Свд новая: новую снайперскую винтовку РФ оценили в США — Российская газета

Содержание

СВД выходит на пенсию: как винтовка Чукавина сможет заменить винтовку Драгунова

Еженедельник «Звезда» рассказал о перспективной отечественной разработке концерна «Калашников» - новой снайперской винтовке Чукавина (СВЧ). Как сообщил главный конструктор концерна Сергей Уржумцев,  в ближайшие два года она поступит на вооружение Российской армии.

«Этой винтовкой интересуются все силовые структуры, но основной заказчик, конечно, Минобороны, потому что винтовка Драгунова, принятая на вооружение в 1963 году, значительно не улучшалась и не совершенствовалась», - уточнил представитель главного оружейного концерна.

СВЧ должна стать адекватной заменой СВД, которая продолжительное  время является  основной снайперской винтовкой силовых структур страны. При этом разработчики не стали копировать ее конструкцию. СВЧ по всем параметрам является инновационной разработкой, воплотившей многолетние результаты экспериментов российских оружейников.

Классика жанра

Снайперская винтовка Драгунова состоит на вооружении более полувека. В далеком 1963 году конкурентами СВД выступили конструкции Симонова и Константинова. Снайперская винтовка Драгунова одержала верх благодаря  надежности, простоте конструкции и высокой точности. Также была отмечена способность винтовки безотказно работать даже при самых неблагоприятных условиях и в любых боевых ситуациях.

Распространенное заблуждение, будто винтовка Драгунова - модификация автомата Калашникова, поскольку у них практически одинаковая схема работы автоматики и принцип отвода пороховых газов, а также заметное сходство во внешнем виде. Но это не так. Конструкции АК и СВД существенно отличаются: в первую очередь, это касается подвижных частей - затворная рама автомата связана с поршнем, и при стрельбе большая часть конструкции приходит в движение; у СВД же при стрельбе движется только затворная рама, что значительно влияет на точность стрельбы.

Отметим, что в армиях мира распространены снайперские винтовки со скользящим затвором, например, американская M24 или британская L96A1. Это обусловлено тем, что самозарядные винтовки обладают заметно худшими стрелковыми характеристиками либо чрезмерно сложной конструкцией. Но при этом следует понимать, что самозарядные винтовки западного изготовления считаются или оружием поддержки, или полицейским оружием.

Несмотря на то, что СВД является самозарядной, конструкторам удалось обеспечить и простоту автоматики,  и высокую точность стрельбы, близкую к неавтоматическим аналогам, причем, даже на большой дальности. Это подтвердилось в ходе афганской кампании, когда снайпер 345-го гвардейского парашютно-десантного полка Владимир Ильин поразил цель с расстояния 1,350 метров и установил рекорд для полуавтоматических винтовок калибра 7.62 мм. Но основная задача СВД - обеспечение эффективного огня мотострелкового отделения на дальности до 600 метров.

В СВД используется патрон калибра 7.62 мм, причем, на первых порах  применялись обычные автоматные, которые не могли обеспечить достаточную точность стрельбы. В 1967 году был разработан специальный снайперский патрон 7Н1, ключевой особенностью которого является высокая кучность. Однако на этом эксперименты с боеприпасами закончились и больше не проводились.

Конструкция  винтовки Драгунова за полвека не претерпела существенных изменений, способных  повлиять на эффективность. В то же время, требования к современной снайперской винтовке возрастали. В частности, появились новые прицелы, однако винтовка Драгунова с современной оптикой «дружить» не собиралась - боковая планка не могла оградить прицел  от нежелательных вибраций. Поэтому снайпер был привязан к штатной оптике - прицелу ПСО-1. Также отмечалось, что у СВД, по современным меркам, слишком длинный ствол. Но все попытки разработчиков концерна «Калашников» обновить  конструкцию СВД только оттягивали роковой момент. Поэтому и было принято решение создать принципиально новую винтовку.

Унификация, мультикалиберность, модульность

Руководить проектом назначили Андрея Чукавина, который  является заместителем главного конструктора концерна «Калашников» по спортивно-охотничьему оружию. К началу разработки он уже имел большой опыт создания высокоточного оружия, а также принимал участие в разработке СВДС - модификации винтовки Драгунова с укороченным стволом и складывающимся прикладом, предназначенной  для подразделений воздушно-десантных войск.

В основе конструкции СВЧ лежит так называемая гардинная схема: внутренние механизмы винтовки условно разделены на верхнюю и нижнюю части; верхняя часть выполнена из прочного металла и принимает на себя всю нагрузку при стрельбе. На нее жестко установлен ствол винтовки, что позволяет сделать нижнюю часть максимально легкой, поскольку она не будет подвержена вибрациям, а установленные на ней элементы могут быть изготовлены из облегченных полимерных материалов. Такая конструкция существенно отличается от компоновки СВД или АК, где основные элементы конструкции установлены снизу, что ограничивает конструкторов в применении легких материалов. Несмотря на иной конструктивный подход, в СВЧ осталась возможность и для проверенных временем решений - системы автоматики с коротким ходом поршня, характерной для СВД.

Другим важным нововведением стала унификация оружия под патроны различных калибров: СВЧ может работать и с классическим патроном 7.62, и использовать патрон .308 Win, который в последнее время приобрел большую популярность на оружейном рынке. Не исключено применение и другого «натовского» патрона - .338 Lapua Magnum (8,6х70 мм).

Соответствует  актуальной оружейной моде и внешний облик СВЧ: верхняя планка Пикатинни, установленная на всю длину ствольной коробки, позволяет использовать любые современные прицельные устройства: лазерные и оптические прицелы, а также приборы ночного видения и  другие стрелковые гаджеты. Те, кто уже выходил с СВЧ на огневой рубеж, отметили, что  расположение приклада и ствольной коробки на одной оси позволяет уменьшить уход ствола вверх и улучшить точность.

Кроме того, конструкторы позаботились и об удобстве при обслуживании  винтовки. Например, для чистки или разборки достаточно «переломить» ствольную коробку. При этом разработчики гарантируют, что это никак не повлияет на настройку прицела, что для снайперской винтовки немаловажно.

По словам Уржумцева, новый тренд в конструировании стрелкового оружия заключается в том, что помимо унификации, мультикалиберности и модульности необходима такая архитектура, которая позволяла бы быстрее переводить оружие из классической компоновки в компоновку булл-пап. По его словам, их разработка  позволяет выполнять такую переделку с незначительными изменениями.

«Выглядит отлично, стреляет плавно»

Снайперская винтовка Чукавина впервые была представлена на форуме «Армия-2017»,  и оружейные эксперты сразу же отметили ее отличную эргономику, удобство при стрельбе и высокое  качество исполнения. Из СВЧ удалось пострелять даже президенту России Владимиру Путину.

По мнению многократного чемпиона России и мира по практической стрельбе Всеволода Ильина, СВЧ является не обычной снайперской винтовкой поддержки, а может использоваться для решения более широкого круга задач. СВЧ - это оружие меткого стрелка, который может поразить цель на удалении и принять участие в ближнем бою, благо к винтовке имеются магазины повышенной емкости на 20 патронов. Если оптимальным весом для полуавтоматической винтовки считается 4 - 4,4 кг, то снайперская винтовка Чукавина не только легче, но еще обладает и потенциалом для снижения веса.

Известный американский стрелок-эксперт, ветеран Вооруженных сил США Ларри Викерс, посетивший оружейное производство концерна «Калашников» весной 2018 года, также хорошо отзывался об ижевской новинке.

«Выглядит отлично, хорошая концепция. Несколько моментов в СВЧ мне очень нравятся: первое - очень плавная затворная рама винтовки, прямо не верится, что патрон уже дослался в патронник. Идет, как по маслу. Второе - конструкция предохранителя оружия, который блокирует канал, по которому идет затворная рама, это очень интересное конструкторское решение. Также я заметил, что рукоятка затворной рамы находится слева, это удобно правшам. Интересный образец оружия», - считает Викерс.

В данный момент  проходит согласование тактико-технических заданий для проведения опытно-конструкторских работ. Предполагается, что процесс займет около двух лет, после чего СВЧ пойдет в войска. Генеральный директор концерна «Калашников» уже объявил о том, что производство СВЧ начнется в 2020 году. Судя по отзывам экспертов, проблем быть не должно. Концерн уже готовится к выпуску гражданской версии винтовки Чукавина в трех калибрах.

какие снайперские винтовки могут заменить легендарную СВД — РТ на русском

Компания ЦНИИТОЧМАШ приступила к производству опытных образцов новой снайперской винтовки, создаваемой в рамках проекта «Уголёк». Испытания оружия начнутся в 2022 году. Винтовки проекта «Уголёк» создаются под патроны калибров .308 Winchester (7,62×51 мм) и .338 Lapua Magnum (8,6×70 мм). Работы ведутся по заказу Министерства обороны РФ. Отличительной чертой новых винтовок станет полное отсутствие импортных деталей. Как отмечают эксперты, в случае успешных испытаний винтовки проекта «Уголёк» могут в перспективе заменить легендарную СВД.

Подольское предприятие ЦНИИТОЧМАШ (входит в «Ростех») приступило к изготовлению опытных образцов новой снайперской винтовки «Уголёк», испытания которой начнутся в следующем году.

 Об этом рассказали ТАСС в пресс-службе госкорпорации.

«В настоящее время выполняется изготовление опытных образцов снайперских комплексов для проведения предварительных испытаний. Государственные испытания планируется начать в 2022 году», — говорится в сообщении.

