1 | ВКонтакте | 12 043 142 +12735 Cтатистика | |
Простые и вкусные рецепты на каждый день. Рекомендуем подписаться! | |||
2 | Шпильки | Женский Журнал | 4 530 454 -257 Cтатистика | |
3 | Женская Философия | 2 961 253 -171 Cтатистика | |
4 | Откровенно женский | 2 743 860 +165 Cтатистика | |
5 | Женские секреты | 2 285 428 -59 Cтатистика | |
6 | Just English | 2 213 476 -349 Cтатистика | |
7 | 2 094 593 +998 Cтатистика | ||
8 | Анатомичка — крупнейший медицинский канал | 2 093 299 -186 Cтатистика | |
9 | Русские сериалы (2021), фильмы, мелодрамы онлайн | 1 925 920 +452 Cтатистика | |
10 | Женские секреты | 1 605 693 -88 Cтатистика | |
11 | Женские мысли | 1 598 393 -166 Cтатистика | |
12 | Женские Хитрости | 1 580 585 -133 Cтатистика | |
13 | Дурь Музыка | 1 560 209 +17 Cтатистика | |
14 | ЖЕНСКИЙ ЮМОР ЛЖЮ | 1 558 934 +488 Cтатистика | |
15 | Женские Хитрости | 1 516 041 Cтатистика | |
16 | Женские Секреты! | 1 475 735 -211 Cтатистика | |
17 | Женские мелочи | 1 451 502 Cтатистика | |
18 | ● Женские Мысли ● | 1 443 577 +16 Cтатистика | |
19 | Женские хитрости | 1 414 409 Cтатистика | |
20 | Секреты женской красоты | 1 408 649 -14 Cтатистика | |
Обзор и рейтинг фильмов! | |||
21 | Азбука ремонта | Строительство | 1 370 577 -146 Cтатистика | |
22 | Beautybook — секреты женской красоты, маникюр | 1 336 010 -395 Cтатистика | |
23 | Пудра • женский журнал | 1 322 159 -373 Cтатистика | |
24 | Женский рай | 1 303 472 -107 Cтатистика | |
25 | Женские тайны | 1 271 652 -262 Cтатистика | |
26 | Женское счастье | Психология | 1 247 999 -59 Cтатистика | |
27 | 1 209 579 -137 Cтатистика | ||
28 | Женское Настроение | 1 192 619 +1384 Cтатистика | |
29 | Женское Здоровье | 1 191 023 +127 Cтатистика | |
30 | Мой Компьютер | 1 184 878 +10 Cтатистика | |
31 | Женская беседка | Отношения. Семья. Дети | 1 116 190 -159 Cтатистика | |
32 | Онлайн-кинотеатр IVI | 1 114 934 +330 Cтатистика | |
33 | Женская логика | Психология | 1 106 555 -141 Cтатистика | |
34 | Женский мир | 1 091 334 +30 Cтатистика | |
35 | Журнал рукоделия | 1 067 149 +42 Cтатистика | |
36 | AutoWay – Авто журнал | 1 053 622 +3 Cтатистика | |
37 | Женские Секреты | 1 040 347 +41 Cтатистика | |
38 | Женское счастье | 1 028 995 +20 Cтатистика | |
39 | Группа Брайна! | 948 408 -349 Cтатистика | |
40 | Едим вкусно|Полезные советы|Женские хитрости | 946 660 +205 Cтатистика | |
41 | Женский Клуб | 946 512 -13 Cтатистика | |
42 | Капелька женского юмора | 928 679 +66 Cтатистика | |
43 | НАША ЖИВАЯ ПЛАНЕТА | 904 682 -104 Cтатистика | |
44 | Женский Журнал | 887 849 -3 Cтатистика | |
45 | Женские секреты | 860 062 +84 Cтатистика | |
46 | ЖЕНСКИЙ ДОМ! | 834 470 +174 Cтатистика | |
47 | ЖЕНСКИЕ ПОСИДЕЛКИ ● Дети ● Рецепты ● Красота | 822 612 +88 Cтатистика | |
48 | Just for Girls — первый женский журнал | 794 449 -24 Cтатистика | |
49 | ЧЕРТОВКА • Женский юмор с перцем! | 769 436 -50 Cтатистика | |
50 | Идеи маникюра | 762 700 +2457 Cтатистика | |
51 | Первый женский | 739 208 +29 Cтатистика | |
52 | Орёл и Решка | 732 354 -175 Cтатистика | |
53 | WILDBERRIES | 730 311 +783 Cтатистика | |
54 | EVE | Женский Журнал | 715 107 +1583 Cтатистика | |
55 | Женские мечты. Стихи. | 701 761 +1 Cтатистика | |
56 | L O V E | 701 725 +19 Cтатистика | |
57 | Тинькофф | 634 323 +912 Cтатистика | |
58 | Женские хитрости | 629 855 -36 Cтатистика | |
59 | Музыка 2021 | 623 925 +110 Cтатистика | |
60 | НЕОРИГИНАЛЬНО | 606 693 -485 Cтатистика | |
61 | Женский клуб — Юмор | Общение | 601 743 -87 Cтатистика | |
62 | Beauty blog|Женский блог | 583 041 +10 Cтатистика | |
63 | Женский Юмор | 580 314 +31 Cтатистика | |
64 | Васильки_О Женском… | 577 769 +157 Cтатистика | |
65 | Девичник. Женские Лайфхаки и Хитрости | 571 670 -10 Cтатистика | |
66 | Шикарные девчата | 566 125 +198 Cтатистика | |
67 | Женские Советы | 564 740 +171 Cтатистика | |
68 | Женские мысли. Импульсы | 538 541 -62 Cтатистика | |
69 | Телеканал Дождь | 517 355 +89 Cтатистика | |
70 | Секреты женской красоты | 516 278 +56 Cтатистика | |
71 | • ЖЕНСКИЕ ХИТРОСТИ • | 514 643 -48 Cтатистика | |
72 | Женский Дневник | 512 601 +95 Cтатистика | |
73 | Женский Журнал | 508 411 +193 Cтатистика | |
74 | Ах Астахова | 497 722 -78 Cтатистика | |
75 | Женская беседка. | 489 313 +6 Cтатистика | |
76 | Струны женского сердца | 483 997 +160 Cтатистика | |
77 | Москва 24 | 459 996 +2 Cтатистика | |
78 | Безумный юмор | 459 022 -98 Cтатистика | |
79 | Малиновый рассвет | 458 475 -144 Cтатистика | |
80 | Мужская кухня | 454 691 +25 Cтатистика | |
81 | Учите английский с Би-би-си | 425 367 -25 Cтатистика | |
82 | MARVEL | 424 416 +78 Cтатистика | |
83 | Магазин женской одежды Jesari | 421 343 +9 Cтатистика | |
84 | Рецепты здоровья | 418 844 +734 Cтатистика | |
85 | Знакомства | Чат | 404 643 +4 Cтатистика | |
86 | Men’s Things | Мужская одежда | 392 542 -52 Cтатистика | |
87 | На волне позитива|Видео | 391 237 -40 Cтатистика | |
88 | Модная женская одежда | Garderob | 390 073 -87 Cтатистика | |
89 | Arash | 387 671 0 Cтатистика | |
90 | PREMIER | 386 845 +304 Cтатистика | |
91 | ♔РЫНОК САДОВОД — РАСПРОДАЖА | 385 251 -42 Cтатистика | |
92 | ВКонтакте API | 383 469 -16 Cтатистика | |
93 | Шедевры творчества | GIF | 377 855 -146 Cтатистика | |
94 | ZARA | 377 289 +58 Cтатистика | |
95 | Пальчики оближешь | Рецепты | 373 596 +66 Cтатистика | |
96 | РЕСТОРАН | Кулинария | Рецепты GIF | 369 334 +97 Cтатистика | |
97 | Женские штучки | 366 803 -9 Cтатистика | |
98 | До и после — обработка фото — Art | 365 568 -78 Cтатистика | |
99 | Шедевры кино | Фильмы онлайн HD 2020 | 346 599 +155 Cтатистика | |
100 | Фильмы онлайн от KinoKong.org | 344 667 -48 Cтатистика |
1 | ПРИКОЛЫ | Смеяка | 11 327 685 -455 Cтатистика | |
Простые и вкусные рецепты на каждый день. Рекомендуем подписаться! | |||
2 | Чёткие приколы | 9 277 427 -40 Cтатистика | |
3 | Четкие Приколы | 8 578 038 -362 Cтатистика | |
4 | Корпорация зла | 8 381 316 +55 Cтатистика | |
5 | Лайфхак | 7 846 598 +965 Cтатистика | |
6 | Шедевры кулинарии| Новогодние рецепты | 5 856 775 +183 Cтатистика | |
7 | Убойные приколы 😀 | 5 453 988 +703 Cтатистика | |
8 | СМС приколы | 5 370 890 -137 Cтатистика | |
9 | Улетные приколы | 5 354 067 +262 Cтатистика | |
10 | В приколе (18+) | 4 878 572 +1901 Cтатистика | |
11 | Лучшие рецепты Повара | 4 602 425 +178 Cтатистика | |
12 | Like — Приколы | 3 579 925 -119 Cтатистика | |
13 | Корпорация Юмора ツ | 3 444 569 +934 Cтатистика | |
14 | СМС приколы 😀 | 3 337 788 -134 Cтатистика | |
15 | ПОЗИТИВ ツ | 3 330 787 -394 Cтатистика | |
16 | Хитрости жизни | 3 314 350 -206 Cтатистика | |
17 | Простые рецепты | 3 160 207 +40 Cтатистика | |
18 | ХАРАКТЕР | 2 932 814 +1 Cтатистика | |
19 | Тонкий юмор | 2 900 431 +538 Cтатистика | |
