+7(980)249-22-27

+7(473)257-38-33, +7(950)764-71-79

г. Воронеж, ул. Вокзальная, 41а (ул. Транспортная)

 Кузовной ремонт автомобиля

 Покраска в камере, полировка

 Автозапчасти на заказ

Главная Оценка Контакты Отзывы
Главная » Разное » Как определить какой двигатель стоит на приоре 124 или 126

Как определить какой двигатель стоит на приоре 124 или 126


Приора Различие 124 и 126 двигателя 16V 1.6 — Лада 2114, 1.6 л., 2010 года на DRIVE2

Данную статью взял у E777KX-07за что ему огромное спасибо, я надеюсь он не против
Различия двигателей 21124 и 21126(приора)

В Интернете, да и не только, много споров по поводу Приоровского двигателя 21126, мол это доработанный 21124 от "десяток" с минимумом изменений, но на самом деле это не совсем так! Как говорится факты налицо, в данном случае картинки и небольшой рассказ!

в стоке блок имеет характеристики
Высота: 197,1 мм
Тип: 16 кл.
Объем: 1,6 л.
Диаметр: 82,0 мм

Блок цилиндров отлит из специального высокопрочного чугуна, что придает конструкции двигателя жесткость и прочность.
Протоки для охлаждающей жидкости, образующие рубашку охлаждения, выполнены по всей высоте блока, это улучшает охлаждение поршней и уменьшает деформацию блока от неравномерного перегрева. Рубашка охлаждения открыта в верхней части в сторону головки блока. В нижней части блока цилиндров расположены пять опор коренных подшипников коленчатого вала, крышки которых прикреплены болтами. В опорах установлены тонкостенные сталеалюминиевые вкладыши, выполняющие функцию подшипников коленчатого вала. В средней опоре выполнены проточки, в которые вставлены упорные полукольца, удерживающие коленчатый вал от осевых перемещений.
По сравнению с блоком цилиндров двигателя мод. 2112 блок цилиндров мод. 21126 выше на 2,3 мм, высота от оси постелей коренных подшипников до верхней поверхности блока составляет 197,1 мм.

Коленчатый вал отлит из специального высокопрочного чугуна. Коренные и шатунные шейки вала прошлифованы. Для смазки шатунных вкладышей в коленчатом валу просверлены масляные каналы, закрытые заглушками. Для уменьшения вибрации служат восемь противовесов, расположенные на коленчатом валу. Радиус кривошипа коленчатого вала двигателя мод. 21126 на 2,3 мм больше, чем у двигателя мод. 2112, за счет чего ход поршня увеличился с 71 до 75,6 мм. Для различия валов на одном из противовесов коленчатого вала двигателя ВАЗ-21126 отлита маркировка «11183».
На переднем конце коленчатого вала установлены масляный насос, зубчатый шкив ремня привода распределительных валов и шкив привода генератора со встроенным демпфером крутильных колебаний. На заднем конце коленчатого вала расположен маховик, отлитый из чугуна. На маховик напрессован стальной зубчатый обод.

Шатуны стальные, кованые, с крышками на нижних головках. Крышки шатунов изготовлены методом отрыва от цельного шатуна. Этим достигается более высокая точность установки крышки на шатун. В нижнюю головку шатуна установлены тонкостенные вкладыши, в верхнюю головку запрессована сталебронзовая втулка.
Поршни отлиты из алюминиевого сплава. На каждом из них установлены три кольца: два верхние компрессионные и нижнее маслосъемное. Днище поршней плоское, с четырьмя углублениями под клапаны, причем на поршнях двигателя мод. 21124 углубления увеличены по сравнению с углублениями двигателя 21126. Поршни охлаждаются маслом, для чего в опорах коренных подшипников установлены специальные форсунки. Они представляют собой трубки, в которых находятся подпружиненные шарики. Во время работы двигателя шарики открывают отверстия в трубках и струя масла попадает на поршень снизу.
В двигателе мод. 21126 применен комплект «поршень–поршневые кольца–поршневой палец–шатун» уменьшенной массы (масса поршня снижена с 350 до 235 г, поршневого пальца — со 113 до 65 г, шатуна — с 707 до 485 г, всего комплекта — на 32%).

Масляный картер стальной, штампованный, прикреплен болтами к блоку цилиндров снизу.

Головка блока, установленная сверху на блок цилиндров, отлита из алюминиевого сплава. В нижней части головки отлиты каналы, по которым циркулирует жидкость, охлаждающая камеры сгорания. В верхней части головки установлены два распределительных вала: один для впускных клапанов, другой — для выпускных. Головка блока цилиндров двигателя мод. 21126 отличается от головки мод. 2112 увеличенной площадью фланцев под впускной трубопровод и выполненными за одно целое с головкой блока стаканами свечных колодцев.

Распределительные валы установлены в опорах, выполненных в верхней части головки блока, и в одном общем корпусе подшипников, закрепленном болтами на головке блока. Распределительные валы отлиты из чугуна. Шкивы распределительных валов двигателя 21126 отличаются от шкивов двигателя 2112 смещенными на 2° метками установки фаз газораспределения.
Для уменьшения износа рабочие поверхности кулачков и поверхности под сальник термообработаны — отбелены. Кулачки распределительных валов через толкатели приводят в действие клапаны. Двигатель 21126 оснащен гидротолкателями клапанов, которые автоматически компенсируют зазоры в приводе клапанов. У этого двигателя в процессе эксплуатации не нужно регулировать зазоры в клапанном механизме. В двигателе по четыре клапана на цилиндр: два впускных и два выпускных.
Направляющие втулки и седла клапанов запрессованы в головку блока. Направляющие втулки, кроме того, снабжены стопорными кольцами, удерживающими их от выпадания. На направляющие втулки установлены маслосъемные колпачки, уменьшающие попадание масла в цилиндры.
На каждом клапане установлено по одной пружине. Распределительные валы приводятся в действие резиновым зубчатым ремнем от коленчатого вала.