Отмечается, что винтовка будет выпускаться в двух вариантах: под патрон калибра .308 Winchester (7,62×51 мм) и более мощный калибр .338 Lapua Magnum (8,6×70 мм). При её разработке используются исключительно отечественные материалы и комплектующие.

«Реализовать весь потенциал»

 

По данным издания «Военно-промышленный курьер», «Уголёк» может в перспективе прийти на смену легендарной снайперской винтовке Драгунова (СВД).

СВД использует патроны калибра 7,62×54 мм. Она была принята на вооружение советской армии ещё в 1963 году. Помимо стран СНГ, эта винтовка эксплуатируется также в десятках стран, включая Чехию, Финляндию, Иран, Ирак, Кубу, КНДР, Румынию и Польшу.

Кроме того, на основе СВД были сконструированы китайские винтовки Type 79 и Type 85.

С момента принятия на вооружение СВД неоднократно модернизировалась и выпускалась в различных модификациях. В частности, для нужд МВД была создана СВУ — укороченная версия СВД. Для десантных войск была разработана винтовка СВДС.

  • Военнослужащий стреляет из снайперской винтовки Драгунова
  • РИА Новости
  • © Виталий Тимкив

В 2010-х годах также появилась винтовка СВДК. Она разрабатывалась для эффективного поражения живой силы противника, использующей современные средства защиты или же находящейся внутри бронетехники.

Дальность прямого выстрела СВД составляет 350 м при стрельбе по головной фигуре высотой 30 см, по грудной фигуре высотой 50 см — 430 м и по бегущей фигуре высотой 150 см — 640 м.

Прицел ПСО-1 рассчитан на стрельбу до 1,3 тыс. м, однако на такой дальности из СВД можно эффективно стрелять только по групповой цели или вести беспокоящий огонь.

По словам аналитиков, СВД стала популярной в России и мире благодаря своей эффективности, надёжности и неприхотливости. Однако, как отмечают эксперты, к настоящему моменту всё-таки назрела необходимость в замене СВД.

«Рано или поздно техника устаревает, меняются боеприпасы и средства защиты. Сейчас появились бронежилеты нового поколения, которые успешно останавливают выпущенную СВД пулю. Поэтому необходимо совершенствовать средства огневого подавления, в том числе снайперские винтовки. Кроме того, необходимо повышать и дальность стрельбы», — пояснил в интервью RT военный эксперт Алексей Леонков.

В свою очередь, главный редактор журнала «Калашников. Оружие, боеприпасы, снаряжение» Михаил Дегтярёв отметил, что в вопросе замены СВД нужно проявлять осторожность.

«Необходимость назрела, но к замене СВД на новую винтовку нужно подойти взвешенно, спешка неприемлема. Необходимо реализовать весь потенциал, который есть у отечественных оружейников на сегодняшний момент», — заявил он в разговоре с RT.

Курс на импортозамещение

 

Несколько лет назад в качестве замены СВД рассматривались две винтовки: ВСК «Точность-8,6» и ВСК «Точность-7,62». Они были созданы на базе снайперской винтовки ORSIS T-5000 промышленной группы «Промтехнологии».

Эффективная дальность стрельбы этих винтовок достигает 1,5 тыс. м.

  • Винтовка Т-5000
  • РИА Новости
  • © Евгений Биятов

В 2017 году они были приняты на вооружение ФСБ, ФСО и Росгвардии. Однако Министерство обороны РФ отказалось закупать данное оружие из-за наличия в нём импортных комплектующих. Как отмечают эксперты, у военного ведомства традиционно более жёсткие требования к подрядчикам в вопросах использования иностранных запчастей.

«Стволы и некоторые другие элементы этих винтовок изготавливаются из стали, импортируемой из-за рубежа. Минобороны совершенно справедливо поставило вопрос о необходимости импортозамещения материалов иностранного происхождения», — пояснил Михаил Дегтярёв.

В результате для ВС РФ начали разрабатываться отдельные полуавтоматические снайперские винтовки в рамках опытно-конструкторских работ (ОКР) «Уголёк». Одно из главных требований к этим винтовкам — все детали оружия должны производиться на территории России.

Также по теме

«Повышенная надёжность»: что представляет собой компактный пистолет Лебедева

Концерн «Калашников» представит компактный пистолет Лебедева (ПЛК) на крупнейшей оружейной выставке Ближнего Востока IDEX-2021. Уже...

«Мы планомерно снижаем зависимость от поставок иностранных комплектующих. Стрелковое оружие — не исключение. Главная особенность «Уголька» — использование при его создании только отечественных материалов и комплектующих, боеприпасов и прицелов», — рассказал осенью 2020 года в интервью РИА Новости индустриальный директор комплекса вооружений «Ростеха» Бекхан Оздоев.

Как отмечают эксперты, использование патрона калибра 8,6 мм позволит эффективно поражать цели в любых современных средствах индивидуальной защиты.

«.308 Winchester и .338 Lapua Magnum — это хорошие базовые калибры, оттолкнувшись от которых в дальнейшем можно развивать снайперское направление в плане используемых калибров в какую угодно сторону. Отмечу, что называть их натовскими не совсем корректно — просто они используются в том числе и армиями стран НАТО», — говорит Дегтярёв.

По данным СМИ, над ОКР «Уголёк» работают сразу три компании, каждая из которых должна будет представить по два варианта снайперской винтовки — одну под патрон .308 Win, а другую под калибр .338 Lapua Magnum.

Помимо ЦНИИТОЧМАШ, над этой задачей трудятся концерн «Калашников» (Ижевск) и ЦКИБ СОО (Тула).

«Калашников» работает над снайперской винтовкой Чукавина (СВЧ), которая уже была представлена на выставке «Армия-2017», а тульские оружейники разрабатывают изделие с заводским обозначением ОЦ-129. Предприятие ЦНИИТОЧМАШ пока свой продукт или его опытный образец не демонстрировало.

По словам Михаила Дегтярёва, специалистам Минобороны РФ предстоит сложная работа.

«Новая снайперская винтовка, как и СВД в своё время, будет приниматься на вооружение на десятилетия вперёд. Поэтому военным нужно будет очень тщательно проанализировать результаты всесторонних испытаний, которым будут подвергнуты все участники конкурса», — заключил аналитик.

"Калашников" доработал винтовку "Жнец" на замену СВД

https://ria.ru/20210222/kalashnikov-1598548134.html

"Калашников" доработал винтовку "Жнец" на замену СВД

"Калашников" доработал винтовку "Жнец" на замену СВД

Концерн "Калашников" по требованиям Минобороны РФ доработал снайперскую винтовку Чукавина (СВЧ, шифр "Жнец"), которая должна заменить в армии РФ снайперскую... РИА Новости, 22.02.2021

2021-02-22T12:16

2021-02-22T12:16

2021-02-22T13:12

новое оружие россии

россия

калашников (концерн)

безопасность

/html/head/meta[@name='og:title']/@content

/html/head/meta[@name='og:description']/@content

https://cdn24. img.ria.ru/images/07e5/02/16/1598540820_0:0:3038:1710_1920x0_80_0_0_51312903f0b734c6ce53f0ea1755cc39.jpg

АБУ-ДАБИ, 22 фев — РИА Новости. Концерн "Калашников" по требованиям Минобороны РФ доработал снайперскую винтовку Чукавина (СВЧ, шифр "Жнец"), которая должна заменить в армии РФ снайперскую винтовку Драгунова (СВД), винтовка продолжает проходить госиспытания, сообщили журналистам в пресс-службе концерна "Калашников" на выставке IDEX-2021."Винтовка СВЧ представляет собой новое поколение снайперских винтовок, призванное заменить в Вооруженных силах СВД. По требованию заказчика в винтовку был внесен ряд улучшений. В настоящее время доработанная с учетом пожеланий заказчика винтовка СВЧ (опытно-конструкторская работа "Жнец") продолжает проходить цикл государственных испытаний", - сказали в концерне.Впервые СВЧ была представлена в рамках военно-технического форума "Армия" в 2017 году. Винтовка разработана под два патрона — мощный отечественный винтовочный патрон 7,62 на 54 миллиметра с закраиной и натовский винтовочный патрон 7,62 на 51 миллиметр. Масса винтовки без патронов составляет 4,6 килограмма, длина в зависимости от версии до 115 сантиметров. Емкость магазина СВЧ — 10 патронов.Новая снайперская винтовка должна обеспечивать поражение одиночных целей первым выстрелом на дальности до 1 километра.

https://ria.ru/20210222/kalashnikov-1598542943.html

https://ria.ru/20210222/bespilotnik-1598536889.html

россия

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2021

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdn23. img.ria.ru/images/07e5/02/16/1598540820_307:0:3038:2048_1920x0_80_0_0_54e681b2ef95ade37d5dfe2cdd69a6ae.jpg

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

россия, калашников (концерн), безопасность

АБУ-ДАБИ, 22 фев — РИА Новости. Концерн "Калашников" по требованиям Минобороны РФ доработал снайперскую винтовку Чукавина (СВЧ, шифр "Жнец"), которая должна заменить в армии РФ снайперскую винтовку Драгунова (СВД), винтовка продолжает проходить госиспытания, сообщили журналистам в пресс-службе концерна "Калашников" на выставке IDEX-2021.

"Винтовка СВЧ представляет собой новое поколение снайперских винтовок, призванное заменить в Вооруженных силах СВД. По требованию заказчика в винтовку был внесен ряд улучшений. В настоящее время доработанная с учетом пожеланий заказчика винтовка СВЧ (опытно-конструкторская работа "Жнец") продолжает проходить цикл государственных испытаний", - сказали в концерне.