20 | Рецепты | Домашняя кулинария | Заготовки | 2 578 467 -24 Cтатистика | |
Обзор и рейтинг фильмов! | |||
21 | Чёткие Приколы | 2 372 003 +23 Cтатистика | |
22 | Улётные приколы | 2 349 858 -36 Cтатистика | |
23 | Мемы | 2 164 327 -82 Cтатистика | |
24 | Странный юмор | 2 022 844 -745 Cтатистика | |
25 | Безумные приколы | 2 008 220 -66 Cтатистика | |
26 | Улётный юмор | 1 930 897 -432 Cтатистика | |
27 | NESCAFÉ | 1 792 947 -176 Cтатистика | |
28 | Музыка и чувства | 1 759 710 -34 Cтатистика | |
29 | Адский юмор | 1 730 777 +61 Cтатистика | |
30 | Безумные приколы | 1 698 432 -41 Cтатистика | |
31 | Joom | 1 693 508 +3 Cтатистика | |
32 | Смертельный юмор | 1 653 834 -394 Cтатистика | |
33 | Есенин и любимая музыка | 1 605 652 -152 Cтатистика | |
34 | Женские Хитрости | 1 589 200 -93 Cтатистика | |
35 | Редкие кадры | 1 578 458 -122 Cтатистика | |
36 | Убойные приколы | 1 560 738 -236 Cтатистика | |
37 | Мемы & Приколы ★ | 1 555 499 -108 Cтатистика | |
38 | Убойные приколы | 1 481 218 +189 Cтатистика | |
39 | FUN | 1 473 305 -228 Cтатистика | |
40 | Безумные приколы | Бот-чат | 1 457 251 -151 Cтатистика | |
41 | Безумный юмор | 1 401 611 -238 Cтатистика | |
42 | Закулисье | 1 394 422 0 Cтатистика | |
43 | ★ g а р д е р о б ★ |юмор|красота|звёзды|семья| | 1 349 933 -148 Cтатистика | |
44 | Чёрный юмор | 1 348 466 -70 Cтатистика | |
45 | Чёткие приколы | 1 344 219 -73 Cтатистика | |
46 | Приколы | 😀 | 1 314 277 -266 Cтатистика | |
47 | Убойный юмор | 1 304 593 -223 Cтатистика | |
48 | Зайди поржать | 1 287 771 +68 Cтатистика | |
49 | Topsify | 1 264 007 +1619 Cтатистика | |
50 | Чёрный юмор | 1 255 483 -86 Cтатистика | |
51 | Магнит | 1 253 434 -319 Cтатистика | |
52 | Приколы | 1 252 124 +6 Cтатистика | |
53 | Теория смеха | 1 236 205 -177 Cтатистика | |
54 | Чёткие Приколы | 1 195 256 -375 Cтатистика | |
55 | Чёрный юмор | 1 190 177 -313 Cтатистика | |
56 | Богиня с юмором | 1 156 374 -125 Cтатистика | |
57 | Академия Красоты | Женский журнал | 1 154 561 -122 Cтатистика | |
58 | Europa Plus TV / Европа Плюс ТВ | 1 116 202 -44 Cтатистика | |
59 | ачё) | 1 100 458 +162172 Cтатистика | |
60 | Странный юмор | 1 080 640 +204 Cтатистика | |
61 | Убойные приколы | 1 079 932 +64 Cтатистика | |
62 | Хиты 2021 | Лучшая Музыка | 1 060 667 +569 Cтатистика | |
63 | Рецепты | 1 045 396 +110 Cтатистика | |
64 | Коллекция Рецептов | 1 034 782 +347 Cтатистика | |
65 | Безумные пикчи | 1 028 696 -219 Cтатистика | |
66 | Навсегда… | 1 008 412 +110 Cтатистика | |
67 | Копилка рецептов | 1 005 735 +464 Cтатистика | |
68 | Рецепты | 980 107 +45 Cтатистика | |
69 | Струны души | 965 811 +303 Cтатистика | |
70 | Ржунимагу | 951 101 +6 Cтатистика | |
71 | Приколы | 917 545 -10 Cтатистика | |
72 | Лучшие приколы 🙂 | 893 287 +3 Cтатистика | |
73 | ПОШЛАЯ МОЛЛИ | 856 903 +708 Cтатистика | |
74 | МЕМЫ | 850 938 -266 Cтатистика | |
75 | Ёрш — юмор, приколы | 835 277 -1 Cтатистика | |
76 | I love photo — я люблю фото | 832 893 -151 Cтатистика | |
77 | Тонкий Юмор | 826 361 -94 Cтатистика | |
78 | ▲ Чёрный юмор | 820 119 +74 Cтатистика | |
79 | Call-Prikol | Колл Прикол бот | 806 773 -131 Cтатистика | |
80 | ЯЖЕ пошутила! | 798 975 +533 Cтатистика | |
81 | Царство Мужика | 777 897 +1573 Cтатистика | |
82 | Здоровая Кухня — рецепты / правильное питание | 776 146 +91 Cтатистика | |
83 | Женская мудрость и психология | 775 262 +551 Cтатистика | |
84 | Мемы | 773 585 -110 Cтатистика | |
85 | Здоровое питание | Здоровые Рецепты | 749 999 +78 Cтатистика | |
86 | Приколы / Бот | 745 012 -211 Cтатистика | |
87 | FOC | 739 045 -559 Cтатистика | |
88 | Чеснок: Юмор | 738 821 +6 Cтатистика | |
89 | Бешеный юмор | 730 435 -1 Cтатистика | |
90 | VK Pay | 727 283 +1037 Cтатистика | |
91 | Чисто приколы | 726 975 -36 Cтатистика | |
92 | Приколы про Школу | 714 142 -195 Cтатистика | |
93 | Красивая жизнь. Женский журнал | 713 713 -231 Cтатистика | |
94 | Империя Смеха | Юмор | 697 137 +58 Cтатистика | |
95 | GTA5RP | RAGE MP | 696 619 +2875 Cтатистика | |
96 | Рецепты | 694 141 +1 Cтатистика | |
97 | не мемы | 689 616 -370 Cтатистика | |
98 | Леди хозяйка | Женский журнал | 687 018 +651 Cтатистика | |
99 | Гриффиндор | Рик и Морти | Симпсоны | Мемы | 685 384 +88 Cтатистика | |
100 | ЖЕНСКИЙ ПОРТАЛ | 685 228 +44 Cтатистика |
Смена тематики группы в ВК
Одной из самых распространённых причин блокировки — смена тематики группы в ВК. Очень часто руководители не подозревают, что, изменив название группы, можно потерять её навсегда.
Как это происходит?
Пример: Первоначально Вы создаёте группу развлекательного характера (например, «Мужской Цитатник»). В неё вступают большое количество пользователей (преимущественно лица мужского пола).
Когда количество подписчиков достигло 50 тысяч Вы решаете сменить тематику группы в ВК: изменяете название группы и полностью адаптируете её под новую тематику (например, «Магазин мужской одежды»):
Вроде бы всё отлично: целевая аудитория — мужчины, а группа со старой тематикой набрала огромное их количество.
Смена тематики группы в ВК
Но в один прекрасный день Вы заходите в свою группу и видите, что сообщество заблокировано за смену тематики.
Как Вконтакте узнаёт про смену тематики группы?
Никак. Группу заблокируют только по жалобе любого подписчика. Был случай, когда группа сменила тематику и существовала больше месяца, но однажды кто-то «настучал» и её заблокировали на следующий день.
- Админы соц. сети никак не обнаружат смену тематики;
Как понять, что группу могут заблокировать?
Если у Вас был паблик развлекательного характера, название полностью изменилось, но группа по-прежнему посвящена той же теме (юмору, развлечениям), то всё в порядке.
Но, когда группа была развлекательного характера, а стала совсем другой тематики (коммерческой, политической), то недовольный подписчик может пожаловаться и сообщество заблокируют.
Когда Вашу группу уже заблокировали за резкую смену тематики, то есть небольшой шанс, что её разблокируют.
Для этого напишите в техподдержку Вконтакте, что Вы добавили нового админа и он по неопытности поменял тематику, и, если попадётся понимающий агент поддержки, то может быть Вам дадут второй шанс.
Прежде чем изменить тематику группы подумайте, стоит ли этого того. Раскрутка группы в ВК сложный процесс и одно неверное действие может повлечь за собой необратимые последствия.
Средство защитное от болезней Бордоская жидкость Avgust 500 мл
Подробное описание
Артикул № 3605656
Бордоская жидкость Avgust — это фунгицидный препарат на основе известкового молока и медного купороса, предназначенный для защиты растений от болезней. Использовать средство рекомендуется в период распускания почек, во время вегетации, после цветения.