Крышка головки блока цилиндров выполнена из алюминия. Стык крышки с головкой блока цилиндров уплотнен прокладкой. Крышка головки блока цилиндров двигателя 21126 отличается от крышки 2112 отсутствием площадки для крепления модуля зажигания и наличием отверстий для крепления индивидуальных катушек зажигания рядом со свечными колодцами.

Система смазки двигателя комбинированная: разбрызгиванием и под давлением. Под давлением смазываются коренные и шатунные подшипники, опоры распределительных валов. Система состоит из масляного картера, шестеренчатого масляного насоса с маслоприемником, полнопоточного масляного фильтра, датчика давления масла и масляных каналов.

Система охлаждения двигателя состоит из рубашки охлаждения, радиатора с электровентилятором, центробежного водяного насоса, термостата, расширительного бачка и шлангов.
Система питания включает в себя электрический топливный насос, установленный в топливном баке, дроссельный узел, фильтр тонкой очистки топлива, регулятор давления топлива, форсунки, топливные шланги. Отличия элементов системы питания двигателя мод. 21126 от двигателя мод. 2112:
– топливная рампа трубчатой формы без обратного слива топлива изготовлена из нержавеющей стали вместо алюминиевого сплава;
– топливные форсунки уменьшенного размера невзаимозаменяемы с прежними;
– регулятор давления топлива измененной конструкции установлен в модуле топливного насоса, а не на топливной рампе;
– в дроссельном узле отсутствует отверстие, соединяющее воздухоподводящий рукав с модулем впуска в обход дроссельной заслонки. Изменена конфигурация фланца дроссельного узла.
В систему питания функционально входит система улавливания паров топлива с угольным адсорбером (см. «Замена узлов системы улавливания паров топлива»), предотвращающая выход паров топлива в атмосферу.

Система зажигания состоит из индивидуальных катушек зажигания, установленных на крышке головки блока цилиндров, и свечей зажигания. Управляет катушками зажигания электронный блок управления (ЭБУ)

Как отремонтировать двигатель с тяжелым запуском за 15 минут

Описание: двигатель должен запуститься и работать примерно от 2 до 3 секунд Поверните ключ зажигания в положение заводной рукоятки, если у вас нет исходное состояние. Это руководство поможет, начав с простых исправлений и заключить с более сложным.

Что идет не так?

Нормальный износ и использование может привести к тяжелому пуску из-за отсутствия давление топлива, плохое управление впускным воздухом, ложные показания к компьютеру автомобиля или слабая искра.Некоторые из этих ремонтов просты и включены в обычную техническое обслуживание двигателя. Это может показаться сложным, но на самом деле это не так, современные автомобили легче, чем когда-либо ремонтировать благодаря компьютеру автомобиля Система управления и основные методы устранения неисправностей.

СПОНСОРНЫЕ ССЫЛКИ

Сколько это будет стоить?

Эта сумма будет варьироваться из-за различий между ремонтами. Некоторые работы стоят недорого, например, обслуживание канала дроссельной заслонки, которое будет стоить около $ 15.00, если сделано дома, и может доходить до $ 450,00, если бензонасос плохой и заменен магазином. В любом случае лучше иметь представление о том, что не так перед началом ремонта или когда вы берете машину на ремонт.

Популярные причины с трудным стартом

  • Порванный воздухозаборник багажника
  • Слабый топливный насос
  • Грязное отверстие дроссельной заслонки
  • Изношенные свечи зажигания
  • Датчик температуры охлаждающей жидкости в двигателе
  • Низкий цилиндр сжатия
  • Проверить свет двигателя
  • Неправильное прочтение датчика MAF

Давайте начнем

Это руководство относится к большинству автомобилей, конфигурации могут немного отличаться, но процесс такой же.