22 февраля, 11:18

"Калашников" создаст на базе АК-308 автомат нового поколения

Впервые СВЧ была представлена в рамках военно-технического форума "Армия" в 2017 году. Винтовка разработана под два патрона — мощный отечественный винтовочный патрон 7,62 на 54 миллиметра с закраиной и натовский винтовочный патрон 7,62 на 51 миллиметр. Масса винтовки без патронов составляет 4,6 килограмма, длина в зависимости от версии до 115 сантиметров. Емкость магазина СВЧ — 10 патронов.

Новая снайперская винтовка должна обеспечивать поражение одиночных целей первым выстрелом на дальности до 1 километра.

22 февраля, 10:15Новое оружие России"Калашников" представил новый беспилотник-конвертоплан

БАСТИОН, BASTION. ВОЕННО-ТЕХНИЧЕСКИЙ СБОРНИК. ИСТОРИЯ ОРУЖИЯ, ВОЕННАЯ ТЕХНИКА. MILITARY-TECHNICAL COLLECTION.

HISTORY OF WEAPONS, MILITARY EQUIPMENT

17.11.2020
НА ФОРУМЕ «АРМИЯ-2020» ПОКАЗАЛИ 7,62-ММ СНАЙПЕРСКУЮ ВИНТОВКУ ДРАГУНОВА СВДС

На Международном военно-техническом форуме «Армия-2020» в Кубинке концерн «Калашников» представил 7,62-мм легендарную снайперскую винтовку Драгунова в варианте со складным прикладом СВДС. В прошлом репортаже ВТС «Бастион» рассказал о более продвинутой 7,62-мм модернизированной снайперской винтовке Драгунова СВДМ на форуме «Армия-2020» , которая сейчас поступает в войска.
Снайперская винтовка Драгунова со складным прикладом СВДС разработана на базе легендарной снайперской винтовки Драгунова СВД, состоящей на вооружении с 1963 года, в качестве оружия для Воздушно-десантных войск и других подразделений специального назначения. Она создана на заводе «Ижмаш» в 1991 году, принята на вооружение ВС РФ в 1995 году.
Назначение: поражение личного состава и небронированных целей противника прицельным огнем на дальностях до 800 метров

Снайперская винтовка СВДС имеет следующие конструктивные особенности:
• Поворотная щека на прикладе для удобства стрельбы
• с оптическим прицелом
• Эргономичный складной приклад
• Боковая планка для установки оптических и ночных прицелов
• Надежная газоотводная автоматика
• Возможность применения различных типов боевых патронов 7,62x54R
• Резервные механические прицельные приспособления, прицельная дальность 1200 метров
• Цевье и приклад из ударопрочного полимера
• Газовый регулятор
• Хромированный канал ствола и патронник
• Эффективный несъемный щелевой пламегаситель
На базе снайперской винтовки Драгунова СВДС создан самозарядный карабин ТИГР 7,62Х54R исп.02 со складным прикладом под патрон 7,62x54R. Карабин максимально унифицирован с СВДС и предназначено для учебно-тренировочной стрельбы и охоты.
В 2016 году начались поставки для Минобороны РФ модернизированных винтовок — СВДМ.

ХАРАКТЕРИСТИКИ
Калибр 7,62 мм
Применяемый боеприпас 7,62x54R
Масса без патронов 4,5 кг
Общая длина 1135 мм
Вместимость магазина 10 патронов
Длина ствола 565 мм

ВТС «БАСТИОН», 16.11.2020

НА ФОРУМЕ «АРМИЯ-2020» ПОКАЗАЛИ 7,62-ММ СНАЙПЕРСКУЮ ВИНТОВКУ ДРАГУНОВА СВДС
7,62-ММ СНАЙПЕРСКАЯ ВИНТОВКА ДРАГУНОВА СВДС НА ФОРУМЕ «АРМИЯ-2020»
МЕЖДУНАРОДНЫЙ ВОЕННО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ФОРУМ АРМИЯ-2020


7,62-ММ СНАЙПЕРСКАЯ ВИНТОВКА СВДС

СВДС (индекс ГРАУ-6В3)-российская самозарядная снайперская винтовка, создана в 1991 году. СВДС является одной из модернизацией винтовки СВД для нужд ВДВ РФ, которые хотели получить более компактную винтовку СВД для выполнения своих боевых задач. Винтовка была принята на вооружение армии РФ в 1995 году. Аббревиатура СВДС-расшифровывается, как Снайперская Винтовка Драгунова Складная.
Снайперская винтовка СВДС была разработана на базе штатной армейской винтовки Драгунова СВД для вооружения Воздушно-Десантных войск и других специальных подразделений, нуждающихся в более компактном снайперском оружии.
Снайперская винтовка СВД являлась отличным и очень нужным войскам оружием, однако ее довольно значительная длина делала ее неудобной для десантников, высаживающихся на парашютах со своим оружием. Поэтому была поставлена задача создать более компактный вариант винтовки специально для ВДВ.

Проблемой винтовки СВД для десантников являлась ее длинные габариты, которые создавали много проблем при десантировании или перевозки в бронетехнике из-за их ограниченного пространства. Проблема транспортировки СВД в бронетехнике острей встала во время войны 1979-1989 году в Афганистане, после чего ГАУ дало задание по созданию укороченной винтовки СВД. За создание новой винтовки взялось два конструкторских бюро. Изначально было создана две модификации СВДС: СВДС-А и СВДС-Д. СВДС-А-«армейская» укороченная винтовка СВД имела ствол длинной 620-мм. Второй вариант винтовки СВДС-Д-«десантная» имела ствол длинной 590-мм. В итоге было принято решении остановиться только на названии СВДС, а длину ствола уменьшит до 565-мм (у штатной винтовки длина ствола 620-мм). Модернизацию винтовки изначально вел ее создатель-Евгений Фёдорович Драгунов, но из-за возраста и болезни он не смог закончить модернизацию винтовку. Закончить работу по модернизации винтовки было поручено Азарию Ивановичу Нестерову имевшего 40 летний опыт работы в области проектирование стрелкового оружия.
Снайперская винтовка Драгунова со складным прикладом СВДС разработана в качестве оружия для Воздушно-десантных войск и других подразделений специального назначения

Назначение: поражение личного состава и небронированных целей противника прицельным огнем на дальностях до 800 метров
Особенности:
• надежная газоотводная автоматика
• хромированный канал ствола и патронник
• возможность применения различных типов боевых патронов калибра 7,62х54R
• эффективный несъемный щелевой пламегаситель
• ложа и цевье из ударопрочного полимера
• эргономичный складной приклад скелетной конструкции
• газовый регулятор
• съемная щека на прикладе для удобства стрельбы с оптическим прицелом
• боковая планка для установки оптических и ночных прицелов
• резервные механические прицельные приспособления, прицельная дальность 1200 метров
• возможность установки штык-ножа

В рамках этих работ было испробовано несколько вариантов разных складных прикладов и дульных устройств, прежде чем появился окончательный вариант. принятый на вооружение.
СВДС получила несколько укороченный ствол и новый складной приклад, заметно уменьшающий габариты оружия при транспортировке или десантировании с самолета.
Автоматика СВДС работает за счет отвода части пороховых газов из канала ствола. Отведённые газы давят на поршень с длинным ходом, который толкает затвор для совершения нового цикла перезарядки. Во время отката происходит отпирание ствола и экстракция гильзы. При откате ствола происходит взвод УСМ и сжатие боевой пружины, которая толкает затвор в исходное боевое положение, при возврате затвор захватывает и досылает новый патрон в канал ствола. Запирание патрона происходит с помощи поворота боевой личинки за выступы ствольной коробки. УСМ куркового типа. Шток поршня не имеет жесткого крепления с затвором, плюс относительной длинный ход затвора- увеличивают время перезарядки (на доли секунды). Увеличение время перезарядки уменьшает отдачу и меньше наносит вреда патрону при его засылании в ствол, что положительно сказывается на кучности стрельбы. Введения огня предусмотрено только полуавтоматическое (одиночный). Для питания винтовки используются металлические коробчатые магазины на 10 патронов. Для прицеливания из винтовки можно устанавливать различные оптические прицелы с помощи крепления «ласточкин хвост», при неисправности оптического прицела можно использовать механический прицел. Безопасность винтовки обеспечивает флажковый предохронитель, который блокирует движение затвора и спускового крючка.

Для стрельбы из снайперской винтовки применяются винтовочные патроны с обыкновенными, трассирующими и бронебойно-зажигательными пулями, а также снайперские патроны. Прицельный огонь из снайперской винтовки ведется одиночными выстрелами.
Все варианты винтовки оснащены несъемными открытыми прицельными приспособлениями. Помимо основного оптического прицела ПСО-1М2 дополнительно на винтовки могут устанавливаться ночные прицелы 1ПН51, 1ПН93-3 и 1ПН93-4.