Преимущества
- — Готовый к применению состав достаточно разбавить водой в необходимых пропорциях.
- — Средство не наносит вред растениям, не вызывает химических ожогов.
- — Препарат действует в течение 30-50 дней после обработки.
Область применения
Бордоская жидкость Avgust используется для защиты растений от грибковых заболеваний, плодовой и серой гнили, пятнистости листьев, ржавчины, коккомикоза, септориоза, инфекционного ожога. Используется для обработки кустарников, виноградников, цветов и овощей.
Август — крупнейший российский производитель химических средств защиты растений. В ассортименте компании представлено более 110 наименований препаратов всех необходимых групп: протравители, гербициды, фунгициды, инсектициды, десиканты и др.
Тип: | Фунгицид |
---|---|
Область применения: | На открытом воздухе |
Виды болезней: | Плодовая гниль, пятнистость |
Назначение: | От болезней растений |
Препаративная форма: | Жидкость |
Объект обработки: | Растения |
Метод применения: | Опрыскивание |
Характер действия: | Контактный |
Спектр действия: | Избирательный |
Группы обрабатываемых растений: | Овощные, виноградовые |
Виды обрабатываемых растений: | Кабачок, капуста, перец |
Период защитного действия: | 12 мес |
Вес: | 600 г |
Объем: | 500 мл |
Размеры и вес (брутто) | |
---|---|
Вес: | 600 г |
Высота: | 18,1 см |
Ширина: | 7,3 см |
Глубина: | 7,3 см |
Дополнительная информация | |
---|---|
Страна производства: | Россия |
Срок годности: | 24 месяца |
Как часто можно сдавать кровь?
В целях безопасности донорства также важно соблюдать правила. Так, мужчины могут сдавать кровь не более 5 раз в год, женщины — не более 4.
Стандартный объем заготовки крови 450 мл + 10% от этого объема без учета количества крови, взятой для анализа (до 40 мл).
Максимальный объем одной плазмодачи не должен превышать 600 мл, максимальный объем плазмодач в год не должен превышать 12 л без учета консерванта.
Интервалы между различными видами донорства (в днях)
Исходные процедуры | Последующие процедуры | ||
кроводача | плазмаферез | тромбоцитаферез | |
Кроводача | 60 | 30 | 30 |
Плазмаферез | 14 | 14 | 14 |
Тромбоцитаферез | 14 | 14 | 14 |
Лейкоцитаферез | 30 | 14 | 14 |
Донорский светофор
0(I) | A(II) | B(III) | AB(IV) | ||||
Rh- | Rh+ | Rh- | Rh+ | Rh- | Rh+ | Rh- | Rh+ |
|
|
|
|
|
|
|
|
| это означает, что сложилась повышенная потребность крови данной группы и резус-фактора, просим доноров прийти и сдать кровь. |
| это означает, что что кровь данной группы и резус фактора недостаточно, нужно прийти и сдать кровь. |
| это означает, что кровь данной группы и резус фактора имеется в достаточном количестве и с визитом в Службу крови можно повременить. |
Список психотропных веществ, оборот которых в Российской Федерации ограничен и в отношении которых допускается исключение некоторых мер контроля в соответствии с законодательством Российской Федерации и международными договорами Российской Федерации (список III) | |||
Аллобарбитал | 2 | 10 | 2000 |
Алпразолам | 2 | 10 | 2000 |
Аминептин | 5 | 25 | 5000 |
Аминорекс | 0,5 | 5 | 1000 |
Апробарбитал | 2 | 10 | 2000 |
Апрофен | 0,5 | 2,5 | 500 |
Барбитал | 2 | 10 | 2000 |
Бензфетамин | 0,5 | 2,5 | 500 |
Браллобарбитал | 2 | 10 | 2000 |
Бромазепам | 3 | 15 | 3000 |
Бротизолам | 2 | 10 | 2000 |
Буталбитал | 2 | 10 | 2000 |
Бутобарбитал | 2 | 10 | 2000 |
Буторфанол | 0,02 10 ампул по 1 мл 0,2-про-центного раствора | 0,1 50 ампул по 1 мл 0,2-про-центного раствора | 20 |
Винбарбитал | 2 | 10 | 2000 |
Винилбитал | 2 | 10 | 2000 |
Галазепам | 0,2 | 1 | 200 |
Галоксазолам | 0,2 | 1 | 200 |
Гаммабутиролактон | 10 | 50 | 10000 |
Гептабарбитал | 2 | 10 | 2000 |
4-гидроксибутират натрия и другие соли -оксимасляной кислоты | 10 | 50 | 10000 |
Дезхлорэтизолам | 1 | 5 | 1000 |
Декстрометорфан | 0,5 | 3 | 600 |
Комбинированные лекарственные препараты, содержащие декстрометорфана гидробромид в количестве более 30 мг на 1 дозу твердой лекарственной формы или более 200 мг на 100 мл (100 г) жидкой лекарственной формы), в сочетании с иными фармакологически активными компонентами | 2 | 10 | 600 |
Делоразепам | 2 | 10 | 2000 |
Диазепам | 1 | 5 | 1000 |
Диклазепам | 1 | 5 | 1000 |
Золпидем | 0,6 | 3 | 600 |
Камазепам | 2 | 10 | 2000 |
Квазепам | 0,2 | 1 | 200 |
Кетазолам | 2 | 10 | 2000 |
Клобазам | 2 | 10 | 2000 |
Клоксазолам | 0,15 | 0,75 | 150 |
Клоназепам | 0,2 | 1 | 200 |
Клоназолам | 1 | 5 | 1000 |
Клонипразепам | 1 | 5 | 1000 |
Клоразепат | 2 | 10 | 2000 |
Клотиазепам | 2 | 10 | 2000 |
Левамфетамин | 0,2 | 1 | 200 |
Лефетамин | 0,01 | 0,05 | 10 |
Лопразолам | 2 | 10 | 2000 |
Лоразепам | 0,15 | 0,75 | 150 |
Лорметазепам | 2 | 10 | 2000 |
Мазиндол | 0,2 | 1 | 200 |
Медазепам | 0,6 | 3 | 600 |
Мезокарб | 0,6 | 3 | 600 |
Меклоназепам | 1 | 5 | 1000 |
Мепробамат | 20 | 100 | 20000 |
Метилфенобарбитал | 2 | 10 | 2000 |
Метилприлон | 0,2 | 1 | 200 |
Мефенорекс | 0,5 | 2,5 | 500 |
Мидазолам | 2 | 10 | 2000 |
Налбуфин [(5-альфа, 6-альфа)-17-(циклобутилметил)-4,5-эпоксимор-финан-3,6,14-триол] | 0,2 10 ампул по 1 мл 2-процент-ного раствора, 20 ампул по 1 мл 1-процент-ного раствора | 1 50 ампул по 1 мл 2-про-центного раствора, 100 ампул по 1 мл 1-про-центного раствора | 200 |
Ниметазепам | 2 | 10 | 2000 |
Нитразепам | 2 | 10 | 2000 |
Нифоксипам | 1 | 5 | 1000 |
Нордазепам | 2 | 10 | 2000 |
Оксазепам | 1 | 5 | 1000 |
Оксазолам | 1 | 5 | 1000 |
Гамма — оксимасляная кислота | 10 | 50 | 10000 |
Пемолин | 2 | 10 | 2000 |
Пиназепам | 2 | 10 | 2000 |
Пипрадрол | 0,2 | 1 | 200 |
Пиразолам | 1 | 5 | 1000 |
Пировалерон | 2 | 10 | 2000 |
Празепам | 2 | 10 | 2000 |
Секбутабарбитал | 2 | 10 | 2000 |
Секобарбитал | 2 | 10 | 2000 |
Темазепам | 1 | 5 | 1000 |
Тетразепам | 5 | 25 | 5000 |
Тианептин | 0,75 60 таблеток по 0,0125 г | 3,75 300 таблеток по 0,0125 г | 750 60000 таблеток по 0,0125 г |
Тарен | 0,5 | 10 | 2000 |
Фендиметразин | 0,5 | 2,5 | 500 |
Фенкамфамин | 2 | 10 | 2000 |
Фенобарбитал | 30 | 150 | 30000 |
Фенпропорекс | 0,5 | 2,5 | 500 |
Флудиазепам | 0,1 | 0,5 | 100 |
Флунитразепам | 0,1 | 0,5 | 100 |
Флуразепам | 0,3 | 1,5 | 300 |
Фоназепам | 1 | 5 | 1000 |
Фторбромазепам | 1 | 5 | 1000 |
Фторбромазолам | 1 | 5 | 1000 |
Хлордиазепоксид | 3 | 15 | 3000 |
Циклобарбитал | 10 | 50 | 10000 |
Циназепам | 1 | 5 | 1000 |
Ципепрол | 0,5 | 2,5 | 500 |
Эстазолам | 1 | 5 | 1000 |
Этизолам | 1 | 5 | 1000 |
Этил лофлазепат | 1500 | 7500 | 1500000 |
Этиламфетамин | 0,5 | 2,5 | 500 |
Этинамат | 10 | 50 | 10000 |
Этхлорвинол | 10 | 50 | 10000 |
Соли всех психотропных веществ, перечисленных в списке III, если существование таких солей возможно | значительный, крупный и особо крупный размеры, применяемые для соответствующих психотропных веществ списка III |
