Домой Регистрация
Приветствуем вас, Гость



Форма входа

Население


Вступайте в нашу группу Вконтакте! :)




ПОИСК


Опросник
Используете ли вы афоризмы и цитаты в своей речи?
Проголосовало 514 человек


Поделка из веток елки


декор в виде дерева из елочных веток

Новогодние праздники – волшебное время года, когда хочется наполнить дом зимней сказкой, подобрав для него оригинальные декоративные аксессуары. Попробуйте создать своими руками декор из хвойных веток на Новый год.

Это лучше, чем покупка готовых китайских изделий, поскольку они не только не отличаются высоким качеством, но и демонстрируют низкий уровень безопасности для здоровья домочадцев.

Как сделать еловые ветки своими руками?

Привнести в дом атмосферу праздника и веселья, наполнить его уютом и новогодней радостью поможет оригинальный декор из веток для камина, входной двери, праздничного стола, тумбочек и т.п. Это отличная возможность украсить дом, наполнив его атмосферой праздника и душевного тепла.

Искусственная хвоя станет спасением для декора дома с аллергиками.

Можно изготовить веточки сосны или ели самостоятельно из подручных материалов, если нет желания отправляться в лес за настоящими сосновыми ветками.

В процессе работы нужно подготовить следующие материалы:

Такой набор подручных материалов позволит создать необычную поделку своими руками для придания дому праздничного вида к новогоднему празднику.

На начальном этапе работы нужно подготовить елочные иголки. Для этого нарежьте бумагу на полосочки толщиной по 2 см. После этого полоски нужно нарезать на тонкую бахрому.

Придать веточкам эффект заснеженности поможет обычная гуашь, которой подкрашивают концы иголочек в белый цвет. Еще более натуральный вид будет иметь ветка, если концы ее иголок смазать клеем ПВА и посыпать манкой или крахмалом. Это позволит создать эффект заснеженного дерева.

Дальше следует намотать подготовленные полоски из бумаги на основу из проволоки. Осуществляйте этот процесс аккуратно, не спешите, ведь веточка должна получиться очень похожей на натуральную сосновую ветку.

На заметку! Готовую веточку для пышности композиции можно соединить с другими ветками, также созданными своими руками, или украсить при помощи елочных игрушек, бусин, страз.

С помощью небольших веточек можно декорировать новогодний подарок в упаковке либо поздравительную открытку. Крупная композиция, созданная своими руками из искусственных хвойных веточек, поможет украсить праздничный стол, камин, детскую комнату. При желании и достаточном количестве свободного времени можно смастерить целое новогоднее дерево, которое сохранит частичку души его автора.

Изготовление елочки из бумаги по шагам

Что можно сделать из веток?

Аромат сосны или ели с детских лет вызывает ассоциацию с Новым годом, но сегодня все меньше людей хотят покупать целое дерево для праздника. И причин тому множество:

  1. Экономия. Зеленая ель или сосна – довольно дорогое удовольствие, оплатить которое может не каждая семья.
  2. Место. Не все располагают просторными апартаментами для монтажа громадного новогоднего дерева.
  3. Время. Чтобы выбрать, купить, привезти и установить в доме новогоднюю красавицу требуется много времени, которым располагают далеко не все.

Украшали вы когда-нибудь так дом?

ДаНет

Вместо целого дерева можно применить искусственные или натуральные ветки, украшенные своими руками в новогоднем стиле. Такой декор позволит привнести в дом зимнюю сказку и праздничную атмосферу.

Поделки из хвои бывают самыми разнообразными:

  1. Хвойные венки. Представляют собой ветки сосны или ели, аккуратно выложенные в форме круглого венка с дополнительным декором в виде новогодних игрушек, декорированных блестками шишек, деревянных подвесок, бус, лент и т.п. Такие изделия помогут украсить входную дверь как снаружи, так и внутри дома.
  2. Композиции из хвойных веток со свечами. Принцип работы и способы декора в данном случае схожи с техникой создания венка, но веточки хвои выкладываются в произвольной форме, а не в форме круга. По центру композиции устанавливается подсвечник со свечами в новогоднем стиле;
  3. Сделанная своими руками из веток новогодняя елка: елочные игрушки, орехи, конфеты – все это можно применить для украшения самодельной красавицы. Для изготовления такой поделки необходима основа в виде прочной палки с устойчивым основанием, на которую фиксируются отдельные хвойные веточки. В итоге, готовое дерево выглядит так натурально, что его сложно отличить от настоящей елки.

