Технология Н.М.Конышева — Начальные классы — Планирование

Учитывая специфику предмета, по нему не имеет смысла проводить особых контрольных или проверочных работ. Во-первых, эти уроки являются сами по себе диагностическими, поскольку каждое изделие, выполняемое учениками, – это материализованный результат не только их практической, но и умственной деятельности. Помимо этого, продвижение детей в общеобразовательном и развивающем плане осуществляется на каждом уроке в течение всего года и оценивается по целому ряду признаков. Это и ответы, и рассуждения детей в процессе обсуждения заданий, это и их творческие предложения, которые они выдвигали почти на каждом уроке. Во-вторых, на специальное проведение контрольных работ в данном курсе просто не предусмотрено времени. Наконец, и проектные задания – это уникальная комплексная проверка достижений каждого ученика.

В новом образовательном стандарте отмечается, что, с учётом специфики предмета «Технология», рекомендуется использование так называемой накопительной оценки. В связи с этим более достоверные основания для оценивания достижения планируемых результатов могут дать материалы индивидуальных портфолио учащихся.

Наиболее эффектно и масштабно демонстрация образовательных результатов может быть представлена на итоговой выставке.

В качестве контрольно- измерительных материалов для организации проверки предметных знаний, умений и навыков, а также формирования УУД используются задания рабочей тетради по предмету. Оценка усвоения знаний и умений осуществляется в процессе наблюдений учителя за деятельностью ученика на уроке, а также при выполнении практического задания.

При разработке учитывались национальные, региональные и этнокультурные особенности Челябинской области.

В соответствии с инструктивно-методическим письмом «Об организации образовательной деятельности на уровне начального общего образования в 2018-2019 учебном году» НРЭО изучается в объёме 10%

Количество часов, отводимое на реализацию НРЭО по технологии представлено в таблице:

Содержание НРЭО, заявленное в теме, реализуется на одном из этапов урока. При реализации НРЭО используются пособия, рекомендованные

Учебно-методическое пособие окажет помощь учителю в проектировании уроков по русскому языку с учетом национальных, региональных и этнокультурных особенностей Челябинской области.

ЛАДА Веста Спорт в кредит или за наличный расчет у официального дилера «ЮНИКОР» г.

Нижний Новгород и г. Дзержинск — ООО Юникор

undefined undefined добавлена в список сравнения

undefined undefined добавленав список сравнения

undefined undefined добавлена в избранное

Твой драйв. Твои правила.

от 1 597 900 ₽от 16 240 ₽ / мес

Демонстрация силы

Приземистый силуэт. Широкие шины на ажурных дисках. Раздвоенный патрубок выхлопной системы. Рельефный обвес кузова. Каждый элемент автомобиля создан во имя скорости, управляемости, аэродинамики. У каждой линии кузова есть своя функция: улучшать характеристики или подчеркивать спортивный стиль, как это делает красная полоска, окаймляющая автомобиль.

Экстерьер

Накладки

Дополнительная стильная защита порогов

Экстерьер

17» легкосплавные диски HUNTER

Темный лак и алмазная огранка — это привлекательно

Экстерьер

Оптика

Эффективны ночью, эффектны днем

Экстерьер

Подсветка поворотов

Противотуманные фары загораются с поворотом руля

Экстерьер

Накладки

Дополнительная стильная защита порогов

Экстерьер

17» легкосплавные диски HUNTER

Темный лак и алмазная огранка — это привлекательно

Экстерьер

Оптика

Эффективны ночью, эффектны днем

Экстерьер

Подсветка поворотов

Противотуманные фары загораются с поворотом руля

Экстерьер

Накладки

Дополнительная стильная защита порогов

Выбери свой автомобиль

• Luxe
• Luxe EnjoY Pro

• Датчики парковки задние
• Датчики дождя и света
• Климат-контроль
• Аудиосистема, 4 динамика

от 1 597 900 ₽

от 16 240 ₽/мес *

Цветовая гамма

Красный «Сердолик» (195) — металликДоплата: 8000 ₽

Двигатель

Каждая деталь автомобиля — это уникальный баланс комфорта и спорта. Мотор форсирован до 145 л.с. Поверхность кузова и пластиковых облицовок сформирована после испытаний в аэродинамической трубе. А подвеска спортивного типа обеспечивает отличную управляемость.

