​​Сопение ежей

В народных сказках еж предстает как умный, ловкий и осторожный персонаж. Режиссер Юрий Норштейн увидел его простодушным, добрым и дружелюбным и, видимо, угадал. Не зря люди во многих странах мира полюбили героя "Ежика в тумане", который признан лучшим фильмом всех времен и народов. Доверчивым и даже наивным видят юные зрители персонажа с множеством колючек в "Трям! Здравствуйте!". Из-за внешнего сходства с лесной красавицей в честь праздника елью решает стать герой другого мультфильма - "Как ежик и медвежонок встречали Новый год"

Зверек издает разные звуки в зависимости от обстоятельств жизни. Если еж чем-то недоволен, он часто дышит и пыхтит, шипит в случае внешний угрозы и фыркает, когда находится в безопасности. Крепко спящее животное может даже захрапеть

Ежи издают подобные звуки, когда исследуют неизвестную территорию. Сытый и довольный жизнью зверек посвистывает и даже мурчит подобно кошке, громко кричит, испытывая страх и боль. Об этих и других повадках млекопитающего, живущего по соседству с людьми, вспоминают 12 мая в честь Дня ежиного сопения

#отдых_темного_властелина

​​С праздником!

#отдых_темного_властелина

Стихотворение к празднику

По роще калиновой,
По роще осиновой
На именины к щенку
В шляпе малиновой
Шёл ёжик резиновый
С дырочкой в правом боку

Были у ёжика
Зонтик от дождика,
Шляпа и пара галош.
Божьей коровке,
Цветочной головке
Ласково кланялся ёж

Здравствуйте, ёлки!
На что вам иголки?
Разве мы-волки вокруг?
Как вам не стыдно!
Это обидно,
Когда ощетинился друг

Милая птица,
Извольте спуститься-
Вы потеряли перо.
На красной аллее,
Где клёны алеют,
Ждёт вас находка в бюро

Небо лучистое,
Облако чистое.
На именины к щенку
Ёжик резиновый
Шёл и насвистывал
Дырочкой в правом боку

Много дорожек
Прошёл этот ёжик.
А что подарил он дружку?
Об этом он Ване
Насвистывал в ванне
Дырочкой в правом боку!

#отдых_темного_властелина

​​EM-алгоритм

На основе такой идеи был выдвинут обобщенный вариант названный EM-алгоритмом. Его название происходит от слов «expectation-maximization», что можно перевести как «ожидание-максимизация». Это связано с тем, что каждая итерация содержит два шага – вычисление ожидаемых оценок параметров статистической модели (expectation) и максимизацию (maximization) логарифмической функции правдоподобия для модели смеси статистических распределений

На шаге «ожидание» (E-шаге) вычисляется оценка (ожидаемое значение) параметров распределения и соответствующее ей значение функции логарифмического правдоподобия. На шаге «максимизация» (M-шаге) производится максимизация функции логарифмического правдоподобия и соответствующее изменение параметров распределения. Алгоритм работает “до сходимости”, пока приращение функции логарифмического правдоподобия на некоторой итерации не станет меньше заданного значения

Это значит, что EM-алгоритм является  эвристическим, т.е. дающим неточное и не единственное решение, но приемлемое в большинстве практически значимых случаев. Следовательно, формируемая с помощью алгоритма  структура группировки данных  не является точной и единственно возможной, а является наиболее «правдоподобной». Поэтому подходить к её содержательной интерпретации следует с известной осторожностью

Таким образом, в основе алгоритма лежит предположение, что любое наблюдение исходного набора данных принадлежит ко всем формируемым группам, но с разной вероятностью. Тогда задача будет заключаться в «подгонке» распределений смеси к данным, а затем в определении вероятностей принадлежности наблюдения к каждой группе. Эти вероятности и будут результатом работы алгоритма

#уроки_темного_властелина

В сущности, состав правительства говорит ровно об одном: верхушка окончательно окуклилась и никого в свой круг не допустит. Максимум, на что там способны - перетасовать ту же колоду ещё раз и немного деток чиновников добавить. А, ну ещё губеров из пострадавших от разного рода катаклизмов регионов забрать, как награду за развал всего и вся. Ну то есть за качественное выполнение своей работы по превращению страны в пустыню

Назначение Белоусова вполне прозрачно: надо брать финпотоки под контроль. Делиться надо вовремя потому что, как говорил один хороший человек. Так-то это продолжение истории с Ивановым и тут есть один интересный момент: почему эта история до сих пор публично тянется? Кому система показывает, что способна защищаться, да ещё и столь демонстративными способами? Иными словами: кто конкурент?