ХАРАКТЕРИСТИКИ

Длина ствола, мм 565
Дальность прямого выстрела, м 350
Приклад складной, рамочный с откидной щекой
Крепление оптических приборов боковая планка на ствольной коробке слева
Шаг нарезов канала ствола 240
Стандарт резьбы на дульном срезе нет
Прицельная планка, делений 12
Применяемый боеприпас 7,62х54R
Вес (с магазином, без патронов), кг 4,7
Высота, мм 180
Ширина, мм 67
Тип прицельного приспособления открытый, механический
Наличие затворной задержки автоматическая
Тип автоматики газоотводная с коротким ходом поршня
Режимы ведения огня одиночный
Скорострельность техническая, выстрелов/мин. 30
Покрытие канала ствола (материал/толщина) хром
Число нарезов 4
Возможность оперативной замены ствола нет
Наличие штатного глушителя нет
Возможность установки штык-ножа есть
Наличие креплений для навесного оборудования нет
Длина со сложенным прикладом, мм 875
Длина нарезной части ствола, мм 512
Количество боевых упоров 3
Наличие штатных сошек нет
Наличие штатного прицела ПСО-1М2 фиксированной кратности 4х
Возможность установки предобъективных оптических приборов нет
Штатное дульное приспособление укороченный пламегаситель

Источники: kalashnikovgroup.ru, kalashnikov.media, war-time.ru и др.

​Портрет конструктора Евгения Драгунова появится на фасаде дома в Ижевске

В Ижевске на фасаде дома по улице Дзержинского, 11 в ближайшие недели появится графический портрет нашего великого земляка - конструктора стрелкового оружия Евгения Федоровича Драгунова. В этом году в Удмуртии отметили 100-летие со дня рождения конструктора, самой известной разработкой которого стала самозарядная снайперская винтовка Драгунова (СВД), признанная лучшей винтовкой 20 века.

Инициатором создания арт-объекта стал Председатель Городской думы Ижевска Фарит Губаев, в избирательном округе которого будет реализован проект.

«В микрорайонах старой застройки, в том числе в микрорайоне Буммаш, в последние годы начался капитальный ремонт фасадов, - рассказывает Фарит Губаев. – Если в конце такого ремонта создавать на фасаде арт-объект, то дом становится уникальным, а в городе появляется новая достопримечательность. В прошлом году мы совместно с управляющей компанией «ЖРП №8» реализовали проект «пиксельный портрет П.И. Чайковского» на отремонтированном фасаде дома по улице 9-го Января, 169. В этом году я предложил создать портрет конструктора Евгения Федоровича Драгунова на фасаде дома рядом с Индустриальным техникумом имени Драгунова, в котором конструктор учился».

Фарит Губаев отметил, что портрет Драгунова будет хорошо виден из аудиторий техникума и в микрорайоне сложится единое архитектурно-смысловое пространство, увековечивающее память Е.Ф. Драгунова и повышающее престиж профессии оружейника.

Автором графического портрета Евгения Драгунова, выбранного для фасада дома, является ижевский художник Денис Никонов. Проект поддержали наследники конструктора, педагоги и студенты Ижевского индустриального техникума им Е.Ф. Драгунова, а также жители дома, на котором появится граффити. Арт-объект будет создан ижевскими художниками при поддержке управляющей компании «ЖРП №8».

Справка:

Евгений Федорович Драгунов - уроженец Ижевска. За 40 лет своей трудовой деятельности он разработал 50 образцов боевого и спортивно-охотничьего стрелкового оружия, 39 из них выпускались серийно. Наиболее известная разработка Драгунова – самозарядная снайперская винтовка Драгунова (СВД). С 1963 года винтовка состояла на вооружении советской армии, впоследствии СВД была признана лучшей винтовкой 20 века.

Основные операции | OKI Data

Можно регистрировать макросы для часто используемых параметров функций копирования, сканирования, отправки факсов, отправки факсов через Интернет и печати в устройстве, а также создавать ярлыки. С помощью данного макроса задания можно выполнять задачи намного проще и быстрее.

Макрос можно создать для параметров для следующих функций.

  • Копирование

  • Печать из USB-памяти

  • Сканирование на электронную почту

  • Сканирование на сетевой ПК

  • Сканирование в USB-память

  • Передача факса

  • Передача интернет-факса

  • Сканирование на факс-сервер

Примечание

Если включена функция идентификации пользователя, перед созданием или редактированием макроса необходимо выполнить вход в систему устройства.

Заметка

Можно сохранить до 16 макросов.

Регистрация часто используемых параметров в качестве макроса

Для часто используемых параметров можно создать макрос.

Новая регистрация
  1. Нажмите на сенсорной панели [Copy (Копировать)].
  2. На сенсорной панели нажмите [Макрос задания].
    Заметка

    Экран списка макросов заданий появляется также при нажатии [Register to Job Macro (Зарегистрировать в макрос задания)] в ходе выполнения следующей процедуры. В данном случае перейдите к шагу 4.

    Функция

    Отображение на сенсорной панели и рабочие процедуры

    Копирование

    Вкладка [Ос.свд] > [Зарегистрировать в макрос задания]

    Сканирование на электронную почту

    Вкладка [Ос.свд] > [Зарегистрировать в макрос задания]

    Сканирование в USB-память

    Вкладка [Сканирование на USB-память] > [Зарегистрировать в макрос задания]

    Сканировать на компьютер

    Вкладка [Ос.свд] > [Зарегистрировать в макрос задания]

    Печать из USB-памяти

    [Зарегистрировать в макрос задания]

    Передача факса

    Вкладка [Ос.свд] > [Зарегистрировать в макрос задания]

    Передача интернет-факса

    Вкладка [Ос.свд] > [Зарегистрировать в макрос задания]

    Сканирование на факс-сервер

    Вкладка [Ос.свд] > [Зарегистрировать в макрос задания]

  3. Нажмите [Сохранить] на экране списка макросов заданий.
  4. Проверьте настройки, а затем нажмите [Да].

  5. Нажмите [ОК].

    Отобразится экран подтверждения.

Использование зарегистрированного макроса

Макросы можно использовать, считывая их.

  1. На сенсорной панели нажмите [Макрос задания].

  2. Выберите макрос для использования, а затем нажмите [Применить].

    Если на функциях, которые необходимо использовать, активирован контроль доступа, появится сообщение, указывающее на то, что не разрешено их использовать, а экран вернется к меню МАКРОСА ЗАДАНИЯ.

  3. Выполнить задание.

Редактирование заголовка макроса

Заголовок макроса можно редактировать.

  1. Нажмите [Макрос задания].

  2. Нажмите [Ред.].

  3. Выберите макрос, а затем нажмите [Изменение заголовка].

  4. Нажмите [ОК].

Проверка содержимого макроса

  1. Нажмите [Макрос задания].

  2. Выберите макрос, а затем нажмите [Описание].

  3. Проверьте содержимое, а затем нажмите [Назад].

    При нажатии [Применить] вместо [Назад] данный макрос будет применен.

Удаление зарегистрированного макроса

Макрос можно удалить.

  1. Нажмите [Макрос задания].

  2. Нажмите [Ред.].

  3. Выберите макрос, а затем нажмите [Удалить].

    Отобразится экран подтверждения.

  4. Нажмите [Да].

МАКРОС ЗАДАНИЯ (веб-браузер)

Устройство оснащено веб-браузером на сенсорной панели. С помощью браузера можно получить доступ к веб-приложению на сервере для использования различных решений.

Поставщики программного обеспечения предлагают веб-приложение, которое доступно только после заключения соглашения с поставщиком и установки. Приложение, созданное на основе платформы нашего решения (smart Extendable Platform(sXP)) для запуска на сервере, называется приложением sXP.

Экраны управления приложением sXP отображаются в веб-браузере устройства. Чтобы открыть экран управления приложением sXP, сохраните URL-адрес приложения sXP и вызовите его с помощью МАКРОСА ЗАДАНИЯ.

Веб-браузер на устройстве предназначен только для использования приложения sXP.

Заметка

Приложение sXP содержит решения для управления процессом печати, оцифровки печатных документов в целях систематизации работы и т. д.

Сохранение приложения sXP

Приложение sXP можно сохранить с помощью веб-страницы устройства.

  1. Откройте веб-страницу данного устройства.
  2. Войдите в систему как администратор.

  3. Щелкните [sXP Application (Приложение sXP)].

  4. Щелкните [+].

  5. Введите "Имя приложения" и "URL-адрес", затем щелкните [OK (ОК)].

Указанное имя приложения будет сохранено в качестве имени макроса задания и отобразится в списке макросов заданий.

Заметка
  • Порядок использования полей "Имя приложения" и "URL-адрес" в ходе сохранения определяется поставщиком приложения sXP.

  • В поле "URL-адрес" следует указать адрес полностью.

  • Если в качестве режима устройства по умолчанию выбран "Веб-браузер", выбранное приложение sXP отобразится на экране "Режим по умолчанию". Для настройки параметра "Режим по умолчанию" выберите кнопку приложения sXP и щелкните [[OK (ОК)].

Запуск сохраненного приложения sXP

Сохраненное приложение sXP можно запустить.

Приложение sXP сохранено в списке макросов заданий. См. раздел "Использование зарегистрированного макроса".

Редактирование имени и URL-адреса приложения sXP

Имя и URL-адрес приложения sXP можно изменить с помощью веб-страницы устройства.

  1. Откройте веб-страницу данного устройства.
  2. Войдите в систему как администратор.

  3. Щелкните [sXP Application (Приложение sXP)].

  4. Щелкните имя приложения, которое необходимо отредактировать.

  5. Измените "Имя приложения" и "URL-адрес", затем щелкните [OK (ОК)].

Удаление сохраненного приложения sXP

Приложение sXP можно удалить с помощью веб-страницы устройства.

  1. Откройте веб-страницу данного устройства.
  2. Войдите в систему как администратор.

  3. Щелкните [sXP Application (Приложение sXP)].

  4. Отметьте флажком имя приложения, которое необходимо удалить.

  5. Щелкните [Delete (Удалить)].