1.8 л

Рабочий объем

1774 см

Момент крутящий

184 Нм при 3600 об/мин

Мощность

145 л.с. (106,6 кВт) при 6000 об/мин

Нормы токсичности

ЕВРО-5

ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

Данные по расходу топлива определены в стандартизованных условиях с применением специального измерительного оборудования, в соответствии с требованиями ГОСТ Р41. 101–99 (Правила ЕЭК ООН № 101). Служат для сравнения автомобилей различных автопроизводителей. Эксплуатационной нормой не являются.

+раскрыть все характеристики

скачать все характеристики в pdf

Заявка на тест-драйв

Заявка на тест-драйв

Выберите Модель

Фамилия

Телефон

E-mail

Отправляя сообщение, я соглашаюсь с политикой обработки персональных данных, выражаю свое согласие и разрешаю ООО Юникор осуществлять обработку моих персональных данных (фамилия, имя, отчество, домашний или рабочий мобильный телефоны, адрес электронной почты), в том числе сбор, систематизацию, накопление, хранение, уточнение, использование, обезличивание, уничтожение персональных данных, передачу третьим лицам – уполномоченным ООО Юникор на основании договоров организациям (перечень уполномоченных организаций размещен по ссылке ), в целях, связанных с продвижением товаров и услуг ООО Юникор, включая: направление материалов рекламного характера, связанных с деятельностью ООО Юникор, проведение статистических исследований и маркетинговых программ (акций) и опросов (аудиты, анкетирования, исследования), в том числе с целью выяснения мнения пользователя относительно продукции ООО Юникор. Согласие на обработку персональных данных в соответствии с указанными выше условиями я предоставляю на 10 (десять) лет. Я уведомлен и согласен с тем, что указанное согласие может быть мной отозвано посредством направления письменного заявления заказным почтовым отправлением с описью вложения, либо вручено лично под подпись.

Если вы не согласны предоставить согласие на обработку персональных данных, то для оказания данной услуги можете обратиться непосредственно в дилерский центр.

Практичность и комфорт

Опрятный и ухоженный автомобиль, в котором всегда уверен и которым приятно пользоваться. Для того, чтобы ваша LADA была именно такой, мы уже включили в состав аксессуары:

• ковер в багажник
• защита картера
• амортизаторы капота
• дефлекторы дверей

Дополнительные материалы

Узнайте больше интересной и полезной информации о модели LADA Vesta

Придайте своему автомобилю индивидуальность с оригинальными аксессуарами

Узнайте больше о технологиях автомобилей LADA

Vesta CNG

Vesta седан

*Расчет указанного ежемесячного платежа является предварительным и подлежит уточнению перед или непосредственно при заключении договоров кредитования/страхования, носит исключительно информационный характер и ни при каких условиях не является публичной офертой, определяемой положениями Статьи 437 ч. 2 Гражданского кодекса Российской Федерации. Для получения подробной информации обращайтесь к официальным дилерам АО »АВТОВАЗ».

Оценка алгоритма кластеризации — Оценка силуэта | by Tushar Joshi

Оценка силуэта — это метрика для оценки производительности алгоритма кластеризации. Он использует компактность отдельных кластеров ( внутрикластерное расстояние ) и разделение между кластерами ( межкластерное расстояние ) для измерения общей репрезентативной оценки того, насколько хорошо работает наш алгоритм кластеризации.

Это простая метрика, но много раз мы не можем правильно ее использовать, что приводит к цитированию чисел, которые являются ложным представлением фактического счета. В этом блоге я приведу простой пример того, как оценка силуэта может ввести в заблуждение, если использовать ее вслепую. Чтобы все было визуально понятно, я буду придерживаться двухмерного набора данных, но эту идею можно продвигать и для многомерного набора данных.

Функция Silhouette Score доступна непосредственно в sklearn и может быть легко использована.

Давайте быстро рассмотрим математику

Оценка силуэта для точки данных i задается как

где

bi : расстояние между кластерами, ближайшее к среднему значению точка данных i за исключением того, что это часть

ai : расстояние внутри кластера, определяемое как среднее расстояние до всех других точек в кластере, частью которого он является. в наборе данных. Как видно из формулы, оценка силуэта всегда будет находиться в диапазоне от -1 до 1,1, что означает лучшую кластеризацию.

