Как научиться писать статьи с нуля


Как научиться писать статьи и где черпать вдохновение

Как писать статьи

Чтобы добиться успеха на этом поприще, необходимо соблюдать хотя бы минимум правил. Причём их не надо учить, достаточно просто вспомнить! Писать статьи нас всех учили в школе на уроках русского языка. Помните, как вы ломали голову над сочинением по «Войне и миру»? Это и есть копирайтинг.

Для начала нужно выбрать, о чём писать. На самом деле это не так уж просто — найти незаезженную тему, которая к тому же будет интересна большому количеству людей. Есть и другой вариант — писать о том, что нравится, но прежде посмотреть, что выдают поисковики по этому запросу на первой странице, и написать лучше. Гораздо лучше!

Иногда, конечно, просто хочется написать о чём-то, независимо от «погоды». О своём настроении, впечатлениях о фильме, мыслях о жизни. Если хочется — пишите, но не забывайте, что эта тема может быть непопулярна.

Прежде чем приступать к написанию, нужно собрать как можно больше информации, найти парочку забавных фактов, немного статистики, всё это проанализировать, а затем составить план статьи. Конечно, тем, кто пишет давно, в большинстве случаев план не требуется: схема написания сама складывается в голове, становится понятно, что и зачем писать. Но новичку, чтобы не сидеть перед пустым монитором, лучше сразу набросать план работы.

Обычно статья состоит из следующих частей:

  1. Анонс — краткое содержание или просто объяснение, почему вы решили писать на эту тему (так часто делают блогеры, которые пишут от первого лица). В нём необходимо указать, почему данная статья заинтересует читателя и что он из неё для себя почерпнёт.
  2. Введение — факты, существующие взгляды на рассматриваемую проблему, статистика. Вопросы, которые вы хотите рассмотреть в статье.
  3. Ваше видение проблемы и тезисы — самая большая часть статьи, где автор высказывает своё суждение и аргументирует его, приводит сравнения, раскрывает тему. Основная задача здесь — не лить воду, писать только по существу. От того, увидит ли читатель профессиональный подход к делу, найдёт ли свежие мысли по данному вопросу и прочувствует ли авторский стиль, зависит, останется он с вами или нет.
  4. Выводы и рекомендации — заключение о том, что хотел автор донести до читателей.

План может изменяться в зависимости от темы, стиля автора, объёма текста и других факторов. Кроме того, не обязательно писать по порядку, ведь никто не видит, что вы начали с середины или вообще с конца. Главное — начать. Постепенно сложится ясная картина будущей статьи.

Если вдохновение пропало, не стоит заставлять себя работать. Лучше встать из-за компьютера и заняться чем-то другим: выпить чаю, помять подушку, помыть посуду, сделать разминку или вынести мусор. Минут через 10 можно возвращаться к работе.

Когда статья будет готова, дайте ей отлежаться и посмотрите на неё на следующий день — найдёте много интересного, может, даже всё перепишете. Финальную версию необходимо тщательно проверить на наличие ошибок. Можете воспользоваться для этого специальными сервисами.

Почему мы пишем

Когда есть свой блог и необходимо постоянно туда писать, одной из серьёзных проблем становится мотивация. Как писать статьи, если блог молодой, приносит одни убытки, посетителей кот наплакал, а комментариев нет?

В общем-то, мотивы у всех разные: одни ведут блог ради денег, вторые — чтобы самореализоваться, третьи — потому что все так делают. Поэтому для одних лучшим мотиватором будет фото дорогой вещи на рабочем столе, для других — первые реально заработанные деньги в интернете, а для третьих — внимание читателей и их комментарии. В первую очередь нужно сесть и подумать, что вас лучше всего мотивирует.

Моя мотивация — желание делиться информацией, оставить полезные мысли для читателей. Быть не просто наблюдателем, а ещё и созидателем, маленьким творцом. Бывает, конечно, лень, и иногда такое состояние длится долго, но все мы люди. Рано или поздно приходит вдохновение или происходит событие, о котором хочется рассказать, и всё возвращается на круги своя.