Легкий материал

  1. Если вы заметили, проверьте двигатель или сервисный двигатель скоро загорится там, может быть код неисправности, который поможет нам точно определить проблему. Первый запустить коды и посмотреть, что они тоже относятся, мы можем затем устранить неполадки и идти оттуда, такой как код бедной смеси, которая может указывать на слабое топливо насос, неисправный датчик MAF (массовый расход воздуха) или треснутый воздухозаборник.
  2. вакуум двигателя утечка может привести к увеличению времени запуска и низкому или грубому холостому ходу и, возможно, к проверьте свет двигателя.Визуальный осмотр всех вакуумных линий внутри моторный отсек вы можете обнаружить сломанный, порванный или полуразрушенный шланг, который нуждается замена и для более трудно найти утечку можно использовать тестер дыма или когда двигатель холодный, баллончик с очистителем карбюратора, который приведет к нормальный режим холостого хода или ускорение в течение короткого периода.
  3. Нормальные предметы обслуживания: Длительное проворачивание может быть вызвано загрязнением отверстие дросселя, которое может нарушить поток воздуха в двигатель.Дроссель привод (дроссельная заслонка на старом автомобиле - кабель) представляет собой электронное управление дроссельной заслонкой который получит условие под названием «коксование» которая является своего рода легкой смолой, похожей на липучку на бабочке и ее внутреннем теле. это вещество из-за примесей в воздухе, двигатель потребляет в течение многих миль. Это простой сервис может быть сделано с незначительными инструментами, никакие детали не нужны, только магазинное полотенце и баллончик с очистителем карбюратора, который вы можете получить на Amazon или любые автозапчасти хранить.
  4. Порванный или треснутый воздухозаборник или труба. воздушная трубка или чехол установленный между отверстием дроссельной заслонки и датчиком MAF может быть взломан, пропуская воздух ввести двигатель, который не контролируется, создавая Бережливая смесь. Если эта труба или ботинок сломан или порван, он изменит считывание, следовательно, кормление компьютера ложной информацией, вызывающей расширенный провернуть время для двигателя. Для проверки этой проблемы удалите воздухозаборник трубки и осмотрите ее, при необходимости замените изношенные, порванные или сломанные детали.
  5. Некоторые автомобили и большинство грузовиков имеют топливный фильтр расположен между топливным насосом и двигателем, и когда этот фильтр засоряется, это вызывает насос работает, вызывая низкое давление топлива или медленное давление топлива рейка, позволяющая инжекторам доставлять слишком мало топлива.
  6. Датчик MAF двигателя может вызвать смешивание и замедление работы состояние из-за загрязненного провода датчика. Иногда это может быть очищается при выполнении MAF Сервис, который включает в себя мелкие инструменты и баллончик с очистителем MAF.
    7. Двигатель
  7. , оборудованный двигателем контроля холостого хода (IAC - более старые автомобили), будет нужно почистить этот клапан очень похоже на отверстие дросселя. Чтобы проверить это перед тем, как перевернуть двигатель, слегка прижмите ногу к педали газа, чтобы открыть бабочки. Это обойдет клапан регулировки подачи воздуха на холостом ходу и позволит двигателю Начало. Если двигатель запускается, положив ногу на педаль газа, снимите IAC и почистить его, опять же никакие детали не задействованы, только магазинное полотенце и карбюратор очиститель.
  8. Медленно вращается: двигателю для запуска требуется минимальная скорость вращения, если слабый стартер или батарея, частота вращения коленчатого вала двигателя будет низкой, что заставляет двигатель создавать компрессию медленнее и затрудняет запуск. Это может быть вызвано слабым батарея или стартер двигатель.

Промежуточное усилие

СПОНСОРНЫЕ ССЫЛКИ

  1. По мере старения топливного насоса давление может быть меньше, чем правильно запустить двигатель.Это можно проверить используя датчик давления топлива, который можно получить в местном магазине автозапчастей (бесплатно в большинстве случаев). Большинство систем давления топлива будет между 45 и 60 фунтов на квадратный дюйм (инъекция в порт), если установлено, что топливный насос должен быть заменены.
  2. После того, как датчик MAF был очищен, как только он редко помогает дважды, в этом указать МАФ датчик должен быть заменен, это можно подтвердить с помощью диагностического прибора и считывание GPS воздуха на впуске (грамм в секунду) между новым датчиком и старый.
    3. Свечи зажигания
  3. нормальный предмет обслуживания, и если вы не заменили на них и на спидометре твоей машины написано более 50000 миль, пора. На большинстве автомобилей это работа проста и может быть выполнена в течение часа или около того, единственные части, которые вам нужны свечи зажигания, которые играют роль в том, как двигатель запускается и работает. Ты можешь получить эти свечи зажигания от Amazon или магазин автозапчастей.

расширенный ремонт

  1. Обычно на двигателях с большим пробегом (от 200k до 300k) поршневые кольца может изнашиваться, вызывая низкое сжатие, что увеличивает время проворачивания и вызывает низкая мощность.Это потому что степень сжатия низкая, и требуется двигатель для того, чтобы набрать достаточно скорость воспламенения топливно-воздушной смеси. Чтобы проверить это условие Испытание на сжатие необходимо, если сжатие составляет 90 фунтов на квадратный дюйм или ниже двигателя изношен и, если быть более точным, поршневые кольца больше не уплотняются против стенок цилиндра и должны быть заменены. В основном вам нужно восстановить или получить перестроить движок, это видео показывает как заменить поршневые кольца и поршни.

Вопросы?

Наша команда сертифицированных механиков готова ответить на ваши вопросы бесплатно.

Статья опубликована 2020-04-20

,

Наивная байесовская классификация с использованием Scikit-learn

Предположим, вы менеджер по продукту, вы хотите классифицировать отзывы клиентов по положительным и отрицательным категориям. Или, как управляющий кредитами, вы хотите определить, кто из претендентов на кредит безопасен или рискован? Как аналитик здравоохранения, вы хотите предсказать, какие пациенты могут страдать от диабета. Все примеры имеют одинаковую проблему для классификации отзывов, соискателей и пациентов.

Наивный байесовский алгоритм - это самый простой и быстрый алгоритм классификации, который подходит для большого объема данных.Наивный байесовский классификатор успешно используется в различных приложениях, таких как фильтрация спама, классификация текста, анализ настроений и системы рекомендаций. Используется теорема Байеса о вероятности для предсказания неизвестного класса.