На заметку! Декор композиции из хвои может быть самым разнообразным. Подойдет абсолютно все, что присутствует в арсенале рукодельницы: бусины, ленты, стразы, целые и битые елочные игрушки, подвески, брошки, тесемки и многое другое.

Декор дома из веток на новый год

Если новогодняя елочка куплена, а праздничное настроение так и не поселилось в доме, можно дополнить ее позитивными новогодними икебанами.

Икебана – альтернатива громоздкой елке, которую некуда поставить.

Ведь далеко не все люди устанавливают натуральное дерево, отдав предпочтение более доступному по стоимости искусственному изделию.

А как же аромат натуральной сосны? Наполнить дом неповторимым ароматом хвойного леса поможет новогодняя декоративная поделка из натуральных веток.

Декор из веточек хвои оживит пространство дома, вдохнет в него радостные нотки от предвкушения волшебного праздника. Такие новогодние икебаны можно изготовить своими руками из веточек ели или сосны, шишек, новогодних шаров и праздничной мишуры. Используйте в качестве основы такого изделия красивую бутылку, корзину, валенок, войлочный сапожек.

Дополнить новогоднюю композицию можно с помощью красных яблок, мандарин, цельных грецких орехов, медовых и имбирных пряников. А создать неповторимый аромат поможет композиция из хвои, звездочек бадьяна и палочек корицы.

Такими поделками можно украсить разные зоны в доме:

  • украшают ими поверхность камина;
  • праздничный стол;
  • перила лестницы на второй этаж;
  • входную дверь;
  • сервант, стеллажи, полки.

На заметку! Продлить жизнь икебане из живых сосновых веток поможет флористическая губка. Поделка из искусственных веточек не имеет срока годности.

Подведем итоги

Новогодние чудеса возможны, если тщательным образом готовиться к празднику. Украсьте дом перед Новым годом оригинальными поделками из искусственных и натуральных хвойных веточек с интересным декором.

Это не займет много времени и не потребует особенных навыков, но позволит приблизить атмосферу новогодней сказки, подарить себе и близким радость от наступления Нового года.

А какое место в вашем доме подходит для такого декора?

Понимание случайного леса. Как работает алгоритм и почему… | Тони Ю

Итак, как случайный лес гарантирует, что поведение каждого отдельного дерева не слишком коррелирует с поведением любого из других деревьев в модели? Он использует следующие два метода:

Bagging (Bootstrap Aggregation) - деревья решений очень чувствительны к данным, на которых они обучаются - небольшие изменения в обучающем наборе могут привести к существенно различающимся древовидным структурам. Случайный лес использует это преимущество, позволяя каждому отдельному дереву случайным образом выбирать из набора данных с заменой, в результате чего получаются разные деревья. Этот процесс известен как упаковка.

Обратите внимание, что при упаковке мы не разделяем обучающие данные на более мелкие фрагменты и не обучаем каждое дерево на отдельном фрагменте. Скорее, если у нас есть выборка размера N, мы по-прежнему скармливаем каждому дереву обучающий набор размера N (если не указано иное). Но вместо исходных обучающих данных мы берем случайную выборку размера N с заменой.Например, если наши обучающие данные были [1, 2, 3, 4, 5, 6], мы могли бы дать одному из наших деревьев следующий список [1, 2, 2, 3, 6, 6]. Обратите внимание, что оба списка имеют длину шесть и что «2» и «6» повторяются в случайно выбранных обучающих данных, которые мы передаем нашему дереву (потому что мы делаем выборку с заменой).

Разделение узлов в модели случайного леса основано на случайном подмножестве функций для каждого дерева.

Случайность признаков - В обычном дереве решений, когда приходит время разделить узел, мы рассматриваем все возможные признаки и выбираем тот, который дает наибольшее разделение между наблюдениями в левом узле ите, что в правом узле. Напротив, каждое дерево в случайном лесу может выбирать только из случайного подмножества функций. Это вызывает еще большее разнообразие деревьев в модели и в конечном итоге приводит к более низкой корреляции между деревьями и большей диверсификации.

Давайте рассмотрим наглядный пример - на рисунке выше традиционное дерево решений (выделено синим цветом) может выбирать из всех четырех функций при принятии решения о том, как разделить узел. Он решает использовать функцию 1 (черный и подчеркнутый), поскольку он разделяет данные на группы, которые максимально разделены.