Снайперская винтовка Чукавина

Уржумцев рассказывает о новом тренде в конструировании стрелкового оружия: помимо унификации, модульности и мультикалиберности, требуется такая архитектура, которая позволяла бы быстро переводить оружие из классической компоновки в компоновку булл-пап. «Наша конструкция позволяет это делать с минимальными изменениями, – говорит главный конструктор концерна "Калашников". – Мы меняем нижнюю составляющую, ставим элемент, где спусковой механизм вынесен вперед, стреляющий агрегат при этом не изменяется».

На тяжелом стволе, выполненном методом ротационной ковки, отсутствует ствольная арматура, кроме газовой камеры, которая закрепляется там в любом автоматическом оружии. В СВЧ применена система автоматики с коротким ходом поршня, принцип заимствован из надежной отработанной системы СВД.

В деле

Поделиться ощущениями от стрельбы мы попросили многократного чемпиона страны и мира по практической стрельбе Всеволода Ильина. Без слов понятно, что винтовка ему нравится. Он начинает с эргономики, с нюансов, видимых практическому стрелку. Нижняя часть СВЧ сделана с эргономичной шахтой для приемки магазина: это позволяет легко присоединять его на ощупь. Благодаря развитой защелке-манипулятору магазин можно отстегивать как классическим образом, так и указательным пальцем. Рукоятка перезаряжания, расположенная слева, позволяет удобно манипулировать оружием в положении лежа. При включении предохранителя специальная шторка закрывает паз для движения рукоятки перезаряжания, чтобы в походном положении грязь и пыль не попадали в ствольную коробку. Приклад находится на линии ствола. Отдача линейная. Узел автоматики имеет очень мягкую отдачу: возникает ощущение, что стреляешь из меньшего калибра. Это позволяет вести огонь в высоком темпе, винтовка остается на линии прицеливания. Несколько поменялась вся концепция: это не просто снайперская винтовка поддержки, она может применяться для более широкого спектра задач. Это оружие меткого стрелка, который может совершить и дальний точный выстрел, и принять участие в ближнем бою, присоединив магазин повышенной емкости на 20 патронов. Оптимальным весом для полуавтоматической винтовки считается 4–4,4 кг, а СВЧ укладывается в 4,2, и есть резервы для снижения веса.

Занимаем очередь

Сейчас существует три версии винтовки СВЧ: под патроны 7,62 х 51, 7,62 х 54, 338 LM. В настоящее время с Министерством обороны идет согласование тактико-технических заданий для проведения опытно-конструкторских работ, которые рассчитаны на два-три года. Ну а для гражданских и вовсе праздник: как сказал Сергей Уржумцев, винтовки созданы, разработаны полные комплекты конструкторской документации, и уже в следующем году концерн «Калашников» приступит к подготовке производства и выпуску винтовок в трех калибрах, которые пойдут на гражданский рынок.

sivasdescalzo - Кроссовки и одежда онлайн

О нас

SVD - это мультибрендовый интернет-магазин, специализирующийся на новейших кроссовках, выпущенных ограниченным тиражом.

У нас больше всего эксклюзивных кроссовок от таких брендов, как Nike, adidas, ASICS, Converse, Vans, Jordan, Veja и Reebok. Если вы ищете обувь, чтобы заниматься бегом, посещать тренажерный зал, заниматься спортом на открытом воздухе, играть в баскетбол или следовать последним городским тенденциям, в SVD вы найдете модели, которые лучше всего соответствуют вашей личности и потребностям.

Кроме того, в SVD мы делаем ставку на моду , стирая грань между роскошью и уличной одеждой , предлагая широкий выбор одежды и аксессуаров от некоторых из самых известных и престижных брендов и дизайнеров со всего мира.

Comme des Garçons, GCDS, Paria Farzaneh, Minotaur, Midnight Studios, Kapital, Fumito Ganryu, Polo Ralph Lauren, Levi's vintage, Aries Arise, Rick Owens, 11 Бориса Биджана Сабери, Carhartt Wip, POP Trading Company и Stussy - вот некоторые из них. фирмы, с которыми мы сотрудничаем.

Откройте для себя функциональную, но эстетичную одежду и создайте гибкий гардероб, готовый справиться с повседневными проблемами. Мы предлагаем идеальный баланс между производительностью и модой благодаря текстильным технологиям, инновациям в материалах и творчеству в дизайне.

Сотрудничество представляет собой еще одну сильную сторону SVD с суббрендами, такими как adidas Y-3 или Yeezy, и периодическими запусками престижных брендов в партнерстве с дизайнерами и художниками из разных областей, такими как Кико Костадинов, Джерри Лоренцо, Дж. У. Андерсон и Вирджил. Абло со своим брендом Off-White.

Мы предлагаем бесплатную круглосуточную доставку в Испанию и Португалию, а также экспресс-курьерскую службу по всему миру. В дополнение к SVD онлайн, , мы владеем 2 физическими магазинами в Барселоне и Мадриде . Наши магазины представляют собой новую концепцию покупок, пространство, где любители моды могут чувствовать себя как дома, вдыхая последние тенденции.

Разложение по сингулярным значениям для уменьшения размерности в Python

Последнее обновление 18 августа 2020 г.

Уменьшение количества входных переменных для прогнозной модели называется уменьшением размерности.

Меньшее количество входных переменных может привести к более простой модели прогнозирования, которая может иметь лучшую производительность при прогнозировании новых данных.

Возможно, более популярным методом уменьшения размерности в машинном обучении является декомпозиция по сингулярным значениям, или сокращенно SVD. Это метод, который исходит из области линейной алгебры и может использоваться в качестве метода подготовки данных для создания проекции разреженного набора данных перед подгонкой модели.

В этом руководстве вы узнаете, как использовать SVD для уменьшения размерности при разработке прогнозных моделей.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

  • Снижение размерности включает уменьшение количества входных переменных или столбцов в данных моделирования.
  • SVD - это метод линейной алгебры, который можно использовать для автоматического уменьшения размерности.
  • Как оценивать прогнозные модели, использующие проекцию SVD в качестве входных данных, и делать прогнозы с новыми необработанными данными.

Начните свой проект с моей новой книги «Подготовка данных для машинного обучения», включая пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

  • Обновление май / 2020 : Улучшено комментирование кода.

Разложение по сингулярным значениям для уменьшения размерности в Python
Фотография Кимберли Вардеман, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на три части; их:

  1. Уменьшение размерности и SVD
  2. SVD Scikit-Learn API
  3. Рабочий пример SVD для размерности

Уменьшение размерности и SVD

Уменьшение размерности означает уменьшение количества входных переменных для набора данных.

Если ваши данные представлены в виде строк и столбцов, например, в электронной таблице, то входные переменные - это столбцы, которые передаются в качестве входных данных в модель для прогнозирования целевой переменной. Входные переменные также называются функциями.

Мы можем рассматривать столбцы данных, представляющие измерения в n-мерном пространстве признаков, и строки данных как точки в этом пространстве. Это полезная геометрическая интерпретация набора данных.

В наборе данных с k числовыми атрибутами вы можете визуализировать данные как облако точек в k-мерном пространстве…

- страница 305, Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения, 4-е издание, 2016 г.

Наличие большого количества измерений в пространстве признаков может означать, что объем этого пространства очень велик, и, в свою очередь, точки, которые у нас есть в этом пространстве (строки данных), часто представляют небольшую и нерепрезентативную выборку.

Это может существенно повлиять на производительность алгоритмов машинного обучения, подходящих к данным с множеством входных функций, обычно называемых «проклятием размерности».

Поэтому часто желательно уменьшить количество входных функций.Это уменьшает количество измерений пространства признаков, отсюда и название «уменьшение размерности».

Популярный подход к уменьшению размерности - использование методов из области линейной алгебры. Это часто называется «проекция объекта », а используемые алгоритмы - «методы проекции ».

Методы проекции стремятся уменьшить количество измерений в пространстве признаков, сохраняя при этом наиболее важную структуру или отношения между переменными, наблюдаемыми в данных.

При работе с данными большой размерности часто бывает полезно уменьшить размерность, проецируя данные в подпространство меньшей размерности, которое фиксирует «сущность» данных. Это называется уменьшением размерности.

- стр. 11, Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012 г.

Полученный набор данных, проекция, затем можно использовать в качестве входных данных для обучения модели машинного обучения.

По сути, исходных функций больше не существует, и новые функции создаются на основе имеющихся данных, которые напрямую не сопоставимы с исходными данными, т.е.грамм. не имеют названий столбцов.

Любые новые данные, которые будут вводиться в модель в будущем при прогнозировании, например, тестовые наборы данных и новые наборы данных, также должны быть спроецированы с использованием того же метода.

Разложение по сингулярным значениям, или SVD, может быть самым популярным методом уменьшения размерности, когда данные разрежены.

Разреженные данные относятся к строкам данных, в которых многие значения равны нулю. Это часто имеет место в некоторых проблемных областях, таких как рекомендательные системы, где у пользователя есть рейтинг для очень небольшого количества фильмов или песен в базе данных и нулевой рейтинг для всех остальных случаев.Другим распространенным примером является модель текстового документа «мешок слов», где в документе есть счетчик или частота некоторых слов, а для большинства слов значение 0.

