Как научиться химии с нуля

ХИМИЯ с нуля – современный учебник

Приветствую Вас на HIMI4KA.RU – образовательном ресурсе, посвященному изучению химии для тех, кто раньше не учил, либо подзабыл основы этого увлекательного предмета. Если вы думаете, что данная наука вам не по зубам, то имейте в виду: выдающийся русский ученый Дмитрий Иванович Менделеев оставался в школе на второй год, а в гимназии, так вообще имел по химии тройку. Но это не помешало ему стать блестящим химиком с мировым именем.

Безусловно, Менделеев стал известным ученым не за один день, а за долгие годы изучения химии с нуля, выполняя различные опыты и эксперименты, читая десятки учебников, и заучивая наизусть сотни формул и определений. А ведь раньше не было интернета и за книгами необходимо было идти в библиотеку, где приходилось часами стоять в очереди, чтобы получить заветный «гранит науки». И это было не единственной сложностью на пути к знаниям, потому как данная научно-естественная наука тогда только зародилась, и в ней бытовали многие ошибочные теории и гипотезы. Другими словами, учебники по химии того времени могли не только не дать новых знаний, но еще и обучить ошибочным, поэтому приходилось многие теории проверять на практике. Тем не менее, несмотря на все трудности обучения своего времени, Д.И. Менделеев добился того, что стены любого кабинета химии и лаборатории украшает его наследие.

Понять суть и выучить основы химии достаточно просто, хотя многие незаслуженно считают ее трудной и скучной наукой. На самом деле все сложные реакции и превращения описываются простыми закономерностями, в основе которых лежат законы физики и базовые математические соотношения. Главное — это желание и стремление: чем больше стремление — тем больше знаний вы получите. Причем это правило относится к любому делу, за которое вы беретесь. Еще на процесс обучения влияет отношение преподавателя к предмету и материал, который он преподносит. Если преподаватель не горит желанием донести знания до обучающихся, следовательно, время будет проходить впустую. Но это не беда, ведь всегда можно почитать уроки химии дома, используя книги и учебники, однако, если материал будет подан в неверной последовательности или основы химии в нем будут изложены чересчур научным языком, то толку от такого обучения будет мало, не так ли? Поэтому сайт «Химия для чайников» будет вам невероятно полезным в обучении химии с нуля!

Неоспоримым достоинством курсов по химии является их уникальность и простота в освоении для начинающих. Даже если вы никогда ее не понимали, считали себя унылым чайником, а от решения задач у вас кружилась голова, то теперь появился отличный шанс в короткие сроки обучиться до уровня «отличника». Ведь уроки химии на нашем сайте — это не голые факты, числа, формулы — нет, это — полноценный учебник по химии, который содержит в себе всю необходимые теорию и практику, объясняет и учит даже в том случае, если вы никогда не понимали предмет.

Если вы зашли на сайт впервые и планируете изучать основы химии с нуля, то сначала обязательно посетите таблицу Менделеева, которая поможет вам лучше ориентироваться в химических элементах.
Вторым вашим шагом будет внимательное прочтение всех уроков из Самоучителя, который состоит из 4 разделов: общей, неорганической и органической химии, а также решения задач. Материал изложен последовательно и доступно, чтобы обучение было максимально эффективным.

После этого вы переходите к третьему шагу, который заключается в просмотре видео-уроков по химии. Это поможет вам закрепить полученные знания и закрыть оставшиеся пробелы в изучении.
Четвертый шаг для тех, кто собирается сдавать ОГЭ и ЕГЭ по химии, у нас подготовлен специальный курс подготовки к данным экзаменам. Теория в нем изложена кратко, поэтому прежде вам следует обязательно прочитать уроки химии из самоучителя. Не ленитесь, читайте, изучайте и тогда обязательно получите за экзамен максимальный балл!

И конечно же не стоит забывать, что сайт HIMI4KA.RU — это не волшебная таблетка, а самоучитель, который прежде всего рассчитан на вашу самостоятельную работу. Самое главное – внимательное и регулярное чтение материала, и тогда вы приятно удивитесь тому уровню знаний, которых достигните. Удачи!

Как выучить химию с нуля: эффективные способы

Еще в старших классах многие ученики сталкиваются с вопросом, как выучить химию с нуля, ведь эта наука редко усваивается с первого раза. Школьные учителя часто не думают, что дети не получают всех необходимых знаний, позволяющих им изучать естественные науки на более сложном уровне. Поэтому ребята не разбираются во всех новых и новых проблемах, делая вывод о своей плохой предрасположенности к предмету.На самом деле пробелы в знаниях могут возникнуть не из-за проблем с мышлением, а из-за неправильной методики школьного обучения.

Давайте поговорим о том, как самостоятельно выучить химию дома. Этот вопрос актуален и для выпускников школ, которые собираются сдавать ЕГЭ и поступать в вузы.