А теперь взглянем на наш случайный лес. В этом примере мы рассмотрим только два дерева в лесу. Когда мы проверяем случайное дерево леса 1, мы обнаруживаем, что оно может учитывать только функции 2 и 3 (выбранные случайным образом) для своего решения о разделении узлов. Из нашего традиционного дерева решений (выделено синим цветом) мы знаем, что Feature 1 - лучшая функция для разделения, но Дерево 1 не может видеть Feature 1, поэтому оно вынуждено использовать Feature 2 (черный и подчеркнутый). Дерево 2, с другой стороны, может видеть только объекты 1 и 3, поэтому оно может выбирать объект 1.

Таким образом, в нашем случайном лесу мы получаем деревья, которые не только обучаются на разных наборах данных (благодаря пакетированию), но также используют разные функции для принятия решений.

И это, мой дорогой читатель, создает некоррелированные деревья, которые буферизуют и защищают друг друга от их ошибок.

Случайные леса - мои личные фавориты. Приходя из мира финансов и инвестиций, святым Граалем всегда было построение набора несогласованных моделей, каждая с положительной ожидаемой доходностью, а затем объединение их в портфель, чтобы получить огромную альфу (альфа = рыночная доходность).Сказать легче, чем сделать!

Случайный лес - аналог этого в науке о данных. Давайте сделаем обзор в последний раз. Что такое случайный классификатор лесов?

Случайный лес - это алгоритм классификации, состоящий из множества деревьев решений. Он использует пакетирование и случайность признаков при построении каждого отдельного дерева, чтобы попытаться создать некоррелированный лес из деревьев , прогноз которого комитетом более точен, чем прогноз любого отдельного дерева.

Что нам нужно, чтобы случайный лес мог делать точные предсказания классов?

  1. Нам нужны функции, которые обладают хоть какой-то предсказательной силой. В конце концов, если мы кладем мусор, то мусор вывозим.
  2. Деревья в лесу и, что более важно, их прогнозы должны быть некоррелированными (или, по крайней мере, иметь низкую корреляцию друг с другом). Хотя сам алгоритм с помощью случайности признаков пытается спроектировать эти низкие корреляции для нас, выбранные нами особенности и гиперпараметры также будут влиять на окончательные корреляции.

Спасибо за чтение. Я надеюсь, что вы узнали столько же из чтения, сколько я из написания.Ура!

.

Простая английская Википедия, бесплатная энциклопедия

Ремесло - это вид ремесла, при котором люди создают вещи, используя только свои руки или основные инструменты. Предметы обычно декоративные и имеют определенное назначение. Обычно термин относится к традиционным способам изготовления вещей.

Предметы часто имеют культурную или религиозную ценность. Вещи, сделанные массовым производством или машинами, не являются изделиями ручной работы. В Бангладеш мы можем видеть, что многие ремесленники, живущие там, живут, только изготавливая предметы ручной работы.Кроме того, изделия ручной работы отличаются от "декоративно-прикладного искусства", потому что они предназначены для чего-то использования. Изделия кустарного промысла обычно противопоставляются массовому производству. Это стимулирует творчество человека через искусство. Мало того, это усиливает мыслительные способности человека. Он во многом защищает нашу культуру и будет способствовать сохранению культуры в будущем через практику.

.

Ветка дерева - PZwiki

Ветка дерева

Общие
Категория Артикул
Вес 0,2
Функция Материал для крафта
Топливо
Технические детали
Базовый идентификатор Base.TreeBranch

Ветвь дерева - это предмет, используемый в различных рецептах крафта.

Использование

Топливо

Его можно использовать в качестве топлива для огня, и в таком случае его хватит на 1 час.

Рецепты

Из ветки дерева можно сделать каменный топор, каменный молот и деревянное копье.

Товар Рецепт Описание Уровень навыка
Может использоваться как молоток, но с гораздо меньшей прочностью. Уровень 0
Может использоваться как топор, но с гораздо меньшей прочностью. Уровень 0
+
.

1.10. Деревья принятия решений - документация scikit-learn 0.23.2

Деревья решений (DT) - это используемый непараметрический контролируемый метод обучения для классификации и регрессии. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает ценность целевая переменная путем изучения простых правил принятия решений, выведенных из данных функции.

