Группы мл: Топ-100 групп вк о женском

Топ-100 групп вк о женском

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		Женские штучки	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 -79 Cтатистика
16		Женские Секреты!	1 475 735 -211 Cтатистика
17		Женские мелочи	1 451 502 -92 Cтатистика
18		● Женские Мысли ●	1 443 577 +16 Cтатистика
19		Женские хитрости	1 414 409 +155 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		Моя дача	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

Топ-100 групп вк с приколами, юмором и мемами

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… / КонсультантПлюс

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

Студент

Дэвид 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

Ахти

Раджан

Студент BS

Ахти

Раджан 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

Gautham

000 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 BS

ung Ch

Эвой Датта

Студент MS

Тай Ву

Студент BS

Дженни Янг

Студент BS

Tiger Sun

Студент BS

Шон Чжан

9000 Студент Mun2

000 BSuk

000 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 Перуцци

Студент 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 MS

Фред 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

Asn

BS

Asn Гао

Студент-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 Харнед

Студент 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

Мано

Нидхи

000 Студент BS

Мано

Нидхи

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 Коссон

Студент 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

0002

000200070007000700070005 Факультет

Уткань Де mirci

Faculty

Gozde Durmus

Faculty

Sidhartha Sinha

Faculty

Catherine Hogan

Faculty

Sebastian Fernandez-Polaux

000 9000 9000 Rosenam

Faculty

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

ulty

ML Studio (классический): групповые категориальные значения — Azure

• 23.08.2021
• 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).

Документация

ML 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.

1. Добавьте модуль Групповые категориальные значения в свой эксперимент. Вы можете найти модуль в разделе Преобразование данных , Манипуляции .

2. Подключите набор данных, содержащий значения, которые вы хотите преобразовать.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. Для Новое количество уровней введите число, которое указывает общее количество новых категорий (уровней), включая уровень по умолчанию для несопоставленных значений.

7. Для Имя нового уровня 1 укажите новое имя группы для первой категории.

8. 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.

9. 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.

10. 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

1. Добавьте Выбрать столбцы в модуле набора данных и выберите только столбец с числом цилиндров .
2. Добавьте модуль Edit Metadata и измените столбец число цилиндров на Категориальный .
3. Добавьте модуль Групповые категориальные значения и подключите измененный набор данных.
4. Для Имя уровня по умолчанию , введите другой . Вам не нужно указывать значения для этого уровня.
5. Для Название нового уровня 1 , наберите большой . В списке старых уровней для сопоставления с уровнем 1 вставьте шесть, восемь, двенадцать .
6. Для Название нового уровня 2 , наберите small . Для сопоставленных значений вставьте два, четыре .
7. Запустите эксперимент.
8. Когда вы Визуализируете результаты, вы понимаете, что в исходном наборе данных были некоторые странные размеры двигателя, которые вы не учли, например, пять и три . Все такие элементы отображаются на других 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

• 23.08.2021
• 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).

Документация

ML 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

1. 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 .

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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]

8. 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.

9. 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 .

10. 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.

11. 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, 1	10	90, 1
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 группе

Программа 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 группу

Программное 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 запроса

Программное 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 2020

ECE 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.