Советы студентам

Многие студенты, обучающиеся в медицинских университетах, сталкиваются с химией каждый день. И при этом далеко не каждый из них хорошо знал эту науку в школе.Вот несколько советов, которые они дают подрастающему поколению:

Для сдачи экзамена необходимы знания всего школьного курса химии. Но для обучения в вузе вам понадобятся только основы неорганических исследований, остальное будут преподавать опытные профессора. Поэтому развивайте кратковременную память. Всю лишнюю информацию после сдачи ЕГЭ придется выкинуть из головы.
Занятия с репетитором принесут гораздо больше пользы, чем самостоятельные.Однако, если у вас нет возможности посещать индивидуальные занятия, не отчаивайтесь, ведь химию выучить можно самостоятельно, но для этого придется потрудиться.
Помните, что человечество не придумало даже более эффективного метода изучения дисциплин, чем упорная работа над своими знаниями и умениями. Постоянная практика - ваш ключ к успеху.

Именно непрерывность обучения является ключом к достижению цели. Для эффективных занятий нужно создать соответствующий психологический настрой.

Как самому выучить химию с нуля за месяц

Многих студентов волнует не столько качество полученных знаний, сколько семестров, которые придется потратить на обучение. Поверьте, чем тщательнее вы изучите основы науки, чем понятнее для вас будет смысл каждого уравнения, тем быстрее вы освоите более сложные темы. В этом случае цель оправдывает средства. Вам будет сложно только в самом начале. Разберитесь в сути основных понятий, и тогда вам в голову придет осознание каждого химического закона.

Просто не обращая внимания на сроки, можно быстро выучить химию. На месяц это реально, если это школьный курс. Обычно эта цель ставится перед студентами, которые готовятся к экзамену. Воспользуйтесь предложенной ниже методикой, чтобы создать соответствующий психологический настрой.

Мотивация - ключ к успеху

Чтобы создать себе соответствующую мотивацию и сохранить ее на все время обучения, воспользуйтесь этими рекомендациями:

Ставьте цель, формулируйте ее, четко осознавая, какого результата вы хотите достичь.
Помните, что вы не должны пытаться усвоить много информации за короткое время. Она не задержится в ваших мыслях надолго, и все формулы сольются воедино.
Теоретический материал не будет вами понят до конца, если вы не исправите его, решая практические задачи. Кроме того, ваша самооценка значительно повысится, если вы сможете решать проблемы.
Устройте себе тест, на котором вы проверите степень усвоения материала.

Химия - это просто наука.Человеческий мозг устроен таким образом, что мы можем запоминать и понимать абсолютно любую информацию. Так что перестаньте убеждать себя, что химия не ваша, тогда у вас все получится.

Будьте преподавателем

Как бы странно это ни звучало, лучше выучите материал, если вы его кому-то объясните. Выучили новую тему, но не уверены, что разобрались в ней до конца? Найдите человека, который вообще этого не понимает, и объясните ему суть материала. Поверьте, после этого урока, на котором вы будете выступать в роли учителя, знания будут добавляться не только вашему «ученику», но и вам.

Почему химия - проблемный предмет?

Обычно химию детей школьного возраста изначально не вызывают. Уже после первого урока большинство детей прекращают изучение этой науки, считая, что у них нет способностей. Это связано с тем, что нас с детства учат, что химия - это наука, подарившая человечеству множество интересных экспериментов, удивительных зрелищ и удивительных новшеств. Когда старшеклассники приходят на первое занятие, они готовятся получить незабываемые впечатления и принять участие в проведении интересных экспериментов.Вместо этого школьники видят только сухую теорию и множество запутанных задач. Они разочаровываются в предмете, а когда приходит время сдавать экзамен, понимают, что у них нет знаний.

Это вина взрослых. Ребенок должен понимать, что очки по химии формируются упорным трудом, только приложив определенные усилия, можно проводить интересные опыты.

Сдача ЕГЭ

Выпускники часто задумываются, как самостоятельно выучить химию, чтобы сдать ЕГЭ.Ответ на этот вопрос очень прост. Вам просто нужно выучить химию с

6 шагов для написания любого алгоритма машинного обучения с нуля: пример использования Perceptron | Автор: Джон Салливан

Написание алгоритма машинного обучения с нуля - чрезвычайно полезный опыт обучения.

Он дает вам это «ах-ха!» момент, когда он наконец щелкает, и вы понимаете, что на самом деле происходит под капотом.

Некоторые алгоритмы просто сложнее других, поэтому начните с чего-нибудь простого, например, однослойного персептрона.

Я проведу вас через следующий 6-этапный процесс написания алгоритмов с нуля, используя Perceptron в качестве примера:

Получите общее представление об алгоритме
Найдите несколько различных источников обучения
Разбейте алгоритм на фрагменты
Начните с простого примера
Подтвердите с помощью надежной реализации
Напишите свой процесс

Это восходит к тому, что я изначально сказал. Если вы не понимаете основ, не беритесь за алгоритм с нуля.