Поиск вдохновения

  • Почитайте комментарии к записям на сайте.
  • Опишите общественные мероприятия, которые вы планируете посетить или в которых вы будете принимать участие.
  • Разоблачите мифы или легенды.
  • Напишите статью о событии национального или международного масштаба.
  • Найдите необычное решение распространённой проблемы.
  • Загляните в любимые группы в соцсетях, вдруг там обсуждают что-то сочное.
  • Напишите об успехе интересной личности.
  • Расскажите о каком-нибудь новом сервисе, гаджете или супервещи, которую вы опробовали.
  • Вспомните какой-нибудь фильм, который удивил вас или изменил ваши взгляды.
  • Расскажите об исследовании чего-либо. Это может быть всё что угодно, хоть гидропоника.
  • Возьмите у кого-нибудь интервью.
  • Составьте свой топ фильмов, игр, блогов, книг или сериалов.
  • Изучите внимательнее популярные ресурсы и постарайтесь понять, чем они заинтересовывают других.
  • Раскритикуйте какой-нибудь товар или услугу, которую вы никогда бы не посоветовали другим.
  • Расскажите удивительную историю на грани фантастики.
  • Возьмите серьёзную тему и раскройте её с юмором.

Заключение

Если вы только начинаете писать, то помните о следующих советах:

  • Придумайте цепляющий заголовок.
  • Структурируйте пост.
  • Лучше пишите реже да лучше, чем чаще да хуже.
  • Ищите вдохновение.

Успех приходит лишь к тем, кто пишет и кого читают, но как же писать статьи интересно? Это умение появляется с опытом. Обратите внимание на первые и последние статьи известных блогеров — небо и земля, как будто разные люди писали, а ведь прошло всего 1–2 года. Просто они учились, запоминали лучшие фишки конкурентов, пробовали разные варианты, набивали руку.

Этот путь придётся пройти каждому, кто хочет писать быстро, интересно и качественно, в этом деле ни одна программа не заменит живого человека. Пишите, не останавливайтесь.

Хорошо писать — это полезный навык, а выработать его не так сложно. Лучший путь — через «Инициал», бесплатный и крутой курс писательского мастерства от редакторов Лайфхакера. Вас ждёт теория, много примеров и домашки. Справитесь — будет легче выполнить тестовое задание и стать нашим автором. Подписывайтесь!

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

  1. Получите общее представление об алгоритме
  2. Найдите несколько различных источников обучения
  3. Разбейте алгоритм на фрагменты
  4. Начните с простого примера
  5. Подтвердите с помощью надежной реализации
  6. 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 отличных источников 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:

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

Давайте подробно рассмотрим каждый.

1. Инициализируйте 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 бы 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 приводит нас к следующему шагу.

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

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

Чтобы настроить 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. Просматривая каждую строку в наборе данных, мы будем обновлять веса каждый раз.

Один полный просмотр набора данных известен как «эпоха».

Поскольку наш набор данных состоит из 3 строк, нам потребуется три итерации, чтобы завершить 1 эпоху.

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 рассчитать новую оценку, обновить веса и продолжить. Если наши данные линейно разделимы, персептрон сойдется.

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 для того, чтобы наша модель рассчитала 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 И-НЕ эта длина равна 3.

Далее мы умножим веса на входные данные, а затем просуммируем 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.

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

Как и ожидалось, результат равен 0.

Чтобы не противоречить 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
, если 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.

Собирая 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 (фактические - 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 на этом уровне, 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:

  1. Импорт данных
  2. Разделение данных на наборы для обучения / тестирования
  3. Обучите наш Perceptron
  4. Протестируйте Perceptron
  5. Сравните с Perceptron
  6. scikit-learn

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 подтвердили, 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% моих 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 для 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 (фактическое - прогнозы)
J = [] # вектор для функции стоимости SSE

при 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_test.predict (x

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

 Out: 
Вес склеарна:
[-0,5 -0,29850122 0,35054929]
Вес моих перцептронов:
[-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. Так как 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.
  • Вы можете продемонстрировать это потенциальным работодателям.

Одно дело показать, что можно реализовать алгоритм f

.

Напишите статью за 20 минут

Я действительно не хочу тратить больше 20 минут в день на написание статей. И на написание этой статьи я потратил не более 20 минут.

Я понимаю, что это богохульство. Интернет-маркетинг опирается на контент, а контент - король. Но когда у меня есть ежедневный график, в котором нужно писать, и у меня нет времени тратить часы на полировку каждой записи в блоге или на написание статей из 2000 слов.

Быстрое написание не означает компромисса при написании и .У меня есть семь советов, которые помогут вам войти и выйти из этой коробки композиции за двадцать минут - без ущерба для качества.

1. Составьте список идей.

Когда приходит вдохновение для сообщения, нацарапайте его в блокноте или в файле Word. Для многих блоггеров и создателей контента поиск темы для написания занимает половину времени. Ведение списка идей позволяет быстро перейти к новой публикации, когда вы будете готовы написать.