Примеры разреженных данных, подходящих для применения SVD для уменьшения размерности:

  • Рекомендательные системы
  • Покупки продукта покупателем
  • Количество прослушиваний пользовательских композиций
  • Рейтинг фильмов пользователей
  • Классификация текста
  • Одно горячее кодирование
  • Сумка со словами имеет значение
  • TF / IDF

Дополнительные сведения о разреженных данных и разреженных матрицах в целом см. В руководстве:

SVD можно рассматривать как метод проецирования, при котором данные с m столбцами (характеристиками) проецируются в подпространство с m или меньшим количеством столбцов, сохраняя при этом суть исходных данных.

SVD широко используется как при вычислении других матричных операций, таких как обратная матрица, так и в качестве метода сокращения данных в машинном обучении.

Подробнее о том, как рассчитывается SVD, см. В руководстве:

Теперь, когда мы знакомы с SVD для уменьшения размерности, давайте посмотрим, как мы можем использовать этот подход с библиотекой scikit-learn.

Хотите начать подготовку данных?

Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

SVD Scikit-Learn API

Мы можем использовать SVD для расчета проекции набора данных и выбора ряда измерений или основных компонентов проекции для использования в качестве входных данных для модели.

Библиотека scikit-learn предоставляет класс TruncatedSVD, который можно разместить в наборе данных и использовать для преобразования обучающего набора данных и любого дополнительного набора данных в будущем.

Например:

... данные = ... # определить преобразование svd = TruncatedSVD () # подготовить преобразование в наборе данных svd.fit (данные) # применить преобразование к набору данных transformed = svd.transform (данные)

...

data = ...

# определить преобразование

svd = TruncatedSVD ()

# подготовить преобразование в наборе данных

svd.fit (data)

# применить преобразование к набору данных

transformed = свд.преобразование (данные)

Выходы SVD можно использовать в качестве входных данных для обучения модели.

Возможно, лучший подход - использовать конвейер, где первым шагом является преобразование SVD, а следующим шагом является алгоритм обучения, который принимает преобразованные данные в качестве входных.

... # определить конвейер шаги = [('svd', TruncatedSVD ()), ('m', LogisticRegression ())] model = Трубопровод (шаги = шаги)

...

# определить конвейер

шагов = [('svd', TruncatedSVD ()), ('m', LogisticRegression ())]

модель = конвейер (шаги = шаги)

Теперь, когда мы знакомы с SVD API, давайте посмотрим на рабочий пример.

Рабочий пример SVD для размерности

SVD обычно используется для разреженных данных.

Сюда входят данные для рекомендательной системы или модели набора слов для текста. Если данные плотные, то лучше использовать метод PCA.

Тем не менее, для простоты в этом разделе мы продемонстрируем SVD на плотных данных. Вы можете легко адаптировать его к собственному разреженному набору данных.

Во-первых, мы можем использовать функцию make_classification () для создания задачи синтетической двоичной классификации с 1000 примерами и 20 входными характеристиками, 15 входных данных из которых имеют смысл.

Полный пример приведен ниже.

# тестовый набор данных классификации из sklearn.datasets импортировать make_classification # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 7) # резюмируем набор данных печать (X.форма, y.shape)

# набор данных тестовой классификации

из sklearn.datasets import make_classification

# define dataset

X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state =

, random_state =

суммировать набор данных

печать (X.shape, y.shape)

При выполнении примера создается набор данных и резюмируется форма входных и выходных компонентов.

Затем мы можем использовать уменьшение размерности для этого набора данных при подборе модели логистической регрессии.

Мы будем использовать конвейер, в котором на первом этапе выполняется преобразование SVD и выбираются 10 наиболее важных измерений или компонентов, а затем для этих функций применяется модель логистической регрессии. Нам не нужно нормализовать переменные в этом наборе данных, так как все переменные имеют одинаковый масштаб по дизайну.

Конвейер будет оцениваться с использованием многократной стратифицированной перекрестной проверки с тремя повторениями и 10 повторениями на повтор.Производительность представлена ​​как средняя точность классификации.

Полный пример приведен ниже.

# оценить svd с алгоритмом логистической регрессии для классификации из среднего значения импорта из numpy import std из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold из sklearn.pipeline import Pipeline из склеарна.разложение импорта TruncatedSVD из sklearn.linear_model import LogisticRegression # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 7) # определить конвейер steps = [('svd', TruncatedSVD (n_components = 10)), ('m', LogisticRegression ())] model = Трубопровод (шаги = шаги) # оценить модель cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) n_scores = cross_val_score (модель, X, y, оценка = 'точность', cv = cv, n_jobs = -1, error_score = 'поднять') # отчет об эффективности print ('Точность:%.3f (% .3f) '% (среднее (n_scores), std (n_scores)))

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

13

14

18

19

# оценить svd с алгоритмом логистической регрессии для классификации

из numpy import mean

из numpy import std

из sklearn.наборы данных импорт make_classification

из sklearn.model_selection импорт cross_val_score

из sklearn.model_selection импорт RepeatedStratifiedKFold

из sklearn.pipeline import Pipeline

из sklearn.decomposition импорт 9.decomposition 9.decomposition 9.decomposition из sklearn.decomposition 9.decomposition 9.decomposition 9. X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 7)

# определить конвейер

шагов = [('svd', TruncatedSVD (n_components = 10)), ('m', LogisticRegression ())]

модель = конвейер (шаги = шаги)

# оценить модель

cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)

n_scores (cross_val_score) , X, y, scoring = 'precision', cv = cv, n_jobs = -1, error_score = 'raise')

# report performance

print ('Accuracy:%.3f (% .3f) '% (среднее (n_scores), std (n_scores)))

При выполнении примера оценивается модель и сообщается о точности классификации.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

В этом случае мы видим, что преобразование SVD с логистической регрессией достигло производительности около 81.4 процента.

Как мы узнаем, что сокращение 20 измерений ввода до 10 - это хорошо или лучшее, что мы можем сделать?

Мы не делаем; 10 было произвольным выбором.

Лучшим подходом является оценка одного и того же преобразования и модели с разным количеством входных функций и выбор количества функций (степени уменьшения размерности), обеспечивающих наилучшую среднюю производительность.

В приведенном ниже примере выполняется этот эксперимент и обобщается средняя точность классификации для каждой конфигурации.

# сравнить количество компонентов svd с алгоритмом логистической регрессии для классификации из среднего значения импорта из numpy import std из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold из sklearn.pipeline import Pipeline из sklearn.decomposition import TruncatedSVD из sklearn.linear_model import LogisticRegression из matplotlib import pyplot # получить набор данных def get_dataset (): X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 7) вернуть X, y # получить список моделей для оценки def get_models (): модели = dict () для i в диапазоне (1,20): шаги = [('svd', TruncatedSVD (n_components = i)), ('m', LogisticRegression ())] модели [str (i)] = конвейер (шаги = шаги) вернуть модели # оценить модель предоставления с помощью перекрестной проверки def оценивать_модель (модель, X, y): cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) scores = cross_val_score (модель, X, y, scoring = 'точность', cv = cv, n_jobs = -1, error_score = 'поднять') вернуть баллы # определить набор данных X, y = get_dataset () # получить модели для оценки модели = get_models () # оценить модели и сохранить результаты результаты, имена = список (), список () для имени, модели в моделях.Предметы(): оценки = оценка_модель (модель, X, y) results.append (баллы) names.append (имя) print ('>% s% .3f (% .3f)'% (имя, среднее (баллы), стандартное (баллы))) # построить график производительности модели для сравнения pyplot.boxplot (результаты, метки = имена, showmeans = True) pyplot.xticks (вращение = 45) pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

# сравнить количество компонентов svd с алгоритмом логистической регрессии для классификации

из numpy import mean

из numpy import std

из sklearn.наборы данных импорт make_classification

из sklearn.model_selection импорт cross_val_score

из sklearn.model_selection импорт RepeatedStratifiedKFold

из sklearn.pipeline import Pipeline

из sklearn.decomposition импорт из sklearn.decomposition 9.

# получить набор данных

def get_dataset ():

X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 7)

return

return X, y

# получить список моделей для оценки

def get_models ():

models = dict ()

for i in range (1,20):

steps = [('svd', TruncatedSVD (n_components = i)), ('m', LogisticRegression ())]

моделей [str (i)] = Конвейер (шаги = шаги)

return models

# Оценить данный мо del с использованием перекрестной проверки

def Assessment_model (model, X, y):

cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)

баллов = cross_val_score (model, X, y, scoring = ' точность ', cv = cv, n_jobs = -1, error_score =' поднять ')

вернуть оценки

# определить набор данных

X, y = get_dataset ()

# получить модели для оценки

models = get_models ()

# оценить модели и сохранить результаты

results, names = list (), list ()

для имени, модели в моделях.items ():

scores = valu_model (model, X, y)

results.append (scores)

names.append (name)

print ('>% s% .3f (% .3f)'% (name, mean (scores), std (scores)))

# построить график производительности модели для сравнения

pyplot.boxplot (results, labels = names, showmeans = True)

pyplot.xticks (вращение = 45)

pyplot.show ()

При выполнении примера сначала сообщается о точности классификации для каждого количества выбранных компонентов или функций.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Мы видим общую тенденцию к увеличению производительности по мере увеличения количества измерений. На этом наборе данных результаты предполагают компромисс между количеством измерений и точностью классификации модели.

Интересно, что мы не видим никаких улучшений, кроме 15 компонентов.Это соответствует нашему определению проблемы, где только первые 15 компонентов содержат информацию о классе, а остальные пять являются избыточными.