По крайней мере, вы должны быть в состоянии ответить на следующие вопросы:

Что это?
Для чего он обычно используется?
Когда я НЕ МОГУ этим пользоваться?

Что касается персептрона, давайте продолжим и ответим на следующие вопросы:

Однослойный персептрон - это самая простая нейронная сеть. Обычно он используется для задач двоичной классификации (1 или 0, «да» или «нет»).
Некоторыми простыми применениями могут быть анализ настроений (положительный или отрицательный ответ) или прогнозирование дефолта по ссуде («дефолт», «не дефолт»).В обоих случаях граница принятия решения должна быть линейной.
Если граница принятия решения нелинейна, вы действительно не можете использовать персептрон. Для этих задач вам нужно будет использовать что-то другое.

После того, как вы получите базовое представление о модели, пора приступить к исследованию.

Кто-то лучше учится по учебникам, кто-то - по видео.

Лично я люблю прыгать и использовать различные типы источников.

Что касается математических деталей, то учебники отлично справляются с задачей, но для более практических примеров я предпочитаю сообщения в блогах и видео на YouTube.

Вот несколько замечательных источников для персептрона:

Учебники

Блоги

Видео

Теперь, когда мы собрали наши источники, пора приступить к обучению.

Вместо того, чтобы полностью читать главу или сообщение в блоге, начните с беглого просмотра заголовков разделов и другой важной информации.

Запишите пункты списка и попытайтесь обрисовать алгоритм.

Пройдя по источникам, я разбил Персептрон на следующие 5 частей:

Инициализирую веса
Умножьте веса на входные и просуммируйте их
Сравните результат с порогом для вычисления вывода (1 или 0)
Обновить веса
Повторить

Давайте подробно рассмотрим каждый.

1. Инициализируем веса

Для начала мы инициализируем вектор весов.

Количество весов должно соответствовать количеству функций. Предполагая, что у нас есть три функции, вот как будет выглядеть вектор весов.

Вектор веса обычно инициализируется нулями, поэтому я буду придерживаться этого в примере.

Затем мы умножим веса на входные данные, а затем просуммируем их.

Чтобы упростить работу, я раскрасил веса и соответствующие им элементы в первой строке.

После того, как мы умножим веса на характеристики, мы суммируем их. Это также известно как скалярное произведение.

Окончательный результат - 0. Я буду обозначать этот временный результат как «f».

После вычисления скалярного произведения нам нужно сравнить его с пороговым значением.

Я решил использовать в качестве порога 0, но вы можете поэкспериментировать с этим и попробовать другие числа.

Поскольку скалярное произведение «f», которое мы вычислили (0), не превышает нашего порогового значения (0), наша оценка равна нулю.

Я обозначил оценку как y со шляпой (также известной как «y hat»), с нижним индексом 0, чтобы соответствовать первой строке. Вместо этого вы могли использовать 1 для первой строки, это не имеет значения. Я просто решил начать с 0.

Если мы сравним этот результат с фактическим значением, мы увидим, что наши текущие веса неверно предсказывают фактический результат.

Поскольку наш прогноз был неверным, нам нужно обновить веса, что подводит нас к следующему шагу.

Теперь мы обновим веса.Вот уравнение, которое мы собираемся использовать:

Основная идея заключается в том, что мы корректируем текущий вес на итерации «n» так, чтобы мы получили новый вес для использования в следующей итерации, «n + 1».

Чтобы отрегулировать вес, нам нужно установить «скорость обучения». Обозначается это греческой буквой «эта».

Я выбрал 0,1 для скорости обучения, но вы можете поэкспериментировать с другими числами, как и с порогом.

Вот краткое изложение того, что у нас есть на данный момент:

А теперь давайте посчитаем новые веса для итерации n = 2.

Мы успешно завершили первую итерацию алгоритма персептрона.

Поскольку наш алгоритм не вычислил правильный результат, нам нужно продолжать работу.

Обычно нам требуется множество итераций. Перебирая каждую строку в наборе данных, мы будем обновлять веса каждый раз.

Один полный проход по набору данных известен как «эпоха».

Поскольку наш набор данных состоит из 3 строк, нам потребуется три итерации для завершения 1 эпохи.

Мы можем установить общее количество итераций или эпох, чтобы продолжить выполнение алгоритма.Может быть, мы хотим указать 30 итераций (или 10 эпох).

Как и в случае с порогом и скоростью обучения, количество эпох - это параметр, с которым вы можете поиграть.

На следующей итерации мы переходим ко второй строке функций.

Я не буду повторять каждый шаг снова, но вот следующий расчет скалярного произведения:

Затем мы сравним скалярное произведение с порогом, чтобы вычислить новую оценку, обновить веса и продолжить. Если наши данные линейно разделимы, персептрон будет сходиться.