Патрушев, судя по всему, решил сыграть all in и ушел в тень для большего влияния на процессы (ну как он это понимает). Пока что младшего в премьеры поставить не получилось, только на третье место этаким противовесом Мантурову, который человек Чемезова. Оба сбросили с себя кучу обязанностей, чтобы не отвлекаться на мелочи во время выполнения своих главных ролей - балансировать интересы двух башен. Интересно, остались ли у них договоренности, кого в президенты пропихивать? Если да, то все хорошо, если нет, то заруба будет неплохая, поскольку оба метят на одно место. И пострадавшим может оказаться Патрушев-старший, которого в случае чего сынок может и ликвидировать (классика феодализма)

И я все ещё на месте Мишустина бежал бы оттуда как можно скорее. Понятное дело, пока его оставили как реверанс в сторону мнения Китая, для которого он удобен. Но момент, когда богатырское сердце может не выдержать, все ближе и ближе

Картонного маршала просто посадили, чтоб не мешался. Видимо, напомнили, в чьем ведомстве постоянные скандалы последние несколько лет и посоветовали не ерзать. "Где деньги, Зин?" - иного мотива нет

Силовиков оставили на месте, оно и понятно. Силуанова тоже, и Набиуллину вроде как. Но с этих спроса и не было никогда, да и не будет. Кто ж в здравом уме будет ссориться с бухгалтерами? Правильно, никто

Так что да, ничего особо не поменялось и не поменяется. Незачем и не для чего. Развития никто не планирует, планируют кладбищенскую тишину и пресловутую стабильность. Стабильность, понятное дело, условий для воровства и распила верхушкой. И нынешний состав правительства эту концепцию будет продолжать, естественно

А для населения это все обернётся призывами "затянуть пояса и потерпеть". Поскольку надо "отнестись с пониманием" к тому, что никчемно-ниочемные одичалые провалили все в очередной раз. И будут проваливать и дальше

#понимание_ситуации_темного_властелина

Знаете, если от внедрения банального, но навороченного калькулятора такой эффект, то представляете, что будет, если заменить все чиновничество парой написанных программ?

#вопросы_темного_властелина

Египет как может отбивается от той кучи проблем, которая ему грозит в перспективе. Вторую арабскую весну он очень не хочет получить, потому что десяти лет первой ему за глаза хватило в принципе. Ну, будем откровенны, ее кому угодно хватило бы, просто в тот раз именно Египту не повезло

#комментарий_темного_властелина

"...В сердце только война,
И безумное танго смерти"

https://t.me/moscowtimes_ru/22184

Их одичалые ничем от наших не отличаются. И тащат цивилизацию в Темную Эру Технологий средневековья с такой же, если не с большей, силой и упорством

В предыдущих сериях
https://t.me/gizn9/1446

#комментарий_темного_властелина

​​Преимущества и недостатки EM - алгоритма

У алгоритма есть как преимущества, так и недостатки. В целом, из преимуществ выделяются три самых больших:

1. Линейное увеличение сложности при росте объема данных, что позволяет применять его для больших наборов данных и не ждать второго пришествия, пока он отработает и выдаст результат. Что в ряде случаев может быть очень критично, ведь время исследований обычно ограничено

2. Устойчивость к плохому качеству ваше выборки. Даже если у вас много пропусков, в большинстве случаев алгоритму на них наплевать, поскольку итерационный процесс происходит независимо от наличия или отсутствия части данных на основе уже имеющегося

3. Способность быстро и гибко менять настройки, что может оказаться решающим в случае, если нет предварительного понимания, какие начальные условия и вы ошиблись с точкой отсчета

Недостатки тоже имеются:

1. Он статистический. То есть ваше предположение о нормальности распределения, скорее всего, не сработает, поскольку оно нереалистично

2. При неудачном выборе точки отсчета алгоритм может сходиться очень медленно. Конечно, существуют какие-то методы улучшения ситуации, но большого эффекта они не дают

#уроки_темного_властелина

Нет, не убьет. По двум простым причинам: 1. Всегда были и будут параноики, которые чужим поделкам доверять не будут и предпочтут знать языки сами. Смотрите: тут живым-то переводчикам не всегда доверяют, потому что не очень понятно, что они говорят на самом деле, если вы не знаете язык. А уж электронным средствам и подавно, потому что какие там баги в коде будут случайно сделаны и случайно ли они будут сделаны - большой вопрос

https://t.me/banksta/52092

Ну и второй момент: основа таких электронных помощников - банальные цепи Маркова и их приложения. То есть статистические методы. Которые, как мы помним, имеют очень узкий диапазон применения. То есть сам по себе язык как набор формализованных правил они способны разложить на составляющие, но понять передаваемый смысл - нет. То есть набор слов они переведут, но не заложенный в них смысл

Так что никуда переводчики не денутся, просто профессия станет технологичней. Ну и ещё один момент: редкие и малоизвестные языки эта сеть вряд ли переведет. А с учётом их языковой сложности (у эскимосов только для снега более 20 названий) - и вовсе за гранью возможностей, потому что тут надо понимать картину мира носителя, чего программа делать не умеет и не сумеет никогда. Ну, по крайней мере, до тех пор, пока не сменятся подходы к созданию ИИ и не допрут, как химико-информационную среду мозга человека смоделировать

В предыдущих сериях
https://t.me/gizn9/55
https://t.me/gizn9/274
https://t.me/gizn9/427
https://t.me/gizn9/551
https://t.me/gizn9/574
https://t.me/gizn9/872
https://t.me/gizn9/1086
https://t.me/gizn9/1283