> 1 0,542 (0,046) > 2 0,626 (0,050) > 3 0,719 (0,053) > 4 0,722 (0,052) > 5 0,721 (0,054) > 6 0,729 (0,045) > 7 0,802 (0,034) > 8 0,800 (0,040) > 9 0,814 (0,037) > 10 0,814 (0,034) > 11 0,817 (0,037) > 12 0,820 (0,038) > 13 0,820 (0.036) > 14 0,825 (0,036) > 15 0,865 (0,027) > 16 0,865 (0,027) > 17 0,865 (0,027) > 18 0,865 (0,027) > 19 0,865 (0,027)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

13

14

18

19

> 1 0.542 (0,046)

> 2 0,626 (0,050)

> 3 0,719 (0,053)

> 4 0,722 (0,052)

> 5 0,721 (0,054)

> 6 0,729 (0,045)

> 7 0,802 ( 0,034)

> 8 0,800 (0,040)

> 9 0,814 (0,037)

> 10 0,814 (0,034)

> 11 0,817 (0,037)

> 12 0,820 (0,038)

> 13 0,820 (0,036)

> 14 0,825 (0,036)

> 15 0,865 (0,027)

> 16 0.865 (0,027)

> 17 0,865 (0,027)

> 18 0,865 (0,027)

> 19 0,865 (0,027)

График в виде прямоугольников и усов создается для распределения оценок точности для каждого настроенного количества измерений.

Мы видим тенденцию повышения точности классификации с увеличением количества компонентов с пределом 15.

График зависимости количества компонентов SVD от точности классификации

Мы можем использовать комбинацию SVD-преобразования и модели логистической регрессии в качестве нашей окончательной модели.

Это включает настройку конвейера на все доступные данные и использование конвейера для прогнозирования новых данных. Важно отметить, что такое же преобразование должно быть выполнено с этими новыми данными, которое обрабатывается автоматически через конвейер.

Код ниже предоставляет пример подгонки и использования окончательной модели с преобразованиями SVD для новых данных.

# делать прогнозы с помощью svd с логистической регрессией из sklearn.datasets импортировать make_classification из склеарна.трубопровод импортный трубопровод из sklearn.decomposition import TruncatedSVD из sklearn.linear_model import LogisticRegression # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 7) # определить модель steps = [('svd', TruncatedSVD (n_components = 15)), ('m', LogisticRegression ())] model = Трубопровод (шаги = шаги) # подогнать модель ко всему набору данных model.fit (X, y) # сделать единый прогноз row = [[0.2929949, -4,21223056, -1,288332, -2,17849815, -0,64527665,2.58097719, 0,28422388, -7,1827928, -1.

  • 104,2.73729512,0.81395695,3.96973717, -2.66939799,3.3469232132,49973717, -2.66939799,3.34692332, -2.1992091880] ] yhat = model.predict (строка) print ('Прогнозируемый класс:% d'% yhat [0])

    9)

    # делать прогнозы с использованием svd с логистической регрессией

    из sklearn.datasets import make_classification

    из sklearn.конвейерный импорт Pipeline

    из sklearn.decomposition import TruncatedSVD

    из sklearn.linear_model import LogisticRegression

    # define dataset

    X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 15, n_informative = 5 n_features = 15, n_informative = 7)

    # определить модель

    шагов = [('svd', TruncatedSVD (n_components = 15)), ('m', LogisticRegression ())]

    model = Pipeline (steps = steps)

    # fit модель по всему набору данных

    модель.fit (X, y)

    # сделать одно предсказание

    row = [[0.2929949, -4.21223056, -1.288332, -2.17849815, -0.64527665,2.58097719,0.28422388, -7.1827928, -1.

  • 104,2.73795179512,0.9 2.66939799,3.34692332,4.19791821,0.999

    , -0.30201875, -4.43170633, -2.82646737,0.44916808]]

    yhat = model.predict (row)

    print ('Прогнозируемый класс:% d'% yhat5

  • При выполнении примера подбирается конвейер для всех доступных данных и делается прогноз на основе новых данных.

    Здесь преобразование использует 15 наиболее важных компонентов преобразования SVD, как мы обнаружили в ходе тестирования выше.

    Предоставляется новая строка данных с 20 столбцами, которая автоматически преобразуется в 15 компонентов и передается в модель логистической регрессии для прогнозирования метки класса.

    Дополнительная литература

    Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

    Учебники

    Документы

    Книги

    API

    Статьи

    Сводка

    В этом руководстве вы узнали, как использовать SVD для уменьшения размерности при разработке прогнозных моделей.

    В частности, вы выучили:

    • Снижение размерности включает уменьшение количества входных переменных или столбцов в данных моделирования.
    • SVD - это метод линейной алгебры, который можно использовать для автоматического уменьшения размерности.
    • Как оценивать прогнозные модели, использующие проекцию SVD в качестве входных данных, и делать прогнозы с новыми необработанными данными.

    Есть вопросы?
    Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

    Получите представление о современной подготовке данных!

    Подготовьте данные машинного обучения за считанные минуты

    ... всего несколькими строками кода Python

    Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
    Подготовка данных для машинного обучения

    Он предоставляет самоучителей с полным рабочим кодом на:
    Выбор функций , RFE , Очистка данных , Преобразования данных , Масштабирование , Уменьшение размерности , и многое другое...

    Добавьте современные методы подготовки данных в

    свои проекты машинного обучения
    Посмотрите, что внутри

    алгоритмов - Обновление декомпозиции SVD после добавления одной новой строки в матрицу

    Да, можно обновить разложение SVD после добавления одной новой строки к существующей матрице.

    Обычно эта формулировка задачи « добавить единицу к » известна как обновления первого ранга . Ссылка MathOverflow, предоставленная @amoeba, на «эффективные обновления второго ранга разложения на собственные значения» - отличный первый шаг, если вы хотите глубже изучить вопрос; первая статья дает явное решение вашего конкретного вопроса.Т \ end {align}

    формула Вудбери вступает в игру. Если вы увидите эти формулы, вы заметите, что здесь много обратного. Вы не решаете их напрямую. Поскольку вы уже решили большую часть их подсистем (т. Е. У вас уже вычислено некоторое разложение), вы используете их, чтобы получить более быстрые и / или более стабильные оценки. (Вот почему люди до сих пор исследуют эту область.) Я часто использовал книгу «Вычислительная статистика» Дж. Э. Джентла в качестве справочника; Я думаю, гл.5 Числовая линейная алгебра настроит вас правильно. (Убер-классика: «Матричная алгебра с точки зрения статистики» Харвилла, к сожалению, вообще не касается обновлений рангов.)

    Что касается статистики / приложений, обновления первого ранга являются обычным явлением в рекомендательных системах, потому что можно иметь тысячи записей о клиентах и ​​пересчитывать SVD (или любую заданную декомпозицию, если на то пошло) каждый раз, когда новый пользователь регистрируется или новый продукт добавляется или удаляется довольно расточительно (если не недостижимо).Обычно рекомендательные системные матрицы разрежены, что делает алгоритмы еще более эффективными. Доступная первая статья - это рукопись М. ​​Брэнда «Быстрые онлайн-версии SVD для облегченных рекомендательных систем». Переходя к плотным матрицам, я думаю, что просмотр статей из Pattern Recognition and Imaging Processing может увести вас довольно далеко в получении реального алгоритма для использования. Например бумаги:

    1. Инкрементальное обучение двунаправленным основным компонентам лица признание (2009) Рен и Дай,
    2. Об инкрементном и устойчивом подпространстве обучение (2003) Ли и др.
    3. Последовательная экстракция основы Карунена-Лоэва и ее приложение к изображениям (2000) Леви и Линденбаум.
    4. Инкрементальное обучение для надежного визуального отслеживания (2007) Росс и др.

    , похоже, все решают одну и ту же проблему в своей основе; появляются новые функции, и нам необходимо соответственно обновить наше представление быстро . Обратите внимание, что эти матрицы не являются симметричными или даже квадратными. Другая работа М. Брэнда также может решить эту проблему (см. Статью «Быстрые низкоранговые модификации тонкого разложения по сингулярным числам (2006)» - об этом также упоминается в ссылке МО, приведенной в начале поста.) На эту тему существует множество замечательных статей, но большинство из них, как правило, в значительной степени математические (например, статья Бенайча-Джорджесы и Надакудити «Сингулярные значения и векторы возмущений низкого ранга для больших прямоугольных случайных матриц (2012)»), и я не думаю, что они скоро помогут найти решение. Я бы посоветовал вам сосредоточиться на литературе по обработке изображений.

    К сожалению, я не встречал никаких реализаций R для подпрограмм обновления ранга. Ответ на вопрос "Обновляемая реализация SVD на Python, C или Fortran?" из Computational Science SE дает ряд реализаций MATLAB и C ++, которые вы, возможно, захотите рассмотреть.Обычно реализации R, Python и т. Д. Представляют собой оболочки для реализаций C, C ++ или FORTRAN.

    Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

    Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

    Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

    Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:

    • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
    • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
    • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
    • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
    • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с вашим системным администратором.

    Почему этому сайту требуются файлы cookie?

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

    Что сохраняется в файле cookie?

    Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

    Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

    Учебное пособие по разложению по сингулярным значениям

    (SVD) с использованием примеров в R

    Если вы когда-либо внимательно изучали статистические вычисления для многомерного анализа, велика вероятность, что вы встречали разложение по сингулярным значениям (SVD).Это рабочая лошадка для методов декомпозиции данных, таких как анализ соответствий и анализ основных компонентов. В этом посте я на интуитивном уровне объясню, как это работает. Я демонстрирую это на примерах в R. Если вы раньше не сталкивались с СВД, пропустите этот пост! Это только для того редкого ценителя, который слышал об этом, хочет понять это немного лучше, но не любит много математики.