Теперь, когда мы вручную разбили алгоритм на части, пора приступить к его реализации в коде.

Для простоты я всегда люблю начинать с очень небольшого «игрушечного набора данных».

Хорошим маленьким линейно разделяемым набором данных для этого типа проблем является вентиль NAND. Это обычный логический вентиль, используемый в цифровой электронике.

Поскольку это довольно небольшой набор данных, мы можем просто вручную ввести его в Python.

Я собираюсь добавить фиктивный объект «x0», который представляет собой столбец из единиц.Я сделал это, чтобы наша модель вычисляла член смещения.

Вы можете думать о смещении как о члене перехвата, который правильно позволяет нашей модели разделить два класса.

Вот код для ввода данных:

 # Импорт библиотек 
 # NAND Gate 
 # Примечание: x0 - фиктивная переменная для члена смещения 
 # x0 x1 x2 
 x = [[1., 0., 0 .], 
 [1., 0., 1.], 
 [1., 1., 0.], 
 [1., 1., 1.]] y = [1., 
 1., 
 1., 
 0.]

Как и в предыдущем разделе, я буду проходить алгоритм по частям, писать код и тестировать его по мере продвижения.

Первым шагом является инициализация весов.

 # Инициализировать веса 
 import numpy as np 
 w = np.zeros (len (x [0])) Out: 
 [0. 0. 0.]

Имейте в виду, что длина вектора весов должна чтобы соответствовать количеству функций. В этом примере логического элемента NAND эта длина равна 3.

Далее мы собираемся умножить веса на входные и затем просуммировать их.

Другое название для этого - «скалярное произведение».

Опять же, мы можем использовать Numpy, чтобы легко выполнить эту операцию.Мы будем использовать метод .dot () .

Давайте начнем с скалярного произведения весового вектора и первой строки функций.

 # Точечный продукт 
 f = np.dot (w, x [0]) 
 print fOut: 
 0,0

Как и ожидалось, результат равен 0.

Чтобы соответствовать нашим примечаниям в предыдущем разделе, я назначил скалярное произведение на переменную «f».

После того, как мы вычислили скалярное произведение, мы готовы сравнить результат с пороговым значением, чтобы сделать наш прогноз результата.

Опять же, я собираюсь придерживаться наших примечаний в предыдущем разделе.

Я собираюсь сделать порог «z» равным 0. Если скалярное произведение «f» больше 0, наш прогноз будет 1. В противном случае он будет равен нулю.

Имейте в виду, что прогноз обычно обозначается с отметкой в каратах сверху, также известной как «шляпа». Переменная, которой я назначу прогноз, - yhat .

 # Функция активации 
 z = 0,0 
 if f> z: 
 yhat = 1.
 else: 
 yhat = 0.  print yhat 
 Out: 
 0.0

Как и ожидалось, прогноз равен 0.

Вы заметите, что в примечании над кодом я назвал это «функцией активации». Это более формальное описание того, что мы делаем.

Взглянув на первую строку выходных данных NAND, мы увидим, что фактическое значение равно 1. Поскольку наш прогноз был неверным, нам нужно будет обновить веса.

Теперь, когда мы сделали прогноз, мы готовы обновить веса.

Нам нужно будет установить скорость обучения, прежде чем мы сможем это сделать. Чтобы соответствовать нашему предыдущему примеру, я присвою скорости обучения «eta» значение 0,1.

Я собираюсь жестко запрограммировать обновление для каждого веса, чтобы упростить чтение.

 # Обновить веса 
 eta = 0,1 
 w [0] = w [0] + eta * (y [0] - yhat) * x [0] [0] 
 w [1] = w [1] + eta * (y [0] - yhat) * x [0] [1] 
 w [2] = w [2] + eta * (y [0] - yhat) * x [0] [2]  напечатать w 
 Out: 
 [0.1 0. 0.]

Мы видим, что наши веса обновлены, так что мы готовы продолжать работу.

Теперь, когда мы проработали каждый шаг, пришло время собрать все воедино.

Последняя часть, которую мы не обсуждали, - это наша функция потерь. Это функция, которую мы пытаемся минимизировать, в нашем случае это ошибка суммы квадратов (SSE).

Это то, что мы будем использовать, чтобы вычислить нашу ошибку и посмотреть, как работает модель.