Stanford Machine Learning Group
Bootcamp Current + Alumni
Николас Луи
Студент MS
Брайан Чжу
Студент MS
Тимоти Дай
Студент BSao
Suhas
BSao Студент
Suhas 9000
Студент MS
Langston Nashold
Студент BS
Джимми Ли
Студент MS
Джейк Силберг
Студент MS
Мэтт Колоднер
Студент BS
Студент MS7 9000 9000 Rosshak Kanodia
СтудентДэвид Дейди
Доктор медицины, доктор философии
Гил Корнберг
Студент MS
Рагхав Самаведам
Студент BS
Серджио Чарльз
Студент BS
Коллин Квон 9000 Студент 9000 Коллин Квон
9000 Студент MS 9000
Сесиль Логе
Студентка
Дэниел Майкл
Студент BS
Экин Тиу
Студент BS
Элли Талиус
Студент BS
Ниведита Айер
Студент BS
Пуджан Патель
Студент BS
АхтиРаджан
Студент BS
АхтиРаджан Пал
Студент BS
Райан Чи
Студент BS
Том Джин
Студент MS
Lyron Co Ting Keh
Студент BS
Джейк Тейлор
Студент MS
Студент BS 9000 Маурицио
Студент MS
Крис Риллинг
Студент BS
Эндрю Янг
Студент MS
Брайан Гопал
Студент BS
Кан Лю
Студент MS
Эмили Вен
Gautham000 Emily Wen Студент BS
000 Студент BS
Марк Эндо
Студент BS
Nhi Truon g Vu
PhD Student
Pranav Sriram
MS Student
Ryan Han
BS Student
Soham Gadgil
MS Student
Yujie He
MS Student 9000 BS
Irena Irena
Студент MS
Эрфан Ростами
Студент BS
Татьяна Ву
Студент MS
Эндрю Хванг
Студент бакалавра
Джули Фанг
Студент MS
Miche2 9000 Bao 9000 9000 Студент JK Студент BS
Эрик Мацумото
Студент MS
Дэвид Лю
Студент BS
Деррик Ли
Студент MS
Ниранджан Балачандар
Студент Med
Pratham Soni Студент BS
Стефани Чжан
Студентка бакалавра
Джаред Исобе 900 07
Студент BS
Эрик Зенг
Студент BS
Адриэль Сапорта
Студент MS
Алекс Ги
Студент MS
Алекс Ке
Студент MS
Энди Ким
9000 Студент MS
MS 9000 Студент MS
Кевин Тран
Студент BS
Райан Кришнан
Студент BS
Сию Ши
Студент среднего уровня
Уильям Эллсворт
Студент BS
Студент BSung Ch
Эвой Датта
Студент MS
Тай Ву
Студент BS
Дженни Янг
Студент BS
Tiger Sun
Студент BS
Шон Чжан
9000 Студент Mun2000 BSuk000 Студент BS
Кристофер Кросс
BS Студент
Акшай Смит
MS Stud ent
Далия Радиф
Студент MS
Дамир Врабак
Студент MS
Цзяншань Ли
Студент MS
Оиши Банерджи
Студент MS
Saahil Jain
Студент MS 9000 9000 9000 Крена
Зихан Ван
Студент MS
Анируд Джоши
Студент MS
Чеук То Цуй
Студент MS
Итан Чи
Студент BS
Гордон Чи
Студент BS
Хари
Студент BS Джон ПеруцциСтудент BS
Кейур Митхавала
Студент MSx
Майкл Чжан
MD
Ник Филлипс
Студент MS
Фил Чен
Студент BS
Юй 9000 Студент MS
Юй 9000 Джонсон Зеликман
BS Студент
Cooper Raterink
MS Студент
Нил Рамачандран
Студент MS
Ниту Ренджит
Студент MS
Цзяо Юань
Студент MS
Ашвин Агравал
Студент аспирантуры
Кристиан Роуз
MD 9000 Студент MS
Джон Браатц
Студент MS
Хосе Хирон
Студент BS
Каушик Рам Садагопан
Студент MS
Руи Агияр
Студент MS
Янченг Ли
Студент MS
Фред
Студент MSФред Кондрич
Студент BS
Винсент Лю
Студент BS
Джабс Альджубран
Студент MS
Ева Чжан
Студент BS
Уилл Дидерик
Студент MS
Ану Студент BS Jingbo Yang
Студент BS
Марк Сабини
Студент BS
Минь Фу
Студент BS
Натан Дасс
Студент MS
Винджай Вейл
Студент BS
Алекс Ванг
Студент BS
Амирхосейн 9000 Кирилосейн 9000 9000 Кирилхосейн 9000 Schechter
Студент BS
Эндрю Кондрич
Студент BS
Bora Uyumazturk
Студент BS
Хлоя О’Коннелл
Студент Med
Джейсон Ли
Студент MS
AsnBS
Asn ГаоСтудент-медик
Соумья Патро
Студент магистра
Брайан Кейси
Студент юридического факультета
Дэн Бекша
Студент юридического факультета
Джеймс Ратмелл
Студент юридического факультета
Зак Харнед
Студент юридического факультета
Зак ХарнедСтудент BS
Бен Коэн-Ван
BS Stu dent
Крис Чут
Студент MS
Джо Лу
Студент BS
Келли Шен
Студент MS
Мэн Чжан
Студент MS
Майкл Ко
Студент BS
МаноНидхи
000 Студент BS МаноНидхи
Филип Хван
Студент BS
Робин Чеонг
Студент BS
Сильвиана Чуреа Илкус
Студент MS
Ифань Ю
Студент MS
Эллисон Парк
9000 Студент BS Студент MS6 Атли КоссонСтудент MS
Крис Лин
Студент MS
Эрик Джонс
Студент BS
Хенрик Марклунд
Студент MS
Джессика Ветстоун
Студент MS
Мэттью
Студент BS
Николас Бьен
Студент BS
Нора Борус
Студент BS
Шубханг Десаи
Студент BS
Сувадип Пол
Студент MS
Thao Nguyen
Студент BS
Tanay Kothari Student
Студент MS
Брэндон Янг
Студент BS
Daisy Ding
Студент MS
Хершел Мехта
Студент MS
Кейли Чжу
Студент BS
Тони Дуан
Студент MS
Факультет
Мэтт Лунгрен
Факультет
Курт Ланглоц
Факультет
Жанна Шен
Факультет
Санджай Басу
Факультет
Бхавик Вильямс
0002000200070007000700070005 ФакультетУткань Де mirci
Faculty
Gozde Durmus
Faculty
Sidhartha Sinha
Faculty
Catherine Hogan
Faculty
Sebastian Fernandez-Polaux
000 9000 9000 RosenamFaculty
Faculty Джефф Тисон
Факультет
Дэвид Ким
Факультет
Эндрю Бим
Факультет
Роб Джексон
Факультет
Рам Раджагопал
Факультет
0005000500050006 Сара Нокс Факультет Сара Нокс Макникол
Факультет
Крис Филд
Факультет
Джекелин Хванг
Факультет
Питер Китанидис
Факультет
Этьен Флюет-Шуинар
ao000 Факультет 9000 Дутрис ultyML Studio (классический): групповые категориальные значения — Azure
- На чтение 5 минут
В этой статье
Важно
Поддержка Machine Learning Studio (классическая) закончится 31 августа 2024 года.Мы рекомендуем вам перейти на Машинное обучение Azure к этой дате.
С 1 декабря 2021 г. вы не сможете создавать новые ресурсы Студии машинного обучения (классические). До 31 августа 2024 г. вы можете продолжать использовать существующие ресурсы Студии машинного обучения (классические).
ДокументацияML Studio (классическая) удаляется и не может обновляться в будущем.
Группирует данные из нескольких категорий в новую категорию
Категория: Преобразование / манипулирование данными
Обзор модуля
В этой статье описывается, как использовать модуль Групповые категориальные значения в Студии машинного обучения (классическая) для создания локальной таблицы поиска.
Обычно группирование категориальных значений используется для объединения нескольких строковых значений в один новый уровень. Например, вы можете назначить отдельные почтовые индексы в регионе одному региональному коду или сгруппировать несколько продуктов в одну категорию.
Чтобы использовать этот модуль, вы вводите значения поиска, которые хотите использовать, и сопоставляете существующие значения с значениями замены. Вы можете создавать группы только для категориальных столбцов, но не для столбцов числового типа или столбцов, обозначенных как метки или функции.
Любые значения столбцов, которые явно не отображаются на новый уровень, назначаются на уровень по умолчанию. Например, если вы не сопоставили все отдельные почтовые индексы, они будут сгруппированы на уровне для несопоставленных значений, который вы можете назвать Неизвестно .
Примечание
Можно создать максимум 20 новых уровней, включая уровень по умолчанию. Если вам нужно больше значений или необходимо динамически определять сопоставления, мы рекомендуем использовать настраиваемый сценарий R в модуле «Выполнить сценарий R.Или используйте операторы SQL в модуле «Применить преобразование SQL».