В этом уроке вы узнаете обо всем следующем:

  • Классификация рабочего процесса
  • Что такое наивный байесовский классификатор?
  • Как работает наивный байесовский классификатор?
  • Здание классификатора в Скикит-учите
  • Проблема нулевой вероятности
  • Это достоинства и недостатки

Классификация рабочего процесса

Каждый раз, когда вы выполняете классификацию, первым делом необходимо понять проблему и определить потенциальные особенности и маркировку.Особенности - это те характеристики или атрибуты, которые влияют на результаты метки. Например, в случае выдачи кредита управляющий банком идентифицирует род деятельности клиента, доход, возраст, местоположение, предыдущую историю кредита, историю транзакций и кредитный рейтинг. Эти характеристики известны как функции, которые помогают модели классифицировать клиентов.

Классификация состоит из двух фаз: фазы обучения и фазы оценки. На этапе обучения классификатор обучает свою модель заданному набору данных, а на этапе оценки он проверяет производительность классификатора.Производительность оценивается на основе различных параметров, таких как точность, ошибка, точность и отзыв.

Что такое наивный байесовский классификатор?

Наивный байесовский метод - метод статистической классификации, основанный на теореме Байеса. Это один из самых простых контролируемых алгоритмов обучения. Наивный байесовский классификатор - это быстрый, точный и надежный алгоритм. Наивные байесовские классификаторы имеют высокую точность и скорость на больших наборах данных.

Наивный байесовский классификатор

предполагает, что влияние определенной функции в классе не зависит от других характеристик.Например, заявитель на получение кредита желателен или нет в зависимости от его / ее дохода, предыдущего кредита и истории транзакций, возраста и местоположения. Даже если эти функции взаимозависимы, эти функции все равно рассматриваются независимо. Это предположение упрощает вычисления, и поэтому оно считается наивным. Это предположение называется классом условной независимости.

  • P (h): вероятность того, что гипотеза h верна (независимо от данных). Это известно как априорная вероятность h.
  • P (D): вероятность данных (независимо от гипотезы). Это известно как априорная вероятность.
  • P (h | D): вероятность гипотезы h с учетом данных D. Это известно как апостериорная вероятность.
  • P (D | h): вероятность данных d, учитывая, что гипотеза h была верной. Это известно как апостериорная вероятность.

Как работает наивный байесовский классификатор?

Давайте разберемся в работе Наивного Байеса на примере. Приведен пример погодных условий и занятий спортом.Вам нужно рассчитать вероятность занятия спортом. Теперь вам нужно определить, будут ли игроки играть или нет, исходя из погодных условий.

Первый подход (в случае одной функции)

Наивный байесовский классификатор вычисляет вероятность события в следующих шагах:

  • Шаг 1: Рассчитайте априорную вероятность для заданных меток классов
  • Шаг 2: Найти вероятность вероятности с каждым атрибутом для каждого класса
  • Шаг 3: Поместите это значение в формулу Байеса и рассчитайте апостериорную вероятность.
  • Шаг 4. Посмотрите, какой класс имеет более высокую вероятность, учитывая, что входные данные принадлежат к классу с более высокой вероятностью.

Для упрощения предварительного и последующего расчета вероятности вы можете использовать две таблицы частот и таблиц вероятности. Обе эти таблицы помогут вам рассчитать предварительную и последующую вероятность. Таблица частоты содержит вхождения меток для всех функций. Есть две таблицы вероятности. Таблица 1 правдоподобия показывает предыдущие вероятности меток, а таблица 2 правдоподобия показывает апостериорную вероятность.

Теперь предположим, что вы хотите вычислить вероятность игры в пасмурную погоду.

Вероятность игры:

P (да | облачно) = P (облачно | да) P (да) / P (облачно) ..................... (1)

  1. Рассчитать априорные вероятности:

    P (облачно) = 4/14 = 0,29

    P (Да) = 9/14 = 0,64

  1. Рассчитать апостериорные вероятности:

    P (Overcast | Yes) = 4/9 = 0.44

  1. Поместите априорные и апостериорные вероятности в уравнение (1)

    P (Да | Пасмурно) = 0,44 * 0,64 / 0,29 = 0,98 (выше)

Точно так же можно рассчитать вероятность не играть:

Вероятность не играть:

P (нет | облачно) = P (облачно | нет) P (нет) / P (облачно) ..................... (2)

  1. Рассчитать априорные вероятности:

    P (облачно) = 4/14 = 0.29

    P (Нет) = 5/14 = 0,36

  1. Рассчитать апостериорные вероятности:

    P (облачно | нет) = 0/9 = 0

  1. Поместите априорные и апостериорные вероятности в уравнение (2)

    P (Нет | Пасмурно) = 0 * 0,36 / 0,29 = 0

Вероятность «Да» класса выше. Таким образом, вы можете определить здесь, если погода пасмурная, чем игроки будут заниматься спортом.

Второй подход (в случае нескольких функций)

Теперь предположим, что вы хотите вычислить вероятность игры, когда погода пасмурная, а температура умеренная.