Давайте рассчитаем оценку силуэта для набора данных с помощью sjlearn.

Импортные библиотеки

Создайте набор данных, используя функцию Make_blobs от Sklearn

Визуализировать данные

Рассчитайте Silhouette Score для этого набора

. , и, таким образом, эти кластеры были совершенно идеально разделены, что также видно из графика.

Теперь попробуем другой набор данных. На этот раз мы попробуем концентрические круги от sklearn.

Давайте нанесем данные на график.

Глядя на график, мы видим, что два кластера были хорошо разделены: внешний круг показан синим, а внутренний круг красным. Таким образом, мы ожидаем, что оценка силуэта для этого будет высокой.

С другой стороны, мы видим, что оценка силуэта равна 0,099, что близко к 0 . Это явно неверное представление о том, насколько хорошо работает алгоритм.

Это распространенная ошибка, которую допускают многие специалисты по обработке и анализу данных, указывая оценку силуэта в качестве измерения производительности кластеризации. В многомерных данных эта проблема станет еще более серьезной, поскольку визуализация многомерных данных затруднена.

Исправить в этом случае очень просто. Мы используем преобразование ядра и создаем новую ось, которая вычисляет расстояние каждой точки данных от центра графика. Это отображает данные в новой плоскости, где они линейно разделимы.

Оценка силуэта, как и многие другие метрики оценки кластеризации, подвержена ошибкам. Всякий раз, когда он используется для оценки производительности алгоритма, необходимо быть уверенным, что метрика расстояния, используемая в алгоритме, способна линейно разделить данные.

В случаях, когда наборы данных не являются линейно разделимыми, а размеры наборов данных очень велики, мы должны быть осторожны при указании расстояния силуэта.

Методы уменьшения размерности могут использоваться для преобразования данных в два измерения для визуализации. Как правило, всякий раз, когда используются алгоритмы кластеризации на основе плотности, расстояние силуэта может быть неподходящей метрикой.

Ниже приведены функции для расчета оценки силуэта без sklearn

машинного обучения — оценка силуэта по сравнению с оценкой искажения

$\begingroup$

Я работаю над сегментированием своих клиентов с помощью кластеризации. Размер моего набора данных составляет 7315 строк и 30 функций.

Итак, как новичок в кластеризации, я передал все свои 29 функций (исключая столбец id) в кластер.

Итак, я использовал два следующих подхода, чтобы найти лучший K

Подход 1 — Запустил цикл for и вычислил оценку силуэта для определения оптимального K

Подход 2 — Выявил оценку искажения с помощью визуализатора локтя

Мой вопрос звучит следующим образом,

что k=6 является оптимальным количеством кластеров, почему моя оценка силуэта меньше? Вы можете видеть, что оценка силуэта высока для кластера 2, но для кластера 6 она низкая. Ожидается ли это?

Я ожидал увидеть высокую оценку силуэта для n_cluster = 6,

б) в чем разница между оценкой искажения и оценкой силуэта?

Вы можете найти подробную информацию о коде ниже

, пожалуйста, найдите ниже

• Машино-обучение
• Кластер
• .
  $\endgroup$

  $\begingroup$

  Как вы можете прочитать здесь, показатель искажения представляет собой «… среднее квадратов расстояний от центров кластеров соответствующих кластеров».

  Искажение и силуэт — это просто разные меры. Искажение учитывает ТОЛЬКО плотность кластера (таким образом, искажение уменьшается, когда «усредняется квадрат расстояний [между каждой точкой в ​​кластере и центром кластера]»). Чем ближе все точки в кластере к центру того же кластера, тем меньше искажение.

  Однако силуэт ТАКЖЕ учитывает расстояния между точками одного кластера и БЛИЖАЙШИМ центром кластера. Это означает, что для того, чтобы иметь хороший показатель силуэта, кластеры, как правило, должны быть плотнее и дальше друг от друга.

  Крайний пример, иллюстрирующий разницу:
  Если у вас есть два очень плотных кластера, но кластеры расположены очень близко друг к другу, это будет иметь хороший показатель искажения (поскольку кластеры плотные, ничто другое не учитывается), но плохой показатель силуэта (потому что кластеры расположены прямо друг над другом, поэтому сами кластеры трудно отличить друг от друга).