Как использовать групповые категориальные значения
Мы рекомендуем вам заранее подготовить список существующих значений и новые категории. Для каждой категории вы должны подготовить новое имя категории и список значений, разделенных запятыми, для включения в категорию.
Добавьте модуль Групповые категориальные значения в свой эксперимент. Вы можете найти модуль в разделе Преобразование данных , Манипуляции .
Подключите набор данных, содержащий значения, которые вы хотите преобразовать.
На панели Свойства окна Групповые категориальные значения используйте Селектор столбцов, чтобы выбрать столбец, в котором есть уровни, которые нужно уменьшить.
Мы рекомендуем вам нажать НАЧАТЬ С и БЕЗ СТОЛБЦОВ , чтобы начать, а затем добавить столбцы по имени. В противном случае может быть добавлено слишком много столбцов в качестве кандидатов, что приведет к ошибке.
Столбец должен быть категориальным. Если это не так, добавьте в восходящий поток Edit Metadata и измените тип столбца.
Обязательно удалите из ввода все столбцы, к которым не следует применять замену строк.
Для Режим вывода укажите, хотите ли вы вывести только новые уровни или добавить изменения, чтобы увидеть исходный столбец с заменами рядом.
По умолчанию ResultOnly показывает только новые значения.Параметр Inplace заменяет существующие значения столбца новыми уровнями.
Для Имя уровня по умолчанию введите строковое значение, которое будет использоваться в качестве замены для всех значений, которые не отображаются явно. Вы можете использовать что-то вроде «Неизвестно» или «По умолчанию».
Примечание
Это значение уровня по умолчанию применяется ко всем значениям, которые не могут быть отображены. Если вы случайно включили столбцы, которые не собирались отображать, значение будет применено ко всем значениям в столбцах.Поэтому перед обработкой проверьте правильность выбора столбца.
Для Новое количество уровней введите число, которое указывает общее количество новых категорий (уровней), включая уровень по умолчанию для несопоставленных значений.
Для Имя нового уровня 1 укажите новое имя группы для первой категории.
В текстовом поле, которое следует сразу же, Разделенный запятыми список старых уровней для сопоставления с новым уровнем 1 введите или вставьте исчерпывающий список всех значений для сопоставления с новым уровнем.Подстановочные знаки и регулярные выражения не допускаются.
Продолжайте вводить новые имена уровней и вводить или вставлять значения, которые должны быть сопоставлены новому уровню.
Мы рекомендуем вам сохранять список значений в отдельном файле во время работы. Если вы измените количество уровней, все ранее введенные вами строки будут удалены, и вам придется начинать заново.
Однако, если вы редактируете модуль, который был ранее сохранен, вы можете вернуться к исходным настройкам.
Запустите эксперимент.
Результаты
Для просмотра результатов щелкните правой кнопкой мыши модуль Групповые категориальные значения , выберите Набор данных результатов и щелкните Визуализировать .
Примеры
Примеры машинного обучения в действии см. В галерее искусственного интеллекта Azure.
Вы также можете попробовать этот модуль самостоятельно, используя небольшой набор данных с некоторыми строковыми переменными, которые можно легко сгруппировать, например набор данных Automobile price , который предоставляется в Machine Learning Studio (классический).
Предположим, вы хотите сгруппировать автомобили в наборе данных о ценах на автомобили по объему двигателя и количеству цилиндров. Вместо множества различных размеров движков вы создадите новые уровни: «большой», «маленький» и «прочие» следующим образом:
- Большие двигатели: шесть цилиндров или больше
- Малые двигатели: два или четыре цилиндра
- Другое: все остальное
- Добавьте Выбрать столбцы в модуле набора данных и выберите только столбец
с числом цилиндров
. - Добавьте модуль Edit Metadata и измените столбец
число цилиндров
на Категориальный . - Добавьте модуль Групповые категориальные значения и подключите измененный набор данных.
- Для Имя уровня по умолчанию , введите
другой
. Вам не нужно указывать значения для этого уровня. - Для Название нового уровня 1 , наберите
большой
. В списке старых уровней для сопоставления с уровнем 1 вставьтешесть, восемь, двенадцать
. - Для Название нового уровня 2 , наберите
small
. Для сопоставленных значений вставьтедва, четыре
. - Запустите эксперимент.
- Когда вы Визуализируете результаты, вы понимаете, что в исходном наборе данных были некоторые странные размеры двигателя, которые вы не учли, например,
пять
итри
. Все такие элементы отображаются надругих уровнях
.
Технические примечания
В этом разделе содержатся сведения о реализации, советы и ответы на часто задаваемые вопросы.
Может появиться сообщение об ошибке «Столбец с именем«
»не входит в допустимую категорию». Это сообщение означает, что выбранный вами столбец не является категориальным. Вы можете пометить столбец как
Категориальный
с помощью Редактировать метаданные или выбрать другой столбец, который содержит соответствующие значения категорий.
Ожидаемые поступления
Имя | Тип | Описание |
---|---|---|
Набор данных | Таблица данных | Данные для группы |
Параметры модуля
Имя | Диапазон | Тип | По умолчанию | Описание |
---|---|---|---|---|
Выбранные столбцы | любая | Выбор столбца | КатегориальныйВсе | Выберите столбцы, которые будут сгруппированы. |
Режим вывода | любая | Выход на | Только результат | Укажите способ вывода меток категорий. |
Название уровня по умолчанию | любая | Строка | Укажите уровень по умолчанию, который будет использоваться, если сопоставления не совпадают. | |
Новое кол-во уровней | Список | Количество групп | Укажите количество уровней после группировки значений, включая уровень по умолчанию. |
Выход
Имя | Тип | Описание |
---|---|---|
Набор данных результатов | Таблица данных | Сгруппированные данные |
См. Также
Манипуляции
Преобразование данных
Список модулей от А до Я
ML Studio (классический): группирование данных в корзины — Azure
- Читать 12 минут
В этой статье
Важно
Поддержка Machine Learning Studio (классическая) закончится 31 августа 2024 года.Мы рекомендуем вам перейти на Машинное обучение Azure к этой дате.
С 1 декабря 2021 г. вы не сможете создавать новые ресурсы Студии машинного обучения (классические). До 31 августа 2024 г. вы можете продолжать использовать существующие ресурсы Студии машинного обучения (классические).
ДокументацияML Studio (классическая) удаляется и не может обновляться в будущем.
Помещает числовые данные в ячейки
Категория: масштабирование и уменьшение
Обзор модуля
В этой статье описывается, как использовать модуль «Группировать данные в корзины» в Студии машинного обучения (классический) для группировки номеров или изменения распределения непрерывных данных.
Модуль «Группировать данные в бункеры» поддерживает несколько вариантов группирования данных. Вы можете настроить, как устанавливаются границы ячеек и как значения распределяются по ячейкам. Например, вы можете:
- Вручную введите серию значений, которые будут служить границами интервала.
- Рассчитайте оценки энтропии, чтобы определить информационные значения для каждого диапазона, чтобы оптимизировать интервалы в прогнозной модели. + Присвойте значения ячейкам с помощью квантилей, или процентилей.
- Управление количеством значений в каждой ячейке также можно управлять.
- Обеспечивает равномерное распределение значений по ячейкам.
Подробнее о биннинге и группировке
Биннинг или группировка данных (иногда называемая квантованием ) — важный инструмент при подготовке числовых данных для машинного обучения и полезен в таких сценариях:
Столбец непрерывных чисел содержит слишком много уникальных значений для эффективного моделирования, поэтому вы автоматически или вручную назначаете значения группам, чтобы создать меньший набор дискретных диапазонов.
Например, вы можете использовать оценки энтропии, сгенерированные с помощью группировки данных в бункеры, для определения оптимальных группировок значений данных и использования этих групп в качестве функций в вашей модели.
Замените столбец чисел категориальными значениями, которые представляют определенные диапазоны.
Например, вы можете захотеть сгруппировать значения в столбце возраста, указав настраиваемые диапазоны, такие как 1-15, 16-22, 23-30 и т. Д. Для демографических данных пользователя.
Набор данных имеет несколько экстремальных значений, все они выходят за пределы ожидаемого диапазона, и эти значения оказывают чрезмерное влияние на обученную модель.Чтобы уменьшить систематическую ошибку в модели, вы можете преобразовать данные в равномерное распределение, используя метод квантилей (или метод равной высоты).
С помощью этого метода модуль «Группировать данные в бункеры» определяет идеальное расположение бункеров и их ширину, чтобы гарантировать, что примерно одинаковое количество проб попадает в каждую ячейку. Затем, в зависимости от выбранного вами метода нормализации, значения в ячейках либо преобразуются в процентили, либо сопоставляются с номером ячейки.
Примеры биннинга
На следующей диаграмме показано распределение числовых значений до и после разделения с помощью квантилей методом .Обратите внимание, что по сравнению с необработанными данными слева данные были разделены и преобразованы в единичный нормальный масштаб.
Другой подход к объединению в группы продемонстрирован на примере обнаружения рака молочной железы, в котором данные группы в ячейки используются для распределения пациентов в различные контрольные и тестовые группы, чтобы гарантировать, что в каждой группе будет равное количество пациентов.