Вероятность игры:

P (Воспроизвести = Да | Погода = Пасмурно, Темп = Легко) = P (Погода = Пасмурно, Темп = Мягко | Воспроизвести = Да) P (Воспроизвести = Да) .......... (1 )

P (Погода = Пасмурно, Темп = Легко | Воспроизвести = Да) = P (Пасмурно | Да) P (Легко | Да) ……… .. (2)

  1. Рассчитать априорные вероятности: P (Да) = 9/14 = 0,64

  2. Рассчитать апостериорные вероятности: P (облачно | да) = 4/9 = 0,44 P (Мягкий | Да) = 4/9 = 0.44

  3. Поместить апостериорные вероятности в уравнение (2) P (Погода = Пасмурно, Темп = Легко | Игра = Да) = 0,44 * 0,44 = 0,1936 (выше)

  4. Поместите априорные и апостериорные вероятности в уравнение (1) P (Воспроизвести = Да | Погода = Пасмурно, Темп = Мягкий) = 0,1936 * 0,64 = 0,124

Точно так же можно рассчитать вероятность не играть:

Вероятность не играть:

P (Воспроизвести = Нет | Погода = Пасмурно, Темп = Легко) = P (Погода = Пасмурно, Темп = Мягко | Воспроизвести = Нет) P (Воспроизвести = Нет).......... (3)

P (Погода = Пасмурно, Темп = Слаб. | Играть = Нет) = P (Погода = Пасмурно | Воспроизвести = Нет) P (Темп = Слаб. | Играть = Нет) ……… .. (4)

  1. Рассчитать априорные вероятности: P (Нет) = 5/14 = 0,36

  2. Рассчитать апостериорные вероятности: P (погода = пасмурно | игра = нет) = 0/9 = 0 P (Temp = Mild | Play = No) = 2/5 = 0,4

  3. Поместить апостериорные вероятности в уравнение (4) P (Погода = Пасмурно, Темп = Легко | Играть = Нет) = 0 * 0.4 = 0

  4. Поместите априорные и апостериорные вероятности в уравнение (3) P (Play = Нет | Погода = Пасмурно, Temp = Мягко) = 0 * 0.36 = 0

Вероятность «Да» класса выше. Таким образом, вы можете сказать здесь, что если погода пасмурная, то игроки будут заниматься спортом.

Здание классификатора в Scikit-Learn

Наивный байесовский классификатор

Определение набора данных

В этом примере вы можете использовать фиктивный набор данных с тремя столбцами: погода, температура и игра. Первые две - это особенности (погода, температура), а другая - это метка. 

  # Назначение объектов и переменных меток Погода = [ 'Солнечный', 'Солнечный', 'Ясно', 'Дождливый', 'Дождливый', 'Дождливый', 'Ясно', 'Солнечный', 'Солнечный', «Дождливый», «Солнечный», «Ясно», «Ясно», «Дождливый»] Темп = [ 'Горячий', 'Горячий', 'Горячие', 'Умеренная', 'холодный', 'Cool', 'Cool', 'Мягкий', 'Cool', 'Умеренная', 'Умеренная', 'Умеренная' 'Горячая', 'Мягкий'] игра = [ «Нет», «Нет», «Да», «Да», «Да», «Нет», «Да», «Нет», «Да», «Да», «Да», «Да» ,'Да нет']
Особенности кодирования

Во-первых, вам нужно преобразовать эти строковые метки в числа.например: «Overcast», «Rainy», «Sunny» как 0, 1, 2. Это называется кодированием метки. Scikit-learn предоставляет библиотеку LabelEncoder для кодирования меток со значением от 0 до одного меньше, чем число дискретных классов. 

  # Импорт LabelEncoder от предварительной обработки импорта sklearn #creating labelEncoder le = preprocessing.LabelEncoder () # Преобразование строковых меток в числа. wheather_encoded = le.fit_transform (погода) печать Wheater_encoded  
  [2 2 0 1 1 1 0 2 2 1 2 0 0 1]

Аналогично, вы также можете кодировать темп и воспроизводить столбцы.

  # Преобразование строковых меток в числа temp_encoded = le.fit_transform (температура) метка = le.fit_transform (игра) вывести «Temp:», temp_encoded печать "Play:", этикетка  
  Temp: [1 1 1 2 0 0 0 2 0 2 2 2 1 2] Играть: [0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0]

Теперь объедините обе функции (погода и температура) в одну переменную (список кортежей). 

  # Комбинировать погоду и температуру в одном списке кортежей Характеристика = ZIP (weather_encoded, temp_encoded) особенности печати  
  [(2, 1), (2, 1), (0, 1), (1, 2), (1, 0), (1, 0), (0, 0), (2, 2) , (2, 0), (1, 2), (2, 2), (0, 2), (0, 1), (1, 2)]
Генерация Модель

Создайте модель с использованием наивного байесовского классификатора, выполнив следующие действия:

  • Создать наивный байесовский классификатор
  • Установить набор данных по классификатору
  • Выполнить прогноз 
  # Импорт гауссовских наивных байесовских моделей от склеарн.naive_bayes import GaussianNB # Создать гауссовский классификатор модель = GaussianNB () # Тренируй модель, используя тренировочные наборы model.fit (характеристики, этикетка) # Прогнозировать вывод прогнозируемый = model.predict ([[0,2]]) # 0: пасмурно, 2: слабый печать «Предсказанное значение:», прогнозируемое  
  Прогнозируемая стоимость: [1]

Здесь 1 указывает, что игроки могут «играть».

Наивный Байес с несколькими метками

До сих пор вы выучили наивную байесовскую классификацию с бинарными метками.Теперь вы узнаете о классификации нескольких классов в Наив Байеса. Который известен как полиномиальная наивная байесовская классификация. Например, если вы хотите классифицировать новостную статью о технологиях, развлечениях, политике или спорте.

