transformations Ajax Binary Trends BSP Treversal by Level Traversal Radiosity Thesis Writing Service Search Algorithms Memory in Embedded Systems Фрагментный шейдер 2-3-4 Удаление дерева Длинные задачи Сортировка на месте Условная независимость PHP A * Хеш-коды пути стоимости поиска Идеальное хеширование Ввод-вывод файла поиска в ширину Исключения Конечные автоматы VC Размер перцептронов Мягкая граница SVM Фильтрация частиц Радиксная сортировка OpenGL Рисование Условные циклы Синтаксис CSS Splay Trees Подсчет Сортировка Шумовое кондиционирование Потенциальный метод Затенение Фонга Алгоритм Прима Перспективная проекционная матрица Физический уровень последовательной связи Байты частоты тактовой частоты Просмотр Frustum Shadow Volumes Вероятностный вывод Первичные ключи Финансы Домашнее задание Помощь в производстве чипов Треугольник Ine Эффективность поиска Модель логистической регрессии Кадры стека Вероятностные модели Цель преобразований Матричные стеки Условия KKT Неравенство VC Алгоритмы без учета кэша Косинусный закон Ламберта Обзор печатной платы Аппаратная часть Heap обрабатывает линейно-квадратичное регулирование (LQR) Do While Loop Stable Sort Tree Definition Term Paper Writing Service Двусвязные списки Динамические таблицы Отслеживание доступности в куче Разложение дерева анализа Quicksort Минимальная структура связующего дерева Компиляция Разница во времени Изучение Java An параллельные алгоритмы цифрового преобразования Геометрические поля Сортировка слиянием Списки пропусков Простая обрезка Итеративное углубление сложности Конструкторы Java Важные спецификации для встроенных систем Оптимизация Ascii в условиях ограничений Байесовская статистика и регуляризация Цепочка Ламбертовская модель шейдинга Дизъюнктивные концепции Формула осевых углов и времени CSS-модель Эффективность сортировки слиянием Метод Постоянное время MVC Кластеризация K-средних Графика Конвейер Мультиномиальное смещение-дисперсия Компромисс Нейронные сети компьютерного зрения Форм-факторы Поисковые проблемы Итеративное углубление в глубину Первый поиск Фильтрация последовательной связи (поиск) Диаграмма перехода состояния цвета Предпочтения агента Параметры параметрического обучения Алгоритмы Слияние Код сортировки Цепь Маркова Монте-Карло Эффективность среды поиска политик Обходы по дереву Многомерные массивы Отрисовка конвейера Контролируемое обучение Двойная буферизация Подструктура динамического программирования Кластеризация текста Объединение Tr ansformations Типы бакетной сортировки для обучения Определение агентов кратчайшего пути машинного обучения Дискретные модели Введение в C Infix vs.Префиксные и постфиксные конечные автоматы (FSM) Побитовые операторы Ортонормированные основы Деревья принятия решений Javascript Direct и глобальное освещение Цикл восприятия-действия Оперативная запись алгоритма Активация алгоритма Крускала Физические модели движения Отсечение связанных списков Недетерминированная ширина FSM и точный размер типов данных Пакеты Sentinels Shadow Feelers Диспетчер кучи Детерминированные среды Балансировка абстрактных типов данных Упреждающее планирование Взвешенный центр масс Векторы признаков Эвристика поиска Двоичное правило принятия решений Жизненный цикл разработки продукта Процедурная и функциональная рекурсия Набор Поиск по глубине класса Объявление константы байтов Графы сопоставления эмпирических рисков Минимизация эмпирических рисков Подкласс и суперкласс Байесовское взвешивание с вероятностью чистого правдоподобия Алгоритм Витерби Super Loops Анализ фактора условий Mercer Независимый анализ компонентов (ICA) Инициализаторы теней Malloc Weight Decay 3D-графика в браузерах Для циклов Мультипроцессор Системы Expectimax Search 2D Rotations Merge Sort vs.Quicksort Infix в Postfix Преобразование Перекрывающиеся подзадачи Сжатие 5; 31 Пересечения лучей глянцевого отражения на преобразованных объектах Деревья случайного кэширования Конструкторы с эвристическим преобладанием твердотельной геометрии Поиск динамического метода кучи Get Vs. Пост-коктейльная сортировка Эффективность по времени Окружающее освещение Переменные время жизни Таблицы Ascii Оценка плотности Оценка плотности всех пар Кратчайшие пути Оценка ошибок сглаживания — обработка строковых конструкторов POMDPs Switch Statements Quicksort Regular Vs.Ассоциативные массивы Иерархия классов неравенства Маркова Приведение лучей Модель смеси Гаусса (GMM) Исчисление Домашнее задание Помогите визуализировать Итерационные и рекурсивные функции Сравнение Сортировка Сортировка Алгоритм Флойда-Уоршалла Сортировка автоматов Рекурсия Выбор Сортировка Эффективность по времени Согласованность дуги Последовательность обхода Кодирование по Хаффману Открытая адресация Полнота поиска Поля Adversarial Search OpenGL Lighting create CS50.net OpenGL Geometry Quicksort в связанных списках Множители Лагранжа Деревья интервалов Переменные Наборы регистров Векторные пространства Графика API Сбалансированные деревья поиска Выпуклость целевой функции Линейная модель Сопоставление чисел с плавающей запятой Анализ основных компонентов (PCA) Дихотомии Вращения Python (язык) ) Равномерная сходимость Связанные массивы текстур Обертка Алгоритм согласования координат mvc-диаграмма Поиск по графику Распределение динамической памяти Поддельные тени Политика Итерация Z-буферы Определение алгоритма Класс очереди Двоичная карта кучи Класс Некоммутативность Выбор Сортировка Big O Наборы Осуществимость обучения Исключение Гаусса Прямая проверка Бинарная классификация Компьютерное присвоение Графы ограничений Сложность времени LOESS Код трассировки лучей Марковский процесс принятия решения (MDP) Неконтролируемый выбор обучения Выбор линейных разделителей Обмен местами в C Линейно-квадратичные гауссианы (LQG) Дно -up Алгоритм инвертирования составных преобразований для проверки систем с несколькими состояниями vs.Регуляризация Ядра агрегации по времени Пузырьковая сортировка Ортогональная проекция Защищенные поля Просмотр в структуре данных OpenGL LIFO Блоки проб / перехвата Статистические данные о порядке Пределы чисел с плавающей запятой и двойных значений Точки прерывания нелинейного преобразования Обобщенные методы метода ближайшего соседа в гибридном планировщике, запускаемом по времени C Анализ хеш-таблиц. Переполнение буфера. Однородные координаты. Инверсия приоритета. Мультиклассовые персептроны. Матрица смежности. Язык ассемблера. Переменные класса. Параметры алгоритма обучения. Функции оценки. Марковское вознаграждение. Процесс передачи данных в JSON. Аппаратные задержки. Типы объектов стека vs.Типы данных Алгоритмы Слепой поиск Эвристический поиск Многопоточные алгоритмы Ортографическая матрица Класс

    сетки

    Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


    Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

    Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

    • В вашем браузере отключены файлы cookie.Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
    • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
    • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
    • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie.Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
    • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

    Почему этому сайту требуются файлы cookie?

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


    Что сохраняется в файле cookie?

    Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

    Как правило, в cookie-файлах может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

    Оптимальная стоимость и наклоны роста в портфелях с длинными горизонтами Якуб В. Юрек, Луис М. Вицеейра :: SSRN

    61 стр. Размещено: 12 сентября 2005 г.

    См. Все статьи Якуба В. Юрека