Поскольку существует множество способов группировки данных, все из которых настраиваются, мы рекомендуем вам поэкспериментировать с различными методами и значениями.Раздел «Примеры» содержит ссылки на примеры экспериментов, демонстрирующих использование различных алгоритмов биннинга.
Как настроить групповые данные в бункеры
Добавьте модуль Group Data Into Bins в свой эксперимент в Studio (классический). Вы можете найти этот модуль в категории Преобразование данных , в разделе Масштабирование и уменьшение .
Подключите набор данных с числовыми данными к бин. Квантование можно применять только к столбцам, содержащим числовые данные.
Если набор данных содержит нечисловые столбцы, используйте модуль «Выбрать столбцы в наборе данных», чтобы выбрать подмножество столбцов для работы.
Укажите режим объединения. Режим биннинга определяет другие параметры, поэтому обязательно сначала выберите опцию Режим биннинга ! Поддерживаются следующие типы биннинга:
Энтропия MDL : этот метод требует, чтобы вы выбрали столбец, который вы хотите прогнозировать, и столбец или столбцы, которые вы хотите сгруппировать в ячейки.Затем он просматривает данные и пытается определить количество ячеек, которое минимизирует энтропию. Другими словами, он выбирает количество ячеек, которое позволяет столбцу данных наилучшим образом предсказать целевой столбец. Затем он возвращает номер ячейки, связанный с каждой строкой ваших данных в столбце с именем
, квантованный Если метод Entropy MDL не может найти способ изначально разделить данные для получения хорошего прогноза, он назначает все данные в единый интервал.Это не означает, что столбец не является хорошим предсказателем. В этом случае вы можете использовать другие методы, чтобы найти количество ящиков, которые минимизируют энтропию и делают данные более точным предсказателем.
Этот метод не возвращает фактические оценки энтропии.
Квантили : Метод квантилей присваивает значения ячейкам на основе процентильных рангов. Квантили также известны как бининг равной высоты.
Равная ширина : с помощью этой опции вы должны указать общее количество ячеек.Значения из столбца данных помещаются в ячейки таким образом, чтобы каждая ячейка имела одинаковый интервал между начальным и конечным значениями. В результате в некоторых ячейках может быть больше значений, если данные сгруппированы вокруг определенной точки.
Пользовательские края : можно указать значения, с которых начинается каждая ячейка. Значение края всегда является нижней границей бункера. Например, предположим, что вы хотите сгруппировать значения в две ячейки, одна со значениями больше 0, а другая со значениями меньше или равными 0.В этом случае для краев бункера вы должны ввести 0 в Разделенный запятыми список краев бункера . Выходные данные модуля будут 1 и 2, что указывает индекс ячейки для каждого значения строки.
Равная ширина с настраиваемым началом и концом : этот метод аналогичен параметру Equal Width , но вы можете указать как нижнюю, так и верхнюю границы ячейки.
Количество интервалов : если вы используете режимы интервалов Entropy MDL , Quantiles и Equal Width , используйте этот параметр, чтобы указать, сколько интервалов или квантилей вы хотите создать.
Для столбцов в ячейку воспользуйтесь селектором столбцов, чтобы выбрать столбцы, в которых есть значения, которые нужно разделить. Столбцы должны иметь числовой тип данных.
То же правило разделения применяется ко всем выбранным столбцам. Поэтому, если вам нужно объединить некоторые столбцы с помощью другого метода, используйте отдельный экземпляр Group Data into Bins для каждого набора столбцов.
Предупреждение
Если вы выберете столбец недопустимого типа, будет сгенерирована ошибка времени выполнения.Модуль возвращает ошибку, как только находит столбец запрещенного типа. Если вы получили сообщение об ошибке, просмотрите все выбранные столбцы. Ошибка не перечисляет все недопустимые столбцы.
Для Режим вывода укажите, как вы хотите выводить квантованные значения.
Приложение : Создает новый столбец со значениями интервалов и добавляет его во входную таблицу.
Inplace : заменяет исходные значения новыми значениями в наборе данных.
ResultOnly : возвращает только столбцы результатов.
Если вы выбрали режим биннинга квантилей , используйте параметр нормализация квантилей , чтобы определить, как значения нормализуются перед сортировкой по квантилям. Обратите внимание, что нормализация значений преобразует значения, но не влияет на окончательное количество интервалов. Для примера см. Эффекты различных методов нормализации.
Поддерживаются следующие типы нормализации:
Процент : значения нормализованы в диапазоне [0,100]
PQuantile : значения нормализованы в диапазоне [0,1]
QuantileIndex : значения нормализованы в диапазоне [1, количество ячеек]
Если вы выберете опцию Custom Edges , введите разделенный запятыми список чисел для использования в качестве краев бункера в текстовом поле + Список разделенных запятыми краев бункера .Значения отмечают точку, которая разделяет ячейки. Следовательно, если вы введете одно значение края ячейки, будут сгенерированы две ячейки; если вы введете два значения края ячейки, будут созданы три ячейки и так далее.
Значения должны быть отсортированы в порядке создания интервалов от самого низкого до самого высокого.
Если вы используете опцию Равная ширина с настраиваемым началом и концом , вы должны указать границы интервалов.
Определите нижнюю границу первой ячейки, введя значение в текстовое поле Позиция первого края .
Определите нижнюю границу последней ячейки, введя значение в текстовое поле Позиция последнего края .
Пометить столбцы как категориальные : выберите этот параметр, чтобы автоматически добавить флаг метаданных в столбец значений с интервалами. Флаг метаданных указывает, что квантованные столбцы следует обрабатывать как категориальные переменные.
Запустите эксперимент или выберите этот модуль и нажмите Запустить выбранный .
Результаты
Модуль «Группировать данные в бункеры» возвращает набор данных, в котором каждый элемент был разделен в соответствии с указанным режимом.
Он также возвращает преобразование биннинга , которое представляет собой функцию, которую можно передать в модуль «Применить преобразование» для объединения новых выборок данных с использованием того же режима и параметров биннинга.
Чтобы увидеть, насколько хорошо метод биннинга работает в качестве предиктора, вы можете щелкнуть выход набора данных из Групповые данные в Бины и сравнить столбец метки с разделенным столбцом. Если группировка по ячейкам является прогнозируемой, значения в матрице кросс-таблицы должны концентрироваться в нескольких ячейках.
Подсказка
Помните, что если вы используете биннинг для данных обучения, вы должны использовать тот же метод биннинга для данных, который вы используете для тестирования и прогнозирования. Это включает в себя метод сортировки, расположение и ширину корзины.
Чтобы данные всегда преобразовывались с использованием одного и того же метода биннинга, мы рекомендуем сохранять полезные преобразования данных, а затем применять их к другим наборам данных с помощью модуля «Применить преобразование».
Примеры
Примеры применения квантования в сценариях машинного обучения см. В галерее искусственного интеллекта Azure:
Технические примечания
В этом разделе содержатся сведения о реализации, советы и ответы на часто задаваемые вопросы.
Эффекты различных методов нормализации
Если вы выберете опцию Нормализация квантилей , значения преобразуются перед биннингом. Таким образом, выбранный вами метод нормализации сильно влияет на числовые значения.
Например, в следующей таблице показано, как значения в одном столбце fLength
из набора данных Telescope преобразуются с помощью каждого из методов нормализации. Столбец fLength
был выбран случайным образом для иллюстрации выходных значений каждого варианта и не имеет нормального распределения.
Источник (длина) | pQuantile | Квантильный индекс | Процент |
---|---|---|---|
28,7967 | 0,363636 | 4 | 36.363636 |
31,6036 | 0,454545 | 5 | 45,454545 |
162.052 | 0, | 10 | 90, |
23.8172 | 0,272727 | 3 | 27,272727 |
Результаты разбиения одинаковы для каждого метода.
На следующем рисунке показано распределение значений в столбце до и после разделения на интервалы с использованием по умолчанию 10 интервалов.
Подробности реализации
Во время квантования каждое число отображается в интервал путем сравнения его значения со значениями краев интервала.
Например, если значение равно 1.5, а края бункера — 1, 2 и 3, элемент будет сопоставлен с ячейкой номер 2. Значение 0,5 будет сопоставлено с ячейкой номер 1 (ячейка с нижним переполнением), а значение 3.5 будет сопоставлено с ячейкой номер 4 ( переполненный бункер).
Если столбец для дискретизации (квантования) является разреженным, то при заполнении результирующего столбца используется смещение индекса ячейки (квантильное смещение). Смещение выбирается таким образом, чтобы разреженный 0 всегда попадал в ячейку с индексом 0 (другими словами, в квантиль со значением 0).
Редкие нули передаются от входного столбца к выходному.
Обработка столбцов с высокой плотностью всегда дает результаты с минимальным индексом ячейки, равным 1; то есть минимальное значение квантиля равно минимальному значению в столбце. В то же время обработка разреженного столбца дает результат с переменным минимальным индексом ячейки (минимальное значение квантиля).
Все NaN и пропущенные значения передаются из входного столбца в выходной столбец.Единственное исключение — это случай, когда модуль возвращает индексы квантилей. В этом случае все NaN переводятся в пропущенные значения.
