Разное

Обобщенное это: ОБОБЩЕННЫЙ | это… Что такое ОБОБЩЕННЫЙ?

ОпубликованоАвторalexxlab

Обобщённое правило для шрифтов | CSS

  • Использование одного правила или нескольких

Удобным способом задать свойства для шрифта является использование правила font, которое позволяет указать:

  • font-style
  • font-variant
  • font-weight
  • font-size / line-height (эти два правила записываются через слэш)
  • font-family

Шесть разных правил внутри одного! Это помогает сократить CSS код и улучшить его читабельность. Обязательными из них являются font-size и font-family. Остальные можно не указывать.

Пример записи со всеми возможными правилами: font: italic small-caps bold 24px/1.2 Arial;

Предположим, что нам нужен жирный курсив с размером шрифта 24 пикселя из семейства шрифтов Arial, тогда правило в CSS будет выглядеть следующим образом:

.text {
  font: italic bold 24px Arial;
}

Жирный курсив с размером шрифта 24 пикселя из семейства Arial

Обратите внимание на порядок использования значений внутри свойства font. Вначале идут стилистические правила, затем размер шрифта и его межстрочный интервал и потом семейство шрифта. Это важно, так как при другом порядке браузер может некорректно обработать результат.

При указании свойства font-family также рекомендуется указать универсальное семейство шрифтов. Это необходимо для того, чтобы при отсутствии шрифта у пользователя был выбран подходящий из установленных в его системе. Как и при указании одиночного свойства font-family, все шрифты должны быть отделены запятыми. Это же касается и семейства шрифта.

.text {
  font: italic bold 24px Arial, sans-serif;
}

Использование одного правила или нескольких

Этот раздел относится не только к правилу font, но и ко всем обобщённым правилам, которые вы изучите в процессе прохождения курса. С одной стороны, кажется, что использование одного правила сокращает количество строк, которые используются в CSS. Это действительно так, но есть две основные проблемы использования таких свойств:

  1. Запоминание правильного порядка значений. Используя обобщённые свойства вам всегда стоит держать в голове верный порядок значений свойств. В этом легко можно ошибиться на первых этапах изучения. Хорошим вариантом будет использование отдельных свойств, но в том порядке, в котором они идут в обобщённом свойстве. С опытом вы сможете переключиться на одно правило
  2. Обобщённые свойства перебивают отдельные. Если в коде вы указали font-variant: small-caps;, а потом для этого же элемента применили font: 16px/24px sans-serif;, то капитель будет сброшена в значение по умолчанию

Задание

Добавьте в редактор параграф с классом bold-text и установите следующие правила используя обобщённое свойство

font:

  • Жирное начертание
  • Размер шрифта: 24px
  • Шрифта Verdana
  • Семейство шрифтов: без засечек

Стили запишите в теге <style>

Упражнение не проходит проверку — что делать? 😶

Если вы зашли в тупик, то самое время задать вопрос в «Обсуждениях». Как правильно задать вопрос:

  • Обязательно приложите вывод тестов, без него практически невозможно понять что не так, даже если вы покажете свой код. Программисты плохо исполняют код в голове, но по полученной ошибке почти всегда понятно, куда смотреть.
В моей среде код работает, а здесь нет 🤨

Тесты устроены таким образом, что они проверяют решение разными способами и на разных данных. Часто решение работает с одними входными данными, но не работает с другими. Чтобы разобраться с этим моментом, изучите вкладку «Тесты» и внимательно посмотрите на вывод ошибок, в котором есть подсказки.

Мой код отличается от решения учителя 🤔

Это нормально 🙆, в программировании одну задачу можно выполнить множеством способов. Если ваш код прошел проверку, то он соответствует условиям задачи.

В редких случаях бывает, что решение подогнано под тесты, но это видно сразу.

Прочитал урок — ничего не понятно 🙄

Создавать обучающие материалы, понятные для всех без исключения, довольно сложно. Мы очень стараемся, но всегда есть что улучшать. Если вы встретили материал, который вам непонятен, опишите проблему в «Обсуждениях». Идеально, если вы сформулируете непонятные моменты в виде вопросов. Обычно нам нужно несколько дней для внесения правок.

Кстати, вы тоже можете участвовать в улучшении курсов: внизу есть ссылка на исходный код уроков, который можно править прямо из браузера.

←Предыдущий

Следующий→

Нашли ошибку? Есть что добавить? Пулреквесты приветствуются https://github.com/hexlet-basics

Обобщённые линейные модели

Мотивация

До сих пор мы рассматривали в основном модели вида

$$y\sim f(x) + \varepsilon$$

с шумом $\varepsilon$ из того или иного распределения. Но у этих моделей (а) шум не зависит от $x$ и (б) $y$ может принимать любые значения. А что, если мы захотим предсказывать время ожидания доставки? Казалось бы, чем дольше время потенциального ожидания, тем больше его дисперсия. А как корректно предсказывать таргет, который принимает только целые значения?