#понимание_ситуации_темного_властелина

Избавление от навязанных Западом стереотипов идёт полным ходом. В этот раз от них избавили онкобольных. Все хорошо, все по плану

https://t.me/moscowtimes_ru/22201

В предыдущих сериях
https://t.me/gizn9/292
https://t.me/gizn9/908
https://t.me/gizn9/1162
https://t.me/gizn9/1176

#комментарий_темного_властелина

Традиционное образование, если кто не помнит - это три класса церковно-приходской школы. А всякие там университеты и прочее - достижения индустриализации. Так что курс понятен, будут проводить. Для того и поставили

https://t.me/bbbreaking/181676

В предыдущих сериях
https://t.me/gizn9/1398
https://t.me/gizn9/1414

А вот и голод на перспективу образовывается потихоньку. Конечно, не масштабный, но и такого хватит в некоторых регионах. И это ещё до пожаров и поджогов не дошло

Хлеб сильно подскочит в цене по осени, видимо. Вкупе с остальными подорожаниями будет продаваться втридорога. Плюс ещё один кризис в копилку

#комментарий_темного_властелина

​​Кластерный анализ

Дальнейшее развитие методов работы с данными приводит нас к целому направлению, которое может помочь вам в дальнейших исследованиях. Кластеризация - процесс объединения объектов в группы на основе их сходства по каким-то параметрам. На современном этапе кластеризация часто выступает первым шагом при анализе данных. После выделения схожих групп применяются другие методы, для каждой группы строится отдельная модель

Кластеризация приобретает ценность тогда, когда она выступает одним из этапов анализа данных, построения законченного аналитического решения. Аналитику часто легче выделить группы схожих объектов, изучить их особенности и построить для каждой группы отдельную модель, чем создавать одну общую модель на всех данных. Таким приемом постоянно пользуются в маркетинге, выделяя группы клиентов, покупателей, товаров и разрабатывая для каждой из них отдельную стратегию

Все атрибуты или признаки объектов делятся на числовые (numerical) и категорийные (categorical). Числовые атрибуты – это такие, которые могут быть упорядочены в пространстве, соответственно категорийные – которое не могут быть упорядочены. Например, атрибут «возраст» – числовой, а «цвет» – категорийный. Приписывание атрибутам значений происходит во время измерений выбранным типом шкалы, а это, вообще говоря, представляет собой отдельную задачу

#уроки_темного_властелина

Прямая иллюстрация того, что социология по нынешним временам - никчёмный мусор. Мыслите на числах и тогда будет понимание. И, соответственно, не будет вопросов

https://t.me/bbbreaking/181733

А как дела обстоят на самом деле
https://t.me/gizn9/503

#комментарий_темного_властелина

Вероятность реализации примерно такая же, как и встретить динозавра - либо реализуют, либо нет. Хотя не, динозавра встретить всё-таки вероятнее

#комментарий_темного_властелина

По логике событий следующий, предположу, похоже, венгр (Орбан?) или грузин(у них не знаю кто)?

#вопросы_темного_властелина

Теперь чиновник будет определять, сколько стоит ваш труд. При этом ни хрена не понимая предметную область. Ну то есть будет вести себя, как слон в посудной лавке

То, что ошибочно зовётся государством, последовательно и методично выжигает жизненное пространство, превращая его в пустыню. Я вообще не понимаю, к чему эти телодвижения по частям: проще было бы создать суперкорпорацию Росцифра и загнать туда всех, кто имеет какое-либо отношение к IT. Эффективно и без вопросов

#комментарий_темного_властелина

​​Суть алгоритмов кластеризации

Большинство алгоритмов кластеризации предполагают сравнение объектов между собой на основе некоторой меры близости (сходства). Мерой близости называется величина, имеющая предел и возрастающая с увеличением близости объектов. Меры сходства «изобретаются» по специальным правилам, а выбор конкретных мер зависит от задачи, а также от шкалы измерений

Самым простым способом будет задать расстояние между двумя величинами с помощью простейшего модуля, известного со школьной математики r = |x-y|. Конечно, существуют и куда более сложные формулы, но, как правило, простые всегда работают лучше

Далее, проводится подсчет таких мер по всем данным, и в результате получается массив расстояний между записями. С помощью которого потом данные бьются на группы, каждая из которых характеризуется какой-либо комбинацией признаков. Стоит отметить, что далеко не всегда работать приходится с большим объемом данных, иногда имеются и маленькие массивы, с которыми тоже надо уметь управляться

Вообще говоря, с маленькими массивами порой даже труднее жить, чем с большими. Почему так? Потому что ограниченность выборки очень сильно влияет на применимость методов, особенно если у вас в выборке преимущественно категорийные атрибуты

#уроки_темного_властелина

Значит, Кремль снова прокрутили на подшипнике с лихим посвистом и задвинули нефритовый стержень Великий Xi по самые помидоры... Интересно, что в этот раз одичалые согласились отдать зергам? Лес под вырубку или Байкал целиком?

#понимание_ситуации_темного_властелина