В части построения модели вы можете использовать набор данных вина, который является очень известной проблемой классификации нескольких классов. «Этот набор данных является результатом химического анализа вин, выращенных в том же регионе Италии, но полученных из трех разных сортов». (UC Irvine)

Набор данных

содержит 13 признаков (алкоголь, яблочная кислота, зола, алкалическая кислота, магний, общее количество фенолов, флаваноиды, нефлаваноидные фенолы, проантоцианины, color_intensity, hue, od280 / od315_of_diluted_wines, пролин) и тип вина.Эти данные имеют три типа вина Class_0, Class_1 и Class_3. Здесь вы можете построить модель для классификации типа вина.

Набор данных доступен в библиотеке scikit-learn.

Загрузка данных

Давайте сначала загрузим необходимый набор данных вина из наборов данных scikit-learn. 

  # Библиотека набора данных scikit-learn из наборов импортных данных sklearn # Загрузка данных wine = datasets.load_wine ()
Изучение данных

Вы можете напечатать имена целей и объектов, чтобы убедиться, что у вас есть правильный набор данных, например: 

  # распечатать названия 13 функций печать «Особенности:», вино.feature_names # распечатать этикетку типа вина (class_0, class_1, class_2) выведите "Labels:", wine.target_names  
  Особенности: ['cohol ',' malic_acid ',' ash ',' alcalinity_of_ash ',' магния ',' total_phenols ',' flavanoids ',' nonflavanoid_phenols ',' proanthocyanins ',' color_intensity ',' hue ',' ' od280 / od315_of_diluted_wines ',' proline '] Метки: ['class_0' 'class_1' 'class_2']

Это хорошая идея, чтобы всегда немного изучить ваши данные, чтобы вы знали, с чем работаете.Здесь вы можете увидеть первые пять строк набора данных, а также целевую переменную для всего набора данных. 

  # форма для печати данных (функция) wine.data.shape  
  (178л, 13л)  
  # распечатать данные о винах (5 лучших записей) печать wine.data [0: 5]  
  [[1.42300000e + 01 1.71000000e + 00 2.43000000e + 00 1.56000000e + 01 1.27000000e + 02 2.80000000e + 00 3.06000000e + 00 2.80000000e-01 2.2
00e + 00 5.64000000e + 00 1.04000000e + 00 3.92000000e + 00 1.06500000e + 03] [1.32000000e + 01 1.78000000e + 00 2.14000000e + 00 1.12000000e + 01 1,00000000e + 02 2,65000000e + 00 2,76000000e + 00 2,60000000e-01 1.28000000e + 00 4.38000000e + 00 1.05000000e + 00 3.40000000e + 00 1.05000000e + 03] [1.31600000e + 01 2.36000000e + 00 2.67000000e + 00 1.86000000e + 01 1.01000000e + 02 2.80000000e + 00 3.24000000e + 00 3.00000000e-01 2.81000000e + 00 5.68000000e + 00 1.03000000e + 00 3.17000000e + 00 1.18500000e + 03] [1.43700000e + 01 1.95000000e + 00 2.50000000e + 00 1.68000000e + 01 1.13000000e + 02 3.85000000e + 00 3.4
00e + 00 2.40000000e-01 2.18000000e + 00 7.80000000e + 00 8.60000000e-01 3.45000000e + 00 1.48000000e + 03] [1.32400000e + 01 2.5
00e + 00 2.87000000e + 00 2.10000000e + 01 1.18000000e + 02 2.80000000e + 00 2.6
00e + 00 3.
000e-01 1.82000000e + 00 4.32000000e + 00 1.04000000e + 00 2.93000000e + 00 7.35000000e + 02]]  
  # распечатать винные этикетки (0: Class_0, 1: class_2, 2: class_2) печать вина.цель  
  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]
Данные расщепления

Сначала вы разделяете столбцы на зависимые и независимые переменные (или функции и метки).Затем вы разделяете эти переменные на поезд и набор тестов. 

  # Импортировать функцию train_test_split из sklearn.cross_validation import train_test_split # Разделить набор данных на тренировочный набор и тестовый набор X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (wine.data, wine.target, test_size = 0.3, random_state = 109) # 70% обучения и 30% теста
Поколение модели

После разделения вы сгенерируете случайную модель леса в обучающем наборе и выполните прогнозирование функций набора тестов.

  # Импорт модели Гаусса-Наивного Байеса из sklearn.naive_bayes import GaussianNB # Создать гауссовский классификатор gnb = GaussianNB () # Тренируйте модель, используя тренировочные наборы gnb.fit (X_train, y_train) # Прогнозировать ответ для тестового набора данных y_pred = gnb.predict (X_test)
Оценка модели

После генерации модели проверьте точность, используя фактические и прогнозные значения. 

  # Импортировать модуль scikit-learn метрики для расчета точности из показателей импорта sklearn # Точность модели, как часто правильный классификатор? печать ( «Точность:» метрики.шкала точности (y_test, y_pred))  
  («Точность:», 0,90740740740740744)

Проблема нулевой вероятности

Предположим, что в наборе данных нет кортежа для рискованного ссуды, в этом сценарии апостериорная вероятность будет равна нулю, и модель не сможет сделать прогноз. Эта проблема известна как нулевая вероятность, потому что вхождение определенного класса равно нулю.

Решением для такой проблемы является поправка Лапласа или преобразование Лапласа.Лапласовская коррекция является одним из методов сглаживания. Здесь вы можете предположить, что набор данных достаточно велик, чтобы добавление одной строки каждого класса не повлияло на оценку вероятности. Это позволит преодолеть проблему значений вероятности до нуля.