Объединив все вместе, вот как выглядит полная функция:

 import numpy as np  # Perceptron function 
 def perceptron (x, y, z, eta, t): 
 '' '
 Input Parameters: 
 x : набор данных входных характеристик 
 y: фактические выходы 
 z: порог функции активации 
 eta: скорость обучения 
 t: количество итераций 
 '' '
  # инициализация весов 
 w = np.zeros (len (x [0])) 
 n = 0 
  # инициализация дополнительных параметров для вычисления суммы квадратов ошибок 
 yhat_vec = np.ones (len (y)) # вектор для прогнозов 
 errors = np.ones (len (y)) # вектор ошибок (фактическое - прогнозы) 
 J = [] # вектор для функции затрат SSE 
  while n  = z: 
 yhat = 1.
 else: 
 yhat = 0. 
 yhat_vec [i] = yhat 
  # обновление весов 
 для j в xrange (0, len (w)): 
 w [j] = w [j] + eta * (y [i] -yhat) * x [i] [j] 
  n + = 1 
 # вычисление суммы квадратов ошибок 
 для i в xrange (0, len (y)): 
 errors [i] = (y [i] -yhat_vec [i]) ** 2 
 J.append (0,5 * np.sum (errors)) 
  return w, J

Теперь, когда мы закодировали полный Персептрон, давайте продолжим и запустите его:

 # x0 x1 x2 
 x = [[1., 0., 0.], 
 [1., 0., 1.], 
 [1., 1., 0.], 
 [1., 1., 1.]]  y = [1. , 
 1., 
 1., 
 0.] 
  z = 0,0 
 eta = 0,1 
 t = 50 
  print "Веса:" 
 print perceptron (x, y, z, eta, t) [ 0] 
  print "Ошибки:" 
 print perceptron (x, y, z, eta, t) [0] 
 Out: 
 Веса: 
 [0,2 -0,2 -0,1] 
 Ошибки: 
 [0,5, 1,5, 1,5, 1,0, 0,5, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0.0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0]

Взглянув на ошибки, мы видим, что ошибка упала до 0 примерно на 6-й итерации. Для оставшейся части итераций оно оставалось равным 0.

Когда ошибка переходит в 0 и остается там, мы знаем, что наша модель сходится. Это говорит нам о том, что наша модель правильно «выучила» соответствующие веса.

В следующем разделе мы будем использовать наши вычисленные веса на большом наборе данных
, чтобы делать прогнозы.

К этому моменту мы нашли различные учебные ресурсы, проработали алгоритм вручную и протестировали его в коде на простом примере.

Пришло время сравнить наши результаты с проверенной реализацией. Для сравнения воспользуемся перцептроном из scikit-learn.

Мы проведем это сравнение, выполнив следующие шаги:

Импорт данных
Разделение данных на наборы для обучения / тестирования
Обучите наш Perceptron
Протестируйте Perceptron
Сравните с Perceptron

Начнем с импорта данных.Вы можете получить копию набора данных здесь.

Это линейно разделяемый набор данных, который я создал, чтобы убедиться, что Perceptron будет работать. Просто для подтверждения, давайте продолжим и построим данные.

 import pandas as pd 
 import numpy as np 
 import matplotlib.pyplot as plt  df = pd.read_csv ("dataset.csv") 
 plt.scatter (df.values [:, 1], df.values [: , 2], c = df ['3'], alpha = 0.8)

Взглянув на график, довольно легко увидеть, что мы можем разделить эти данные прямой линией.

Прежде чем мы продолжим, я объясню свой код построения графика выше.

Я использовал Pandas для импорта csv, который автоматически помещает данные в фрейм данных.

Для построения графика данных мне пришлось вытащить значения из фрейма данных, поэтому я использовал метод .values .

Характеристики находятся в столбцах 1 и 2, поэтому я использовал их в функции диаграммы рассеяния. Столбец 0 - это фиктивная функция единиц, которую я включил, чтобы вычислить точку пересечения. Это должно быть знакомо тому, что мы делали с вентилем NAND в предыдущем разделе.

Наконец, я раскрасил два класса, используя c = df ['3'], alpha = 0.8 в функции диаграммы рассеяния. Результатом являются данные в столбце 3 (0 или 1), поэтому я сказал функции раскрасить два класса, используя столбец «3».

Дополнительную информацию о функции диаграммы рассеяния Matplotlib можно найти здесь.

Теперь, когда мы убедились, что данные можно разделить линейно, пора разделить данные.

Всегда полезно обучать модель на отдельном наборе данных от того, на котором вы тестируете.Это помогает избежать переобучения.

Для этого существуют разные методы, но для простоты я просто воспользуюсь обучающим набором и тестовым набором.

Начну с перемешивания данных. Если вы посмотрите на исходный файл, то увидите, что данные сгруппированы по строкам с 0 в выходных данных (третий столбец), а затем следуют все единицы. Я хочу встряхнуть и добавить немного случайности, поэтому я собираюсь перемешать это.

 df = df.values  np.random.seed (5) 
 np.random.shuffle (df)

Я начал с изменения данных из фрейма данных в массив numpy. Это упростит работу с множеством функций numpy, которые я собираюсь использовать, например .shuffle .

Чтобы результаты были воспроизводимы для вас, я установил случайное начальное число (5). После того, как мы закончим, попробуйте изменить случайное начальное число и посмотрите, как изменятся результаты.

Далее я разделю 70% данных на обучающий набор и 30% на тестовый набор.

