Как научиться решать задачи по физике с нуля


Как решать задачи по физике легко

Предмет "Физика" дается с легкостью не каждому ученику. Некоторые задачи вызывают изумления и трудности даже у преподавателей. Существует несложная система, придерживаясь которой решить любую задачу будет реально, сомневаться в ответе не придется, а у педагога отпадут поводы "придраться". И подготовка к ЕГЭ по физике будет даваться легче.

Решение задач по физике без затруднений

Перед тем как приступить к мозговому штурму, стоит успокоиться и вдумчиво прочитать задачу полностью. Иногда она может быть простой, однако непонятные слова могут создать впечатление безвыходности. Ознакомившись, стоит перечитать еще раз. Вникли? Записываем условия.

Записываем условия

  1. Пишем "дано". С этого шага начинается решение любой задачи. В этом блоке записываем все известные условия, чтобы с легкостью можно было к ним обратиться.
  2. Таблица "СИ". Сведения вписываются справа от "Дано", требуются, когда нужно перевести какое-то значение (например, сантиметры в метры).

Рисуем схему

Большинство задач подразумевает наличие схемы, даже если этот шаг необязателен, составление схемы облегчит их понимание. Рисунок должен содержать все известные величины, требующиеся для решения. Иногда за добровольное включение схемы начисляются дополнительные баллы к решению задачи.

Определяем неизвестные величины

  • Вопрос задачи. Выписав все известные сведения, проводим черту, а затем вписываем, что еще неизвестно.
  • Вопрос себе. Чтобы убедиться, что все вопросы заданы, стоит еще раз вчитаться, а затем спросить себя: "Что я ищу?"

Подбираем формулы

  1. Формулы. Выпишите все формулы, способствующие решению задачи.
  2. Преобразования. Здесь происходят сокращения, если им есть место.
  3. Уравнения. Из полученного результата составляется одно или система уравнений.

Решаем уравнения и ищем все неизвестные величины

Под получившееся уравнения нужно написать известные математические величины. Шаг повторяется под все величины под знаком "неизвестно". Стоит начать с переменных, значение которых определяется проще. Когда все неизвестные найдены, получается ответ. Он обводится прямоугольником. Готово!

Советы

  • Некоторые задачи даются к решению непросто. Множество из них требуют повышенного внимания, однако некоторые ученики не питают любви к предмету. Изучать его все же придется. Придерживаясь советов по решению уравнений из курса физики, решение задач покажется несложной процедурой, а понимать программу станет интереснее.
  • Внимательно читайте условия. Чтобы понимать способы решения, стоит несколько раз пройтись по условиям, обращая внимание на детали. Чтобы понимать, усвоились ли данные, стоит оторваться от учебника и воспроизвести ее в голове. Совпадает с написанным в учебнике? Нет? Перечитайте еще раз, представив ситуацию наглядно, словно в кино - так картинка станет реальнее!
  • Решайте для себя. Чтобы развить интерес к ходу работы, следует погрузиться в нее, понимая, что вы делаете это прежде всего для себя, а не ради оценки, репетитора, преподавателя. Так вы избавляетесь Плот того, что приходится заставлять себя возвращаться к работе.
  • Полюбите то, что делаете. Решать, чтобы решить - неправильный путь. Чтобы процесс работы был интересен, нужно полюбить физику. Как развить интерес к тому, что сложно понимать? Помните, что все неизведанное - повод к саморазвитию, а каждая новая решенная задача - новый опыт!
  • Повторения. Чтобы каждый следующий раз давался проще, желательно хотя бы раз в день решать по одной задаче. Так выработается привычка, улучшится память и восприятие условий, что в дальнейшем поможет решать новые системы уравнений в считанные минуты!
  • Задавайте вопросы. Важно задавать вопрос всякий раз, когда он возникает, не взирая на реакцию. Чем больше ответов вы получите, тем лучше будете ориентироваться в физике.
  • Берите перерывы. Иногда на задачу нужен "новый взгляд". Если ответ не поддается вычислениям уже длительное время, следует переключить свое внимание, а затем снова приступить к работе. Свежие мысли нередко моментально выдают способ решения!
  • Помните, что главное - подбор формул. Остальное - лишь подключение знаний математики. Выпишите все формулы, который на ваш взгляд могут подойти, а затем подробно разбирайте, что именно нужно в вашем случае!