Индексы бункера отсчитываются от 1. Это естественное соглашение для квантилей (1-й квантиль, 2-й квантиль и т. Д.). Единственное исключение — это случай, когда столбец для корзины является разреженным.
Ожидаемые поступления
Имя | Тип | Описание |
---|---|---|
Набор данных | Таблица данных | Набор данных для анализа |
Параметры модуля
Имя | Диапазон | Тип | По умолчанию | Описание |
---|---|---|---|---|
Режим объединения | Список | Режим квантования | Квантили | Выберите метод группировки |
Столбцы в корзину | любая | Выбор столбца | NumericAll | Выберите столбцы для квантования |
Режим вывода | любая | Выход на | Указывает, как должны выводиться квантованные столбцы | |
Пометить столбцы как категориальные | любая | логический | правда | Указывает, следует ли помечать выходные столбцы как категориальные |
Количество ячеек | > = 1 | Целое число | 10 | Укажите желаемое количество ячеек |
Квантильная нормализация | любая | Биннинг, нормализация | Выберите метод нормализации квантилей | |
Положение первого края | любая | Поплавок | 0.0 | Укажите значение для первого края ячейки |
Ширина бункера | любая | Поплавок | 0,5 | Укажите нестандартную ширину корзины |
Положение последнего края | любая | Поплавок | 1,0 | Укажите значение для последнего края бункера |
Список краев бункера, разделенных запятыми | любая | Строка | Введите список чисел, разделенных запятыми, для использования в качестве краев ячейки |
Выходы
Имя | Тип | Описание |
---|---|---|
Квантованный набор данных | Таблица данных | Набор данных с квантованными столбцами |
Преобразование биннинга | Интерфейс ITransform | Преобразование, применяющее квантование к набору данных |
Исключения
Исключение | Описание |
---|---|
Ошибка 0003 | Исключение возникает, если один или несколько входов являются пустыми или пустыми. |
Ошибка 0004 | Исключение возникает, если параметр меньше или равен определенному значению. |
Ошибка 0011 | Исключение возникает, если переданный аргумент набора столбцов не применяется ни к одному из столбцов набора данных. |
Ошибка 0021 | Исключение возникает, если количество строк в некоторых наборах данных, переданных модулю, слишком мало. |
Ошибка 0024 | Исключение возникает, если набор данных не содержит столбца метки. |
Ошибка 0020 | Исключение возникает, если количество столбцов в некоторых наборах данных, переданных модулю, слишком мало. |
Ошибка 0038 | Исключение возникает, если ожидаемое количество элементов должно быть точным значением, но это не так. |
Ошибка 0005 | Исключение возникает, если параметр меньше определенного значения. |
Ошибка 0002 | Исключение возникает, если один или несколько параметров не могут быть проанализированы или преобразованы из указанного типа в требуемые целевым типом метода. |
Ошибка 0019 | Исключение возникает, если ожидается, что столбец будет содержать отсортированные значения, но это не так. |
Ошибка 0039 | Исключение возникает в случае сбоя операции. |
Ошибка 0075 | Исключение возникает, когда при квантовании набора данных используется недопустимая функция разделения. |
Список ошибок, характерных для модулей Studio (классический), см. В разделе Коды ошибок машинного обучения.
Список исключений API см. В разделе Коды ошибок REST API машинного обучения.
См. Также
Масштабировать и уменьшать
Нормализовать данные
Обрезать значения
Группа Erdmann, финансовые консультанты в Гринвиче, CT 06830
Группа Erdmann
Группа компаний Erdmann со штаб-квартирой в Гринвиче, штат Коннектикут, зарекомендовала себя, предоставляя индивидуальные советы и рекомендации избранной группе руководителей компаний, владельцев бизнеса и состоятельных семей.
Мы — команда из 29 человек, которым доверили более 10 долларов.2B в активах, по состоянию на август 2018 года. Мы неуклонно фокусируемся на показателях эффективности с поправкой на риски относительно долгосрочных целей клиента. Мы привносим теплоту, сострадание и координацию в управление капиталом клиентов, которое, по нашему мнению, является отличительным признаком.
Последние награды нашей команде:
- Barron’s : Лучшая группа консультантов по вопросам благосостояния в США в 2019 году
Наш лидер Джефф Эрдманн получил ряд национальных наград:
- Forbes : Занял первое место в списке Forbes «Лучший советник по благосостоянию Америки» в 2016, 2017 и 2018 годах. 1
- Barron’s : 100 лучших финансовых консультантов в стране, 2004–2019 гг., Включая советника № 1 в Merrill Lynch с 2009 по 2019 г. 2
- Barron’s : рейтинг лучших консультантов по штатам, 2009–2019 гг. 3
- Financial Times : 400 лучших финансовых консультантов, 2017 г. 4
- Research Magazine: Advisor Hall of Fame, 2010. 5
* Как опубликовано в декабрьском выпуске журнала Research Magazine за 2010 год.В своем декабрьском выпуске Research Magazine опубликовал Зал славы советников за 2010 год. Каждый кандидат должен соответствовать определенным количественным порогам, таким как их многолетний опыт работы в отрасли, а также качественные факторы, такие как превосходное обслуживание клиентов, признание коллег и сообщества, и в конечном итоге выбирается коллегией из трех выдающихся судей.
* Источник: список Forbes «250 лучших советников по благосостоянию Америки», составленный SHOOK Research, сентябрь 2018 г. Для получения дополнительных сведений о критериях отбора перейдите по адресу http: // details-he.re / WHDBy4. Все права защищены.
* Источник: список Barron’s «100 лучших финансовых консультантов», 20 апреля 2019 г. Для получения дополнительной информации о критериях отбора посетите веб-сайт http://details-he.re/nRnrmS. Barron’s является товарным знаком Dow Jones & Company, Inc. Все права защищены.
* Источник: список «1200 лучших финансовых консультантов» Barron, 11 марта 2019 г. Для получения дополнительной информации о критериях отбора см. Http://details-he.re/1u7KVH. Barron’s является товарным знаком Dow Jones & Company, Inc.Все права защищены. За годы до 2014 года этот список Бэррона состоял из 1000 советников.
* Источник: The Financial Times Top 400 Financial Advisors (FT 400) — это независимый список, подготовленный Financial Times (март 2017 г.). Для получения дополнительной информации о критериях выбора перейдите на http://details-he.re/fWZZLQ.
* Источник: список Barron’s «50 лучших консультантов по вопросам частного благосостояния», 20 апреля 2019 г. Этот первый в истории рейтинг групп консультантов по вопросам благосостояния, специализирующихся на обслуживании отдельных лиц и семей, был опубликован в списке Barron’s «100 лучших финансовых консультантов» 2019 года. .Команды ранжируются по множеству факторов, включая их размер и форму, нормативные документы и полномочия их членов, а также ресурсы, которые они имеют в своем распоряжении для обслуживания своих клиентских баз. Консультанты, включенные в рейтинг «50 лучших групп консультантов по частному благосостоянию», имеют как минимум семилетний опыт работы в сфере финансовых услуг и работают в своей нынешней фирме не менее одного года. Количественные и качественные показатели, используемые для определения рейтинга консультантов, включают, среди прочего, активы клиентов, рентабельность активов, удовлетворенность / удержание клиентов, записи о соответствии и участие сообщества.Barron’s не получает компенсацию от консультантов, участвующих фирм и их аффилированных лиц или средств массовой информации в обмен на рейтинги. Barron’s является товарным знаком Dow Jones & Company, Inc. Все права защищены.
Рейтинг или рейтинги, показанные здесь, могут не отражать весь опыт клиентов, поскольку они отражают среднее значение или выборку опыта клиентов. Эти рейтинги или рейтинги не указывают на какие-либо будущие результаты или результаты инвестиций. Такой рейтинг не следует рассматривать как одобрение советника.
Управляющих групп:
Ответить на новые группы в ML Schedules ™ Программное обеспечение настраивается на экране профиля пользователя с помощью кнопки «Добавить новую группу». Нажмите кнопку Добавить новую группу fr …
Ср, 9 октября 2019 г., 16:39
Могу ли я увидеть, какие внешние группы создали учетные записи?Обзор Для округов, которые используют групповую классификацию, администратор округа может просматривать все группы, которые: отправили запрос на предоставление услуг в своем округе…
Ср, 13 марта 2019 г., 13:14
Как я могу просмотреть информацию о страховании всех групп?Если ваш округ включил групповые классификации в вашу систему, администратор округа может просматривать файлы страхования для всех групп. Процедура 1. …
Чт, 12 сентября 2019 г., 8:59
Присвойте классификации существующей группеПрограмма MLSchedules ™ назначает классификации существующей группе из MasterLibrary.Com, LLC на Vimeo.