 поезд = df [0: int (0.7 * len (df))] 
 test = df [int (0.7 * len (df)): int (len (df))]

Последний шаг - разделить функции и выходные данные для обучения и тестирования. наборы.

 x_train = train [:, 0: 3] 
 y_train = train [:, 3]  x_test = test [:, 0: 3] 
 y_test = test [:, 3]

Я выбрал 70% / 30 % для моих наборов поездов / тестов только ради этого примера, но я рекомендую вам изучить другие методы, такие как перекрестная проверка в k-кратном размере.

Далее мы обучим нашего персептрона.

Это довольно просто, мы просто собираемся повторно использовать код, который мы создали в предыдущем разделе.

 def perceptron_train (x, y, z, eta, t): 
 '' 
 Входные параметры: 
 x: набор данных входных функций 
 y: фактические выходы 
 z: порог функции активации 
 eta: скорость обучения 
 t : количество итераций 
 '' ' # инициализация весов 
 w = np.zeros (len (x [0])) 
 n = 0 
  # инициализация дополнительных параметров для вычисления суммы квадратов ошибок 
 yhat_vec = np .ones (len (y)) # вектор для прогнозов 
 errors = np.ones (len (y)) # вектор для ошибок (фактические - прогнозы) 
 J = [] # вектор для функции стоимости SSE 
  while n  = z: 
 yhat = 1. 
 else: 
 yhat = 0.
 yhat_vec [i] = yhat 
  # обновление весов 
 для j в xrange (0, len (w)): 
 w [j] = w [j] + eta * (y [i] -yhat) * x [i] [j] 
  n + = 1 
 # вычисление суммы квадратов ошибок 
 для i в xrange (0, len (y)): 
 errors [i] = (y [i] -yhat_vec [ i]) ** 2 
 J.append (0,5 * np.sum (errors)) 
  return w, J 
  z = 0,0 
 eta = 0,1 
 t = 50 
  perceptron_train (x_train, y_train, z, eta , t)

Давайте продолжим и посмотрим на веса и ошибку суммы квадратов.

 w = perceptron_train (x_train, y_train, z, eta, t) [0] 
 J = perceptron_train (x_train, y_train, z, eta, t) [1]  print w 
 print J 
 Out: 
 [-0.5 -0,29850122 0,35054929] 
 [4,5, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0]

Веса сейчас не имеют для нас большого значения, но мы будем использовать эти числа в следующем разделе для тестирования нашего Персептрона.Мы также будем использовать веса, чтобы сравнить нашу модель с моделью scikit-learn.

Взглянув на ошибку суммы квадратов, мы увидим, что наш персептрон сошелся, чего мы и ожидали, поскольку данные линейно разделимы.

Пришло время протестировать наш персептрон. Для этого мы создадим небольшую функцию perceptron_test .

Это очень похоже на то, что мы уже видели. Эта функция использует скалярное произведение весов, рассчитанных с помощью функции perceptron_train , и функций вместе с функцией активации, чтобы делать прогнозы.

Единственная деталь, которую мы не видели, - это precision_score . Это метрическая функция оценки от scikit-learn. Вы можете узнать об этом подробнее здесь.

Собирая все это вместе, вот как выглядит код:

 из sklearn.metrics import precision_score  w = perceptron_train (x_train, y_train, z, eta, t) [0] 
  def perceptron_test (x, w, z, eta, t): 
 y_pred = [] 
 для i в xrange (0, len (x-1)): 
 f = np.dot (x [i], w) 
  # функция активации 
 if f > z: 
 yhat = 1 
 else: 
 yhat = 0 
 y_pred.append (yhat) 
 return y_pred 
  y_pred = perceptron_test (x_test, w, z, eta, t) 
  print "Оценка точности:" 
 print precision_score (y_test, y_pred) 
 Out: 
 Оценка точности: 
 1,0

Оценка 1,0 означает, что наша модель правильно сделала прогнозы на всех тестовых данных. Этот набор данных четко разделяется, поэтому мы ожидаем такого результата.

Последний шаг - сравнить наши результаты с Perceptron из scikit-learn. Вот код этой модели:

от sklearn.linear_model import Perceptron

# обучение sklearn Perceptron
clf = Perceptron (random_state = None, eta0 = 0.1, shuffle = False, fit_intercept = False)
clf.fit (x_train, y_train)
y_predict = clf_179000 (x_predict = clf_test.predict) 9

Теперь, когда мы обучили модель, давайте сравним веса с весами, которые рассчитала наша модель.

 Out: 
 Вес склеарна: 
 [-0,5 -0,29850122 0,35054929] 
 Вес моего персептрона: 
 [-0,5 -0,29850122 0,35054929]

Веса из модели scikit-learn идентичны нашим весам.Это означает, что наша модель работает правильно, и это отличная новость.