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 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:

  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 заключается 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.

 # 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
, 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.

Объединяя все это 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 (фактический - 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. 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.
  • Вы можете продемонстрировать это потенциальным работодателям.
.

Упражнения по решению задач по физике

  • Ресурс исследования
  • Проводить исследования
    • Искусство и гуманитарные науки
    • Бизнес
    • Инженерная технология
    • Иностранный язык
    • История
    • Математика
    • Наука
    • Социальная наука
    Лучшие подкатегории
    • Продвинутая математика
    • Алгебра
    • Базовая математика
    • Исчисление
    • Геометрия
    • Линейная алгебра
    • Предалгебра
    • Предварительный расчет
    • Статистика и вероятность
    • Тригонометрия
    • другое →
    Лучшие подкатегории
    • Астрономия
    • Астрофизика
    • Биология
    • Химия
    • Науки о Земле
    • Наука об окружающей среде
    • Науки о здоровье
    • Физика
    • другое →
    Лучшие подкатегории
    • Антропология
    • Закон
    • Политология
    • Психология
    • Социология
    • другое →
    Лучшие подкатегории
    • Бухгалтерский учет
    • Экономика
    • Финансы
    • Менеджмент
    • другое →
    Лучшие подкатегории
    • Аэрокосмическая техника
    • Биоинженерия
    • Химическая инженерия
    • Гражданское строительство
    • Компьютерные науки
    • Электротехника
    • Промышленное проектирование
    • Машиностроение
    • Веб-дизайн
    • другое →
    Лучшие подкатегории
    • Архитектура
    • Связь
    • Английский
    • Гендерные исследования
    • Музыка
    • Исполнительское искусство
    • Философия
    • Религиоведение
    • Письмо
    • другое →
    Лучшие подкатегории
    • Древняя история
    • Европейская история
    • История США
    • Всемирная история
    • другое →
    Лучшие подкатегории
    • Хорватский
    • Чешский
    • Финский
    • Греческий
    • Хинди
.

Высшая школа физики / как решать задачи по физике

Из Wikibooks, открытые книги для открытого мира

Перейти к навигации Перейти к поиску
Ищите Физика средней школы / как решать физические задачи в одном из родственных проектов Викиучебника: Викиучебник не имеет страницы с таким точным названием.

Другие причины, по которым это сообщение может отображаться:

  • Если страница была создана здесь недавно, она может еще не отображаться из-за задержки обновления базы данных; подождите несколько минут и попробуйте функцию очистки.
  • Заголовки в Викиучебниках чувствительны к регистру , за исключением первого символа; Пожалуйста, проверьте альтернативные заглавные буквы и подумайте о добавлении перенаправления сюда к правильному заголовку.
  • Если страница была удалена, проверьте журнал удалений и просмотрите политику удаления.
.

Индор,: Узнайте, как решать физические и математические задачи в повседневной жизни в Индоре до 12-го стандарта

Профиль преподавателя подтвержден

Время ответа 24 часа

Уроки, предлагаемые Brijendra

Уроки будут проводиться

  • в его доме
  • у вас дома
  • По веб-камере

Преподаваемые предметы

Уровни

  • Начальное
  • Среднее
  • GCSE
  • AS Уровень
  • Уровень A
  • Образование для взрослых
  • Бакалавриат
  • Магистр
  • Диплом
  • Докторантура

Методология

Моя методика преподавания основана на концепциях, касающихся повседневных жизненных проблем, с помощью которых студенты могут легко усвоить концепцию

Опыт

Я инженер, готовящийся к высшему образованию в Индоре из механического потока, и хочу поделиться своими знаниями с примерами повседневной жизни

Тарифы

Стоимость онлайн-уроков: 2 £ / час

Уроки, предлагаемые Бриендрой

Уроки пройдут

в его доме

у вас дома

веб-камера

Преподаваемые предметы

Уровни

  • Начальное образование
  • Среднее
  • GCSE
  • Уровень AS
  • Уровень A
  • Образование для взрослых
  • Бакалавриат
  • Магистр
  • Диплом
  • Докторантура
.

Смотрите также