Один из подходов мы обсудим в этой главе. Грубо говоря, вместо того, чтобы прибавлять один и тот же шум, мы зафиксируем семейство распределений $p(y\vert\mu(x))$, в котором изменяемым параметром будет зависящее от $x$ математическое ожидание $\mu(x)$.

Вот как могут выглядеть такие модели для случаев, если $p$ нормальное с фиксированной дисперсией, экспоненциальное или пуассоновское соответственно:

Как видим, такой подход позволяет получать и модели с меняющейся дисперсией шума, и модели с целочисленным таргетом.

Определение

Мы рассмотрим достаточно широкий класс моделей – обобщённые линейные модели (generalized linear models, GLM). К ним относятся, в частности, линейная и логистическая регрессии. В итоге мы научимся подбирать подходящую регрессионную модель для самых разных типов данных.

Вспомним, что вероятностную модель линейной регрессии можно записать как

$$y \vert x \sim\color{red}{\mathcal N}(\langle x, w\rangle, \tau^2),$$

а вероятностную модель логистической регрессии – как

$$y \vert x \sim \color{red}{Bern}(\color{blue}{\sigma}(\langle x, w\rangle)),$$

где $\color{red}{Bern}(p)$ – распределение Бернулли с параметром $p$, а $\color{blue}{\sigma}(u) = \frac{1}{1+e^{-u}}$. {-1}(\sigma(\langle x, w\rangle)) = \langle x, w\rangle$.

Обобщая, можно сказать, что, если данные таковы, что $\mathbb E(Y \vert X)$ не является линейной функцией от $x$, мы линеаризуем $\mathbb E(Y \vert X)$ с помощью функции связи $g$.

Замечание: Вообще говоря, нормальное распределение определяется не только своим математическим ожиданием, но и стандартным отклонением. То есть, в отличие от логистической регрессии, модель линейной регрессии не позволяет для данного $x$ оценить все параметры распределения $y \vert x$, и дисперсию приходится фиксировать изначально. К счастью, выбор её значения в нормальном распределении не влияет ни на оптимальный вектор весов $w$, ни на итоговые предсказания $\mathbb E(Y \vert X)$, которые выдаёт обученная модель.

Задав эти две составляющие – параметризованное семейство распределений и функцию связи – мы получим обобщённую линейную модель (GLM). Для нового объекта $x$ она выдаст предсказание $\widehat{y} = \mathbb{E}(y\vert x) = g^{-1}(\langle x, w\rangle)$, а выбор класса распределений $y \vert x$ потребуется нам для подбора весов $w$. В принципе, можно выбрать любой класс распределений $y \vert x$ и любую монотонную функцию связи $g$, получив некоторую вероятностную модель. Однако обычно для упрощения поиска оптимальных весов $w$ в GLM предполагают, что $y \vert x$ принадлежит одному из достаточно простых семейств экспоненциального класса.

Что даёт нам принадлежность экспоненциальному классу?

В контексте GLM обычно рассматривают подкласс экспоненциального класса, состоящий из семейств, представимых в виде

$$\color{#348FEA}{p(y \vert \theta, \phi) = \exp\left(\frac{y\theta — a(\theta)}{\phi} + b(y, \phi)\right)}$$

где $\theta$ и $\phi$ – скалярные параметры, причём $\phi$ – нечто фиксированное, чаще всего дисперсия, которая чаще всего полагается равной $1$, а значения $\theta$ параметризуют распределения из семейства. Нетрудно переписать плотность в более привычном для нас виде, чтобы стало очевидно, что это семейство действительно из экспоненциального класса:

$$p(y \vert \theta, \phi) = \frac1{\exp\left(\frac{a(\theta)}{\phi}\right)}\exp(b(y,\phi))\exp\left(\frac{y\theta}{\phi}\right)$$

Действительно, если вспомнить, что $\varphi$ – это константа, а не параметр, то получается очень похоже на

$$p(y\vert\nu) = \frac1{h(\nu)}g(y)\cdot\exp\left(\nu^Tu(y)\right)$$

В частности, мы видим, что $u(y)$ состоит из единственной компоненты $u_1(y)$, равной $\frac{y}{\phi}$. {-1}(\mathbb{E}(y\vert x))$.

Пример 3. Хорошо, про линейную и логистическую регрессию мы и так знали. Давайте попробуем решить с помощью GLM новую задачу. Пусть мы хотим по каким-то признакам $X$ предсказать количество «лайков», которое пользователи поставят посту в социальной сети за первые 10 минут после публикации. Конечно, можно использовать для этого линейную регрессию. Однако предположение линейной регрессии, что $Y \vert X\sim\mathcal N$, в данном случае странное по нескольким причинам. Во-первых, количество лайков заведомо не может быть отрицательным, а нормальное распределение всегда будет допускать ненулевую вероятность отрицательного значения. Во-вторых, количество лайков – всегда целое число. В-третьих, у распределения количества лайков, скорее всего, положительный коэффициент асимметрии (skewness). То есть, если модель предсказывает, что под постом будет 100 лайков, мы скорее можем ожидать, что под ним окажется 200 лайков, чем 0. {-1}$ не симметричен. Можно сказать, что модель, основанная на функции связи cloglog, похожа на логистическую регрессию в области точек, уверенно отнесённых к нулевому классу, но с уменьшением этой уверенности они приписываются близкие к единице вероятности всё «охотнее».