Пт, 3 ноября 2017 г., 15:20
Отвечайте на новые групповые запросы.Программное обеспечение ML Schedules ™ позволяет менеджерам групповой классификации и районным администраторам утверждать, переназначать, отклонять запрошенные классификации по группе и отправлять …
Вт, 7 апр.2020 г., 8:54
Добавить дополнительные контакты в группуПрограммное обеспечение ML Schedules ™ K12 Facility Request предоставляет менеджерам групп возможность добавлять в свою группу дополнительных контактов.Эти дополнительные контакты делают …
Ср, 9 октября 2019 г., 16:43
Сообщите дополнительным групповым контактам о статусе мероприятия до отправки запросаПрограммное обеспечение ML Schedules ™ позволяет авторизованным районным пользователям и менеджерам групп выбирать дополнительные групповые контакты для автоматического уведомления о статусе R …
Пн, 14 мая 2018 г., 10:47
Программное обеспечение ML Schedules ™ позволяет администраторам блокировать и разблокировать любую группу округа в любое время.Пример: общественная группа использует объекты вашего района и …
Ср, 13 марта 2019 г., 15:12
Районный контроль над группами (менеджер по классификации групп)Программное обеспечение ML Schedules ™ K12 для запросов на объект предоставляет администраторам округов и менеджерам групповой классификации возможность полностью контролировать …
Вт, 17 августа 2021 г., 10:53
Программное обеспечение ML Schedules ™ предоставляет администраторам округов и менеджерам по классификации групп возможность редактировать информацию о группе.Чтобы отредактировать информацию о группе …
Ср, 9 октября 2019 г., 16:46
групп чтения и курсов машинного обучения
Если вы хотите присоединиться к группе чтения этой весной, см. Ниже список групп, связанных с машинным обучением. Вы также найдете список курсов по машинному обучению, предлагаемых в этом семестре (весна 2020 г.). Обязательно помните о них при планировании занятий на будущие семестры.
Ни один из этих списков не является полным, поэтому не стесняйтесь искать дополнительные группы чтения или классы, которые соответствуют вашим интересам и расписанию.
Группы чтения ML Весна 2020* для получения дополнительной информации свяжитесь с преподавателем, возглавляющим группу.
НЛП и социальное взаимодействие с Дийи Ян
Среда с 1: 55-2: 45
CCB 53
Теория обучения с подкреплением с Шивой Теджей Магулури
Пятница с 13: 30
Groseclose 404
Дополнительная информация
Дифференциальная конфиденциальность с Рэйчел Каммингс
Дата / время встречи TBD
Статистическая теория обучения с Яо Се
Мы планируем охватить базовые теоретические основы чтения слайдов лекций и статей, чтобы начать исследования в этой области
Время подлежит уточнению
ISyE, комната TBD
Закон и этика машинного обучения с Девеном Десаи
Место и время будут объявлены позже
Группа чтения компьютерного зрения
Среда с 2-3 р.м.
Coda C1215 Мидтаун
Группа чтения НЛП
Каждую вторую пятницу с 14.02 с 12 до 13. в районе Кода C1315 Грант Парк
Группа будет встречаться на один час каждую неделю, с 12 до 13 каждую вторую пятницу, начиная с 14 февраля (пицца предоставляется!). Мы обсудим недавние статьи в исследованиях НЛП, которые были опубликованы на ведущих конференциях, таких как ACL, EMNLP и AAAI, и статьи будут охватывать множество тем, включая контекстные языковые модели, интерпретируемость моделей, обнаружение предвзятости и генерацию текста.Обсуждение будет вести один студент-волонтер, который представит краткий обзор статьи и задаст интересные вопросы для группового обсуждения. Ожидается, что все участники прочитают этот документ перед встречей.
Всем заинтересованным следует (1) посмотреть здесь список предложений по работе с бумагами и (2) отправить электронное письмо Яну ([email protected]) или Цзяао ([email protected]), чтобы они были добавлены в список рассылки для читательская группа.
Джейкоб Абернети и Сяомин Хо также планируют проводить в этом семестре группы чтения.Пожалуйста, свяжитесь с ними, если вы заинтересованы в участии.
Курсы ML Spring 2020ECE 4271
Инструктор: Гассан АльРегиб
ISYE 6662 — Дискретная оптимизация
Инструктор: Алехандро Ториелло
CS 4650/7650 Обработка естественного языка
Инструктор: Дии Ян
CS 4476/6476 — Компьютерное зрение
Инструктор: Джуди Хоффман
CS 4496/7497 — Компьютерная анимация
Инструктор: Сехун Ха
* включает в себя обучение с подкреплением
ISYE 6402 — Анализ временных рядов
Инструктор: Сяомин Хо
ISYE 6783 — Анализ финансовых данных
Инструктор: Сяомин Хо
ECE 8803 — Вероятностные графические модели
Инструктор: Фарамарц Фекри
PUBP 8751
Инструктор: Омар И.Asensio
ECON 8803 — Большие данные и политика
Инструктор: Омар И. Асенсио
CS 3510 — Алгоритмы
Инструктор: Константин Довролис
BMED 6517 — Машинное обучение в биологических науках
Инструктор: Пэн Цю
CSE 6240: веб-поиск и интеллектуальный анализ текста
Инструктор: Шриджан Кумар
В нем обсуждается несколько важных тем машинного обучения, включая интеллектуальный анализ текста, сетевую науку и аналитику социальных сетей.
CS6550: Непрерывные алгоритмы: оптимизация и выборка
Инструктор: Сантош Вемпала
AE 8803: Оптимальная теория транспортировки и приложения
Инструктор: Юнсинь Чен
Гистидин имеет ионизируемые группы со значениями pKa 9,2, 6,0 и 1,8. Биохимик делает 100 мл 0,1 М раствора гистидина при pH 5,4. Затем она добавляет 40 мл 0,1 М HCl. Каков pH полученного раствора?
Данные
- {eq} {\ rm {p}} {{\ rm {K}} _ {\ rm {a}}} {/ eq} значения 9.{\ rm {-}}} {\ rm {}}} \ right]}} {{\ left [{{\ rm {HA}}} \ right]}} {/ eq}
Где,
- {eq} {\ rm {pH}} {/ eq} = потенциал водорода
- {eq} {\ rm {p}} {{\ rm {K}} _ {\ rm {a}}} {/ eq} = отрицательный логарифм константы диссоциации
При подстановке значений в уравнение Хендерсона Хассельбаха:
{экв} \ begin {align *} {\ rm {5}} {\ rm {.4}} & {\ rm {\, = \,}} {\ rm {6}} {\ rm {.0 + log}} \ dfrac {{\ left [{{\ rm {His}}} \ right]}} {{\ left [{{\ rm {HisH}}} \ right]}} \\ {\ rm {log}} \ dfrac {{\ left [{{\ rm {His}}} \ right]}} {{\ left [{{\ rm {HisH}}} \ right]}} и {\ rm {\, = \,}} {\ rm {- 0}} {\ rm {.6}} \\ \ dfrac {{\ left [{{\ rm {His}}} \ right]}} {{\ left [{{\ rm {HisH}}} \ right]}} и {\ rm {\, = \, }} {\ rm {0}} {\ rm {.25}} \\ {\ rm {0}} {\ rm {.25}} \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] & {\ rm {\, = \,}} \ left [{{\ rm { Его}}} \ right] {\ rm {}} … {\ rm {}} \ left ({\ rm {I}} \ right) \ end {выровнять *} {/ eq}
Формула расчета молей приведена ниже:
{eq} {\ rm {Моли = Концентрация \ раз Объем}} {/ eq}
Подставляя значения, указанные для гистидина и хлористого водорода, можно определить их количество молей:
{экв} \ begin {align *} {\ rm {Родинки \, гистидина}} и {\ rm {\, = \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.1 M \ times 0}} {\ rm {.1 L}} \\ & {\ rm {= \,}} {\ rm {0}} {\ rm {0,01 моль}} \ end {выровнять *} {/ eq}
{экв} \ begin {align *} {\ rm {Моли \, из \, HCl}} & {\ rm {\, = \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.1 M \ times 0}} {\ rm {.04 L}} \\ & {\ rm {= \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.004 \, моль}} \ end {выровнять *} {/ eq}
Поскольку мольная концентрация HisH и His равна 0,01 моль, то подстановка значения концентрации His, полученной из (I), может использоваться для вычисления молей каждого вида следующим образом:
{экв} \ begin {align *} \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] {\ rm {+}} \ left [{{\ rm {His}}} \ right] & {\ rm {\, = \,}} { \ rm {0}} {\ rm {.01 \,}} … {\ rm {}} \ left ({{\ rm {II}}} \ right) \\ \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] {\ rm {+ 0}} {\ rm {.25}} \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] и {\ rm {\, = \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.01}} \\ {\ rm {1}} {\ rm {.25}} \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] & {\ rm {\, = \,}} {\ rm {0}} { \ rm {.01}} \\ \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] & {\ rm {\, = \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.008 \, moles}} \ end {выровнять *} {/ eq}
При подстановке значения концентрации HisH в уравнение (II) для получения значения концентрации His:
{экв} \ begin {align *} \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] {\ rm {+}} \ left [{{\ rm {His}}} \ right] & {\ rm {\, = \,}} { \ rm {0}} {\ rm {.01}} \\ {\ rm {0}} {\ rm {.008 +}} \ left [{{\ rm {His}}} \ right] и {\ rm {\, = \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.01}} \\ \ left [{{\ rm {His}}} \ right] & {\ rm {= \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.002 \, moles}} \ end {выровнять *} {/ eq}
Итак, 0,004 моля HCl будет действовать для титрования 0,002 моля His, и останется только 0,002 моля кислоты HCl, которая далее титрует HisH.