Прежде чем мы подведем итоги, нужно остановиться на нескольких незначительных моментах. В модели scikit-learn нам нужно было установить случайное состояние на «None» и выключить перемешивание. Мы уже установили случайное начальное число и перетасовали данные, поэтому нам не нужно было делать это снова.

Нам также пришлось установить скорость обучения «eta0» на 0,1, чтобы она была идентична нашей модели.

Последняя точка - перехват. Поскольку мы уже включили столбец фиктивных функций с единицами, мы автоматически настраивали перехват, поэтому нам не нужно было включать его в scikit-learn Perceptron.

Все это кажется незначительными деталями, но если бы мы не установили их, мы не смогли бы воспроизвести те же результаты, что и наша модель.

Это важный момент. Прежде чем использовать модель, очень важно прочитать документацию и понять, что делают все различные настройки.

Этот последний шаг в процессе, вероятно, самый важный.

Вы только что прошли всю работу по обучению, ведению заметок, написанию алгоритма с нуля и сравнению его с проверенной реализацией.Не позволяйте всей этой хорошей работе пропасть зря!

Описание процесса важно по двум причинам:

Вы получите еще более глубокое понимание, потому что вы учите других тому, что только что узнали.

. .

Узнайте, как изучать химию

Химия - один из тех уроков, которые вы любите или боитесь. В средней школе химия обычно не является обязательным предметом - это факультатив. Однако наиболее уважаемые колледжи требуют, чтобы все студенты бакалавриата прошли хотя бы один курс химии в качестве предварительного условия для получения диплома. Если вы планируете сделать карьеру в медицине, инженерии или в области естественных наук, вам, вероятно, потребуется пройти хотя бы один курс химии перед выпуском.Химия - сложный предмет для большинства людей, но это не обязательно. Причина номер один, по которой люди борются с химией, заключается в том, что они не подходят к ней правильно. Ниже мы рассмотрим проверенные стратегии и методы, которые, в случае их применения, улучшат вашу способность изучать химию.

Прочтите и изучите материалы перед переходом в класс

В традиционной модели обучения студенты приходят в класс, инструктор представляет материал, разъясняет соответствующие концепции, назначает дополнительные чтения и задания и заканчивает урок.Затем ожидается, что учащиеся пойдут домой, просмотрят свои классные заметки, попытаются выполнить назначенные чтения и задания, фактически узнают, чему учили в классе (что не всегда случается), придут в класс на следующей неделе с любыми вопросами, которые у них возникнут. предыдущей лекции, и будьте готовы двигаться дальше и исследовать новый материал и концепции. Проблема этой модели в том, что она неэффективна, особенно с предметами и материалом, которые сложно усвоить.

Лучший способ изучить химию - приходить на каждую лекцию, уже прочитав и изучив материал, который будет представлен в этот день.Этот метод обучения известен как «перевернутый класс», иногда его называют «перевернутый класс», и это растущая тенденция преподавания многих предметов в школах и колледжах по всей стране. Эта модель особенно эффективна для изучения (и преподавания) химии по нескольким причинам. Во-первых, он побуждает учеников прийти в класс, уже изучив материал, который будет представлен. Во-вторых, приходя в класс, уже знакомые с предметом, студенты могут следить за ними и понимать, что им преподают.Если студенты не поняли концепции в ходе своих занятий, они могут задавать вопросы во время соответствующей лекции. Наконец, учебное время более эффективно используется как инструмент обучения. Студенты уходят с каждой лекции с гораздо лучшим пониманием концепций курса и с меньшим количеством вопросов.

Изучение заданий по химии, чтения и материала перед каждым уроком - одна из самых эффективных стратегий изучения химии.

Ищите понимание

Как и в любой другой науке, в химии есть много новой информации, которую нужно выучить и запомнить.На самом деле, когда вы начнете изучать химию, вам будет представлено так много новой информации, что вы быстро увязнете, если вас поймают, пытаясь запомнить все детали. Сначала сосредоточьтесь на получении понимания фундаментальных концепций. Когда у вас будет четкое представление об основах, вы можете потратить время на запоминание деталей. Кроме того, когда вы овладеете основами химии и поймете концепции, вам будет намного легче запоминать все остальное.

Помните, запоминание никогда не должно заменять понимание.Сначала постарайтесь понять.

Делайте хорошие заметки

Регулярно посещать занятия и уделять внимание важно, но этого недостаточно. Изучая химию, необходимо делать подробные, внятные записи, которые помогут вам лучше понять обсуждаемые концепции. Запись имеет особое значение при изучении химии по следующим причинам.

Заметки также заставляют вас записывать вещи. Формулы и уравнения, с которыми вы познакомитесь при изучении химии, будет намного легче запомнить и понять после того, как вы их запишете.
Хорошие заметки, а затем их просмотр поможет вам определить, что вы делаете, а что не понимаете.
Убедитесь, что ваши записи организованы. Составление систематизированных заметок поможет вам эффективно просматривать лекции и подготовиться к экзаменам.
Ведение записей позволит вам участвовать в учебных группах. Чем лучше ваши записи, тем лучше вы сможете участвовать и вносить свой вклад в свою учебную группу.