Например: Предположим, что для рискованного кредитного класса в базе данных имеется 1000 обучающих кортежей. В этой базе данных столбец дохода содержит 0 кортежей для низкого дохода, 990 кортежей для среднего дохода и 10 кортежей для высокого дохода. Вероятности этих событий без поправки Лапласа равны 0, 0.990 (от 990/1000) и 0,010 (от 10/1000)

Теперь примените поправку Лапласа к данному набору данных. Давайте добавим еще 1 кортеж для каждой пары доход-ценность. Вероятности этих событий:

Преимущества

  • Это не только простой подход, но также быстрый и точный метод прогнозирования.
  • Наивный Байес имеет очень низкую стоимость вычислений.
  • Может эффективно работать с большим набором данных.
  • Хорошо работает в случае дискретной переменной отклика по сравнению с непрерывной переменной.
  • Может использоваться с несколькими задачами прогнозирования классов.
  • Это также хорошо работает в случае проблем анализа текста.
  • Когда предположение о независимости сохраняется, наивный байесовский классификатор работает лучше по сравнению с другими моделями, такими как логистическая регрессия.

Недостатки

  • Предположение о независимых особенностях. На практике почти невозможно, чтобы модель получала набор предикторов, которые полностью независимы.
  • Если в определенном классе нет обучающего кортежа, это приводит к нулевой апостериорной вероятности.В этом случае модель не может делать прогнозы. Эта проблема известна как проблема нулевой вероятности / частоты.

Заключение

Поздравляем, вы дошли до конца этого урока!

В этом руководстве вы узнали о наивном байесовском алгоритме, его работе, наивном байесовском предположении, проблемах, реализации, преимуществах и недостатках. Кроме того, вы также научились строить и оценивать модели в scikit-learn для бинарных и полиномиальных классов.

Наивный Байес - это самый простой и мощный алгоритм. Несмотря на значительные успехи машинного обучения за последние пару лет, он доказал свою ценность. Он был успешно развернут во многих приложениях от анализа текста до механизмов рекомендаций.

Я с нетерпением жду каких-либо отзывов или вопросов. Вы можете задать свои вопросы, оставив комментарий, и я постараюсь ответить на него.

Если вы хотите больше узнать о scikit-learn в Python, пройдите курс DataCamp Supervised Learning с scikit-learn.

,

Code грамотность: почему кодирование стало важным

Кодирование и программирование повсюду вокруг нас, и в будущем они станут более распространенными.

По этой причине многие приводят аргумент, что обучение кодированию или, по крайней мере, базовое понимание этого, должно стать общей частью образования ребенка.

Здесь мы рассмотрим, почему кодирование важно, что это такое, и где вы можете изучить его для себя.

СВЯЗАННЫЕ: ПЛАТИТЕ, ЧТО ВЫ ХОТИТЕ ДЛЯ ЭТОГО МАССИВНОГО, 120+ ЧАСОВ КОДИРОВАНИЯ ЧАСОВ

Почему важна грамотность кодирования?

Кодирование и грамотность в области кодирования можно считать одним из самых важных навыков для обучения нынешних и будущих поколений.Многие утверждают, что он должен стать частью национальной учебной программы наравне с родным языком, науками и математикой.

Мы окружены электронными устройствами, на каждом из которых работает неисчислимое количество программ, работающих на каком-то коде. Наш современный мир также сильно зависит от Интернета, и с каждым годом от сотрудников требуется все больше компьютерной грамотности.

Поэтому важно зарабатывать на жизнь в современном мире так же, как иметь хорошее понимание грамматики, орфографии и счета.

Но по мере того, как программное обеспечение становится все более изощренным, широкая публика все больше отдаляется от того, как они на самом деле работают. Несмотря на то, что они полностью разработаны и протестированы, чтобы быть максимально интуитивно понятными в использовании, их работа быстро становится чем-то вроде волшебства для всех, кроме избранных.

"Когда [кто-то] не знает кодов, [он] должен принимать устройства и программное обеспечение, которые [они] используют, с любыми ограничениями и программами, которые его создатели встроили в него.Сколько раз вы меняли содержание урока или презентации, потому что не могли понять, как заставить технологию работать так, как вам хотелось? »- edutopia.org.

Хотя это может вас не беспокоить, это может иметь серьезные последствия в будущем. Большинство пользователей просто доверяют разработчикам, что у них есть только наилучшие намерения при использовании их продуктов.

По этой причине многие преподаватели сейчас настаивают на том, чтобы сделать хотя бы базовую грамотность в области программирования требованием для все студенты.

"[Пользователи] проводят все больше времени в цифровых средах, где правила написаны другими. Просто знание того, как работает код, поможет им ориентироваться в этой местности, понимать его ограничения и определить, существуют ли эти ограничения, потому что технология требует этого - или просто потому, что этого хочет какая-то компания. Дети, грамотные в коде, перестают принимать приложения и веб-сайты, которые они используют, по номинальной стоимости, и вместо этого начинают критически и целенаправленно взаимодействовать с ними."- edutopia.org.

В чем разница между кодированием и программированием?

Подавляющее большинство людей, которые слышат эти термины, часто считают, что они на самом деле являются синонимами друг для друга. Фактически, многие профессионалы, работающие в отрасли, часто используйте их взаимозаменяемо

Фактически, мы сделали то же самое в этой статье.