Эта функция связи может оказаться полезной, если объекты положительного класса редки (обнаружение редких событий).

Обобщение определения и значения — Merriam-Webster

обобщать ˈjen-rə-ˌlīz ˈje-nə- 

переходный глагол

1

: для придания общей формы

2

а

: выводить или индуцировать (общее понятие или принцип) из частностей

б

: сделать общий вывод из

3

: чтобы дать общую применимость к

обобщить закон

также : сделать неопределенным

непереходный глагол

1

: сформировать обобщения

также : делать расплывчатые или неопределенные заявления

Она всегда обобщает мужчин.

2

: распространяться по всему телу

обобщаемость

ˌjen-rə-ˌlī-zə-ˈbi-lə-tē

ˌje-nə-

существительное

обобщаемый

ˌjen-rə-lī-zə-bəl

ˌje-nə-

прилагательное

обобщающий существительное

Примеры предложений

Недавние примеры в Интернете Их создатели часто исходят из того, что определение жизни выходит за рамки материальной формы организма и вместо этого воплощается в его функциональных свойствах — и кто может сказать, что это правильная стратегия для 9?0051 обобщая

жизнь в первую очередь? — Ши Эн Ким, Scientific American , 6 апреля 2023 г. Каждый уровень предлагает новые возможности для дальнейшей настройки, которые позволяют игрокам в равной степени специализироваться или обобщать . — Роб Виланд, Forbes , 26 января 2023 г. Сегодня это смехотворное предложение, потому что системы глубокого обучения создаются для узких целей и не могут0051 переносить свои способности с одной задачи на другую. —
IEEE Spectrum , 30 сентября 2021 г. Существует презумпция против обмена или описания опыта; это считается грубым и редуцирующим к обобщать из собственного опыта или приписывать его просто рассматриваемому растению (тем более химическим соединениям, которые могут содержаться в растении). — Люси Якуб, 9 лет.0051 Нью-Йоркское обозрение книг , 3 сентября 2021 г. Насколько хорошо ваши результаты могут быть обобщенными ? — IEEE Spectrum , 15 марта 2023 г. Слишком много обозревателей обобщают слишком широко. — Фрэнк Бруни, New York Times, Star Tribune
, 17 июня 2021 г. Однако из-за отсутствия исследований политика обучения, которая обобщить помимо продемонстрированного поведения, все еще остается открытым вызовом. — IEEE Spectrum , 20 марта 2020 г. Компания описывает наблюдательность ACT-1 как способность обобщать на разных веб-сайтах, поэтому правила, изученные на одном сайте, могут применяться к другим. — Бендж Эдвардс, Ars Technica , 15 сентября 2022 г. Узнать больше

Эти примеры программно скомпилированы из различных онлайн-источников, чтобы проиллюстрировать текущее использование слова «обобщить».

Любые мнения, выраженные в примерах, не отражают точку зрения Merriam-Webster или ее редакторов. Отправьте нам отзыв об этих примерах.

История слов

Этимология

общая запись 1 + -ize

Первое известное использование

1710, в значении, определенном в переходном смысле 1

Путешественник во времени

Первое известное использование обобщение было в 1710 году

Посмотреть другие слова того же года обобщение

обобщать

обобщенный

Посмотреть другие записи поблизости

Процитировать эту запись «Обобщить».

Словарь Merriam-Webster.com , Merriam-Webster, https://www.merriam-webster.com/dictionary/generalize. По состоянию на 16 апреля 2023 г.

Ссылка на копию

Детское определение

обобщить

глагол

обобщать ˈjen-(ə-)rə-ˌlīz 

: оформить в виде общего правила : сделать или изложить общий вывод из ряда пунктов или примеров

Медицинское определение

обобщить

непереходный глагол

обобщать

: распространяться или распространяться на всю часть или область тела или на большую часть всего тела

Еще от Merriam-Webster о

generalize

Нглиш: Перевод generalize для говорящих на испанском языке

Britannica English: Перевод generalize для говорящих на арабском языке

Последнее обновление: — Обновлены примеры предложений

Подпишитесь на крупнейший словарь Америки и получите тысячи дополнительных определений и расширенный поиск без рекламы!

Merriam-Webster без сокращений

Можете ли вы решить 4 слова сразу?

Можете ли вы решить 4 слова сразу?

усмирить

См. Определения и примеры »

Получайте ежедневно по электронной почте Слово дня! Определение

в кембриджском словаре английского языка

Переводы generalized

на китайский (традиционный)

普遍的，大範圍的…

Подробнее

на китайском (упрощенном)

普遍的，大范围的…

Подробнее

на португальском

generalizado…

Подробнее

Нужен переводчик?

Получите быстрый бесплатный перевод!

Как произносится обобщенное ?