Делая заметки, не сосредотачивайтесь только на том, что ваш инструктор пишет на доске.Слушайте и запишите все ключевые словесные тезисы и концепции, обсужденные во время лекции.

После каждой лекции уделите несколько минут тому, чтобы просмотреть свои записи. Убедитесь, что вы понимаете все концепции, затронутые в лекции. Используйте свой учебник, чтобы улучшить свои записи и понимание ключевых понятий.

Ежедневная практика

Ключ к изучению химии - это практика. Выполнение практических задач, решение уравнений, рабочих формул и т. Д.должно быть основной чертой вашей повседневной учебной программы. Правильно, ежедневных занятий . Вы должны каждый день уделять немного времени (1 час) изучению химии, если вы хотите выучить ее и оставаться на вершине своей игры. Проверьте свое понимание и знание химии, просмотрев и проработав практические задачи, обнаруженные в образцах химических тестов, а также проблемы, обнаруженные на предыдущих химических тестах (если вы можете их получить).

При работе с химическими задачами не смотрите на ключ ответа, если (1) вы не смогли выработать ответ или (2) полностью запутались.Прежде чем посмотреть на ответ, попросите помощи в понимании того, как решить задачу, у напарника по учебе, помощника учителя или вашего инструктора. Перечитайте свой учебник, чтобы получить понимание и разъяснения.

Если вы определились с проблемой, повторите ее на бумаге, пока не сможете исправить ее. Убедитесь, что вы понимаете каждый шаг проблемы и почему это необходимо. Как только вы сможете выяснить проблему, найдите другую проблему того же типа и решите ее. Продолжайте делать это до тех пор, пока полностью не поймете изучаемую концепцию.

Воспользуйтесь преимуществами лабораторного времени

Когда дело доходит до понимания и изучения химии, ничто не может заменить практический опыт, и нет лучшего способа получить этот опыт, чем посещение химических лабораторий. Используйте любую представленную возможность для работы в лаборатории. Работа над химическими задачами и проведение химических экспериментов в практической среде укрепит ваше понимание и знание химии.

Используйте карточки

В карточках нет ничего нового, но они работают.Они особенно полезны для изучения химии. Химия полна научных символов, формул и словаря, которые необходимо запоминать и правильно интерпретировать. Карточки идеально подходят для систематизации и изучения химических символов, формул и словаря, включая периодическую таблицу элементов. После того, как вы создадите организованный набор карточек, вы обнаружите, что запоминание должно быть проще.

Используйте исследовательские комиссии

Использование хорошо организованной учебной группы - отличный способ изучить любой сложный предмет, включая химию.Учебные группы позволяют студентам-химикам делиться друг с другом своими мыслями, обмениваться идеями, объяснять друг другу сложные концепции, преподавать то, что они узнали, делиться заметками, готовиться к экзаменам и покрывать больше материала. Ниже приведены советы по формированию эффективных учебных групп.

Держите группы от 3 до 6 человек.
Все члены должны приходить подготовленными к групповым занятиям.
Включите членов, которые преданы своему личному успеху, а также успеху других членов группы.
Запланируйте групповые занятия каждую неделю в одно и то же время и в одном месте.
Продолжайте учебные занятия от 2 до 3 часов.
Держите учебные занятия целенаправленными. Не позволяйте им превращаться в светское мероприятие.
Учитесь в группе в среде, свободной от отвлекающих факторов.

Разбивайте большие задачи на более мелкие

Изучая химию, разбейте материал на более мелкие части, которые вы сможете освоить. Хотя иногда это может показаться медленным и утомительным, на самом деле это поможет вам изучить то, что вы изучаете.Освоив одну концепцию, переходите к следующей. Вы будете удивлены, обнаружив, что после того, как вы действительно хорошо поймете несколько более мелких концепций, вам станет намного легче изучать и усваивать более крупные концепции.

Сосредоточьтесь на своей работе, а не на своей оценке

Изучение химии требует полной концентрации. Постоянное внимание к своей оценке отвлекает от изучения химии. Если вы сосредоточитесь на изучении химии, ваша оценка последует за этим. Нет никаких ярлыков.В конце концов, важно то, что вы узнаете. А если выучите химию, вы получите хорошую оценку.

Прыжок обеими ногами

Как и в случае с другими сложными предметами, включая биологию, прыжки на обеих ногах - ключ к успеху в изучении химии. Частичные усилия никуда не годятся. Решил теперь, что ты добьешься успеха в химии и что ты собираешься выложиться на полную.

Ниже приведены ссылки на другие ресурсы по изучению навыков, которые мы рекомендуем студентам-химикам.

Piano Expert

Настройка, ремонт и реставрация фортепиано