Но между ними есть небольшие, но важные различия. Вы будете регулярно находить статьи и форумы, которые пытаются обсудить различия с выводы оставляют различия немного размытыми.

Итак, мы решили бросить нашу шляпу в кольцо и попытаться распутать два термина.

Кодирование

Термин кодирование просто относится к процессу написания кодов. Кодер - это человек, который кодирует с одного языка на другой.

Источники, такие как diffbetween.net, указывают, что кодирование является формой программирования, но, как правило, используется для реализации начальных этапов процесса компьютерного программирования.

«Термин« программирование »используется в гораздо более широком смысле, в отличие от кодирования, которое в основном включает в себя написание кодов на разных языках в соответствии с инструкциями."- diffbetween.net.

Кодирование важно, потому что компьютеры не могут взаимодействовать с нашими родными языками. Они могут понимать только машинный код в двоичном или шестнадцатеричном формате.

Задача программиста - позволить людям и машинам быть способны «разговаривать» друг с другом. В этом смысле их можно рассматривать как интерпретаторы машинного языка (бинарные). Кодеры, как правило, участвуют на производственном уровне, и поэтому они должны хорошо понимать язык, которым они являются писать в.

"Однако они не пишут код самостоятельно; на самом деле они получают инструкции о том, что делать и что нужно делать, после чего следуют реализация, тестирование отладки и обеспечение качества.

Эти инструкции обычно называют" исходным кодом ". «Это просто набор письменных инструкций, которые машина легко поймет». - differencebetween.net.

Источник: MianShahzadRaza / Pixabay

Программирование

Возможно, вы уже смогли расшифровать разницу, но программирование немного отличается от кодирования.

Программирование, строго говоря, это процесс написания набора инструкций для машины, которой нужно следовать. В идеале, чтобы приложение могло работать без ошибок.

«Проще говоря, программирование означает совершенствование рецепта - вы манипулируете ингредиентами для приготовления рецепта, тогда как компьютер манипулирует данными для выполнения задачи, следуя набору команд». - differencebetween.net.

Программисты, в отличие от кодеров, создают вещи, развивают логику и анализируют проблемы.Кодирование - это средство, позволяющее машине понимать инструкции, данные программистом.

«Работа программиста заключается в том, чтобы находить решения проблем, которые могут возникнуть или не возникнуть. Человеку требуются годы, чтобы стать профессиональным программистом. Они могут работать как разработчики, программисты, аналитики и многие другие». - differencebetween.net.

Источник: pxhere

Что такое кодирование и программирование и как они работают?

Как мы уже видели, кодирование - это процесс производства кодов, которые позволяют людям общаться с машинами.Например, с английского на Javascript.

Это один из первых этапов создания такого программного обеспечения, как приложение. Кодирование очень важно в современном цифровом мире и позволяет каждому электронному устройству работать на определенном уровне.

Все, что машина делает, следует набору инструкций (программированию), который написан в коде, который переводит человеческие инструкции в этот двоичный код. Каждое прочитанное вами письмо, каждое отображаемое изображение и т. Д. Содержит последовательность из 1 и 0, которая инструктирует машину, как обрабатывать их в памяти машины и делать то, что программист хочет, чтобы она делала.

Полный набор строк кода, скажем, изображения в этой статье, также обычно называют скриптом.

Каждый сценарий написан в коде (например, Javascript), который все работает вместе для отображения этой статьи, как и предполагалось, которую вы сейчас читаете. Каждая функция на веб-сайте (нажатие кнопок «Нравится», гиперссылки и т. Д.) Имеет собственный фрагмент сценария.

После завершения разработки программистам необходимо упаковать все куски кода (сценарии и все) в согласованную программу, чтобы конечный пользователь, не являющийся программистом, мог ее использовать.Этот процесс требует компиляции, тестирования, отладки и обеспечения качества перед выпуском для широкой публики.

Каждое приложение, игра, веб-сайт и т. Д. Является формой программы. Это звучит здорово, но у него могут быть свои недостатки.

"В отличие от людей, компьютеры будут делать именно то, что вы им говорите. Это может звучать замечательно, но это может вызвать проблемы. Если вы скажете компьютеру начинать считать вверх и не говорите ему останавливаться, он будет продолжать считать Навсегда! Быть хорошим программистом - это значит знать, как заставить компьютер действовать."- makeuseof.com.

Как научиться программировать бесплатно?

Если вы заинтересованы в изучении кодирования (или программирования), есть множество бесплатных ресурсов, которые вы можете использовать. Из учебников YouTube, постов в блогах, форумов, stackoverflow (лучший!) и другие ресурсы, которые вы в хороших руках.

Во многих университетах также есть бесплатные серии лекций, которыми вы можете воспользоваться. Большая часть из них также предлагает официальную квалификацию за небольшую плату.

Но лучший способ - просто погрузиться.Прыжки в глубину - один из лучших и самых быстрых способов научиться чему-либо, включая программирование и программирование.

Сайты, такие как предпринимателей, предлагают вам воспользоваться некоторыми из этих ресурсов, чтобы научиться бесплатно кодировать: -

  • Codeacademy.

  • Coursera.

  • edX.

  • Udemy.

  • AGupieWare.

  • GitHub.

  • MIT Open Courseware.

  • Hack.pledge ()

.

Смотрите также


avtovalik.ru © 2013-2020
Карта сайта, XML.