2. Дайте инкубировать вашим идеям.

Если вы попытаетесь заставить себя сразу же придумать подтверждающую информацию для своей гениальной идеи, на это уйдет много времени.Однако оставьте эту тему на несколько дней, и вы сможете добавлять новые идеи по мере их появления - и когда вы будете готовы писать, у вас уже будет вся необходимая вспомогательная информация.

3. Отредактируйте перед запуском

На данный момент у вас, вероятно, появилось вдвое больше идей, чем нужно, так что пора проявить жесткость. Вырежьте любую вспомогательную идею, которая не соответствует основной теме статьи. Помните, мы говорим о том, как написать статью за 20 минут, а не эпос.Вы всегда можете использовать ненужные идеи для последующих публикаций.

4. Используйте маркированный список

пунктов или пронумерованных пунктов, таких как «10 способов привлечь больше подписчиков», могут значительно упростить написание статьи с точки зрения организации, поскольку вам больше не нужно придумывать переходы от одной идеи к другой. Большим дополнительным преимуществом является то, что читателям нравятся списки; за ними легче следить.

5. Будьте короче

Если вы хотите закончить статью за 20 минут, постарайтесь не превышать 500 слов.Не думайте, что вы экономите на качественном контенте: в этой статье всего около 500 слов, но она полна информации. Считайте каждое слово, и вы сэкономите время, не упуская качество.

6. Вернись позже

Если вы обнаружите, что застряли, не пытайтесь заставить слова произойти. Сохраните статью и немного поработайте над чем-нибудь другим. Если вас вдохновит вдохновение, откройте этот документ еще раз. Вы даже можете переключаться с одного сообщения в блог на другой, потратив на каждое по несколько минут, пока к вам приходят идеи.Это огромная экономия времени.

7. Никогда не откладывайте хорошую идею

Когда вы просматриваете свой список идей, возникает соблазн отложить лучшие из них на потом, потому что вы думаете, что их будет легче написать. Вы не хотите экономить время позже, вы хотите сэкономить время сейчас . Делайте статьи, которые, как вы знаете, придут легко, и максимально используйте это время.

Следуйте этим простым шагам, и вы будете на пути к блестящим статьям в кратчайшие сроки. Поделитесь некоторыми из ваших любимых советов по написанию статей в комментариях!

.

cfenollosa / os-tutorial: Как создать ОС с нуля

перейти к содержанию Зарегистрироваться
  • Почему именно GitHub? Особенности →
    • Обзор кода
    • Управление проектами
    • Интеграции
    • Действия
    • Пакеты
    • Безопасность
    • Управление командой
    • Хостинг
    • мобильный
    • Истории клиентов →
    • Безопасность →
  • Команда
  • Предприятие
  • Проводить исследования
    • Изучить GitHub →
    Учитесь и вносите свой вклад
    • Темы
    • Коллекции
    • В тренде
    • Учебная лаборатория
    • Руководства с открытым исходным кодом
    Связаться с другими
    • События
    • Форум сообщества
.

Онлайн-инструмент перефразирования для перезаписи содержания

Мы живем в информационную эпоху, когда очень важно создавать уникальный и интересный контент. Если вы ведете онлайн-бизнес, вы знаете, как иногда бывает трудно добиться успеха в этой области, и что вам нужно предоставить много статей отличного качества, чтобы ваш читатель оставался с вами.

Требуется много времени, чтобы создать идеальный контент, который должен быть не только интересным и захватывающим, но и актуальным, оригинальным и хорошо написанным.Чтобы делать это постоянно, необходимы отличные навыки письма, а также правильное знание грамматики и орфографии.

Если вы хотите, чтобы ваш блог или другие виды бизнеса были успешными, ваша главная цель - создание конкурентоспособного контента; он также должен быть хорошо продуман в отношении правил поисковой системы, чтобы читатель мог легко найти его в Интернете.

Самый эффективный способ сделать это - написать свои собственные статьи с нуля. Однако это непросто, и у вас не всегда есть на это время, потому что ведение бизнеса связано со многими обязанностями.

Конечно, еще один полезный способ решить эту проблему - нанять профессионального писателя-фрилансера, но это недешево. Не каждому предпринимателю требуется штатный писатель на полную ставку. Итак, какие еще способы повысить качество вашего контента? Что ж, есть гораздо более дешевый способ сделать это - онлайн-инструмент для перефразирования.

.

Смотрите также