Например, в приведенном ниже примере деревья решений обучаются на основе данных аппроксимировать синусоидальную кривую с набором правил принятия решения «если-то-иначе».Чем глубже чем выше дерево, тем сложнее решающие правила и тем лучше модель.

Некоторые преимущества деревьев решений:

  • Просто для понимания и интерпретации. Деревья можно визуализировать.

  • Требуется небольшая подготовка данных. Другие методы часто требуют данных нормализации, необходимо создать фиктивные переменные и пустые значения для удалить. Однако обратите внимание, что этот модуль не поддерживает отсутствующие ценности.

  • Стоимость использования дерева (т.е., прогнозирование данных) является логарифмическим по количество точек данных, используемых для обучения дерева.

  • Может обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. Другие техники обычно специализируются на анализе наборов данных только одного типа переменной. Смотрите алгоритмы для получения дополнительной информации Информация.

  • Может обрабатывать проблемы с несколькими выходами.

  • Использует модель белого ящика. Если данная ситуация наблюдается в модели, объяснение условия легко объясняется булевой логикой.Напротив, в модели черного ящика (например, в искусственной нейронной сеть), результаты может быть труднее интерпретировать.

  • Можно проверить модель с помощью статистических тестов. Это делает это Можно учесть надежность модели.

  • Работает хорошо, даже если его предположения несколько нарушаются истинная модель, из которой были созданы данные.

К недостаткам деревьев решений можно отнести:

  • Обучающиеся дерева решений могут создавать слишком сложные деревья, которые не хорошо обобщить данные.Это называется переобучением. Механизмы например, обрезка, установка минимального количества требуемых образцов на листовом узле или установка максимальной глубины дерева необходимо, чтобы избежать этой проблемы.

  • Деревья решений могут быть нестабильными из-за небольших вариаций в данные могут привести к созданию совершенно другого дерева. Эта проблема смягчается за счет использования деревьев решений в ансамбль.

  • Известно, что задача изучения дерева оптимальных решений NP-полная по нескольким аспектам оптимальности и даже для простых концепции.Следовательно, практические алгоритмы обучения дереву решений основаны на эвристических алгоритмах, таких как жадный алгоритм, где локально оптимальные решения принимаются на каждом узле. Такие алгоритмы не может гарантировать возврат глобально оптимального дерева решений. Эта можно смягчить путем обучения нескольких деревьев в ученике ансамбля, где функции и образцы выбираются случайным образом с заменой.

  • Есть концепции, которые трудно изучить, потому что деревья решений не выражают их легко, например, проблемы XOR, четности или мультиплексора.

  • Обучающиеся дерева решений создают предвзятые деревья, если некоторые классы доминируют. Поэтому рекомендуется сбалансировать набор данных перед подгонкой. с деревом решений.

1.10.1. Классификация

DecisionTreeClassifier - это класс, способный выполнять мультиклассы классификация по набору данных.

Как и другие классификаторы, DecisionTreeClassifier принимает на вход два массива: массив X, разреженный или плотный, размером [n_samples, n_features] , содержащий обучающие выборки и массив Y целых значений размером [n_samples] , с метками классов для обучающих выборок:

 >>> из дерева импорта sklearn >>> X = [[0, 0], [1, 1]] >>> Y = [0, 1] >>> clf = дерево.DecisionTreeClassifier () >>> clf = clf.fit (X, Y) 

После установки модель может быть использована для прогнозирования класса образцов:

 >>> clf.predict ([[2., 2.]]) массив ([1]) 

В качестве альтернативы можно предсказать вероятность каждого класса, которая является доля обучающих выборок одного класса в листе:

 >>> clf.predict_proba ([[2., 2.]]) массив ([[0., 1.]]) 

DecisionTreeClassifier поддерживает как двоичные (где метки - это [-1, 1]) классификация и мультикласс (где метки [0,…, K-1]) классификация.

Используя набор данных Iris, мы можем построить дерево следующим образом:

 >>> from sklearn.datasets import load_iris >>> из дерева импорта sklearn >>> X, y = load_iris (return_X_y = True) >>> clf = tree.DecisionTreeClassifier () >>> clf = clf.fit (X, y) 

После обучения вы можете построить дерево с помощью функции plot_tree :

.

Смотрите также




© 2012 - 2020 "Познавательный портал yznai-ka.ru!". Содержание, карта сайта.