    Этот пост проведет вас через разложение по сингулярным числам, объясненное в R.Я покажу вам шаг за шагом, как вычислить разложение по сингулярным значениям в R в учебнике SVD и обсудить свойства SVD.

    Изучите SVD в Displayr

    Пример разложения по сингулярным числам в R

    В таблице ниже показаны стандартизированные остатки из таблицы непредвиденных обстоятельств , показывающие взаимосвязь между образованием и читательской аудиторией газеты. Код R, использованный для создания таблицы, приведен ниже. Вы можете узнать больше об этих данных и R-коде в статье о математике анализа соответствий.

    education.by.readership = matrix (c (5, 18, 19, 12, 3, 7, 46, 29, 40, 7, 2, 20, 39, 49, 16),
        nrow = 5,
        dimnames = список (
            "Уровень образования" = c ("Некоторое начальное", "Начальное закончено", "Некоторое среднее", "Среднее законченное", "Некоторое высшее"),
            «Категория читателей» = c («Взгляд», «Достаточно основательно», «Очень внимательно»)))
    O = education.by.readership / sum (education.by.readership)
    E = rowSums (O)% o% colSums (O)
    Z = (O - E) / sqrt (E) 

    Как вычислить SVD

    Таблица выше представляет собой матрицу чисел.Я назову его Z . Разложение по сингулярным числам вычисляется с использованием функции svd. Следующий код вычисляет разложение по сингулярным числам матрицы Z и назначает его новому объекту SVD, который содержит один вектор d и две матрицы u и v. Вектор d содержит сингулярные значения. Первая матрица u содержит левых сингулярных векторов, и v содержит правых сингулярных векторов. Левые сингулярные векторы представляют строки входной таблицы, а правые сингулярные векторы представляют их столбцы.

    SVD = svd (Z)
     

    Восстановление данных

    Разложение по сингулярным числам (SVD) имеет четыре полезных свойства. Во-первых, эти две матрицы и вектор могут быть «умножены» вместе для воссоздания исходных входных данных, Z . В данных, с которых мы начали ( Z ), у нас есть значение -0,064751 в 5-й строке 2-го столбца. Мы можем вычислить это из результатов SVD, умножив каждый элемент d на элементы 5-й строки u и 2-й строки v.

    То есть: -0,064751 = 0,2652708 * 0,468524 * (- 0,4887795) + 0,1135421 * (- 0,0597979) * 0,5896041 + 0 * (- 0,6474922) * (- 0,6430097)

    Это может быть достигнуто в R с помощью кода:

    сумма (SVD $ d * SVD $ u [5,] * SVD $ v [2,])
     

    Еще лучше, если мы хотим пересчитать сразу всю таблицу чисел, мы можем использовать немного матричной алгебры:

    SVD $ u% *% diag (SVD $ d)% *% t (SVD $ v)
     

    На первый взгляд это свойство может показаться не таким уж полезным.Действительно, это даже не кажется очень умным. Мы начали с таблицы из 15 чисел. Теперь у нас есть один вектор и две таблицы, содержащие в общей сложности 27 чисел. Кажется, мы идем вспять!

    Сокращение данных

    Второе полезное свойство SVD относится к значениям в d. Они отсортированы по убыванию (возможны связи). Почему это важно? Взгляните на последнее значение в d. Это 2.718253

    254E-17. На самом деле это 0 (компьютеры не могут точно вычислить 0).При восстановлении данных мы можем игнорировать последнее значение d, а также последний столбец каждого из u и v. Их значения умножаются на 0 и поэтому не имеют значения. Теперь у нас есть только 18 номеров, на которые нужно смотреть. Это все еще больше, чем те 15, с которых мы начали.

    Значения d говорят нам об относительной важности каждого из столбцов в u и v в описании исходных данных. Мы можем вычислить отклонение в исходных данных ( Z ), которое объясняется столбцами, сначала возведя в квадрат значения в d, а затем выразив их как пропорции.2)

    Итак, если мы счастливы игнорировать 15% информации в исходных данных, нам нужно только посмотреть на первый столбец в u и первый столбец в v. Теперь нам нужно посмотреть менее половины чисел, которые мы началось с.

    Уменьшение вдвое количества рассматриваемых чисел может показаться недостаточным преимуществом. Однако чем больше набор данных, тем больше экономия. Например, если у нас есть таблица с 20 строками и 20 столбцами, нам может потребоваться только посмотреть на первую пару столбцов, при этом нужно будет учитывать только 10% от количества значений, с которых мы начали.Это основная логика таких методов, как анализ основных компонентов и анализ соответствия. Помимо уменьшения количества значений, которые нам нужно просмотреть, это также позволяет нам отображать значения в диаграмме, что экономит больше времени. Редко есть хороший способ построить диаграмму из 20 столбцов данных, но диаграмма из 2 столбцов обычно проста.

    Еще два объекта

    Третье свойство SVD состоит в том, что строки u представляют категории строк исходной таблицы, а строки v представляют категории столбцов.Четвертое свойство состоит в том, что столбцы u ортогональны друг другу, а столбцы v ортогональны друг другу. Сочетание этих двух свойств значительно упрощает будущий анализ. Например, это позволяет нам вычислять некоррелированные главные компоненты в анализе главных компонентов и строить графики анализа соответствий. Я подробно расскажу об этом в своем следующем посте, посвященном математике анализа соответствий.

    Весь код R в этом посте был запущен с помощью Displayr.Любой желающий может бесплатно изучить SVD и код R, использованный в этом посте, в Displayr.

    Изучите SVD в Displayr

    AlexGrig / svd_update: В этом репозитории есть код для обновления декомпозиции SVD. Обновление означает более быстрый пересчет SVD при добавлении нового столбца (или строки).

    GitHub - AlexGrig / svd_update: В этом репозитории есть код для обновления декомпозиции SVD. Обновление означает более быстрый пересчет SVD при добавлении нового столбца (или строки).

    В этом репозитории есть код для обновления декомпозиции SVD. Обновление означает более быстрый пересчет SVD при добавлении нового столбца (или строки).

    Файлы

    Постоянная ссылка Не удалось загрузить последнюю информацию о фиксации.

    Тип

    Имя

    Последнее сообщение фиксации

    Время фиксации

    Этот модуль реализует обновление SVD i.е. быстрый пересчет СВД на новый столбец (строка) матрицы.

    Важные ссылки на этот метод приведены в:

    1. [1] Гу М. и Эйзенстат С. С. «Стабильный и быстрый алгоритм для обновления Разложение по сингулярным значениям ", Йельский университет, 1993

    2. [2] Бранд, М. "Быстрые низкоранговые модификации тонкого сингулярного числа. разложение », Линейная алгебра и ее приложения, 2006, 415, 20 - 30

    3. [3] Штанге, П."Об эффективном обновлении декомпозиции сингулярных значений Подлежит изменению первого ранга ", 2009 г.

    Установить:

    Для работы этого пакета требуются только Numpy, Scipy и Matplotlib. Используется Matplotlib только в тестовых функциях. Однако Scipy необходимо скомпилировать из исходников, чтобы используйте некоторую функцию LAPACK "dlasd4", которая изначально не выставлена.

    Чтобы включить эту функцию, выполните следующие действия:

    1. Скопируйте файл "For_scipy_modification_flapack.pyf.src "из этого пакета к {путь к исходному каталогу scipy} / scipy / linalg /.

    2. Переименуйте текущий файл в «flapack.pyf.src» (например, в «flapack.pyf.src.old»), чтобы при необходимости восстановить его.

      На самом деле этот файл использовался для Scipy версии 0.12.0c1. Если вы используете старые версии scipy, вы можете отслеживать модификации (их немного) в файле "For_scipy_modification_flapack.pyf.src" и добавлять те, что в "flapack.pyf.src" в новом выпуске.

    3. И переименуйте скопированный файл в «flapack.pyf.src "

    4. Соберите и установите scipy, используя стандартные инструкции.

    Использование:

    Есть два интерфейса для обновления СВД.

    • Функция «SVD_update» используется для однократного обновления SVD. Возвращает SVD матрицы с одним лишним столбцом (или ряд) прилагается.

    • Класс SVD_updater используется для выполнения множества последовательных обновлений. Он использует некоторые дополнительные методы для ускорения вычисления в последовательных обновлениях.Эти методы представлены в статье [2].

    Около

    В этом репозитории есть код для обновления декомпозиции SVD. Обновление означает более быстрый пересчет SVD при добавлении нового столбца (или строки).

    ресурсов

    Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Рекомендация SVD с оценкой

    : справочник по модулю - Машинное обучение Azure

    • 5 минут на чтение

    В этой статье

    В этой статье описывается, как использовать модуль Score SVD Recommender в конструкторе машинного обучения Azure.Используйте этот модуль для создания прогнозов с помощью обученной модели рекомендаций, основанной на алгоритме разложения по одному значению (SVD).

    Рекомендатель SVD может генерировать два разных типа прогнозов:

    Когда вы создаете второй тип прогнозов, вы можете работать в одном из следующих режимов:

    • Производственный режим учитывает всех пользователей или элементы. Обычно он используется в веб-сервисе.

      Вы можете создавать оценки для новых пользователей, а не только для тех, кого видели во время обучения.Для получения дополнительной информации см. Технические примечания.

    • Режим оценки работает с сокращенным набором пользователей или элементов, которые могут быть оценены. Обычно он используется во время работы на трубопроводе.

    Для получения дополнительной информации о рекомендательном алгоритме SVD см. Исследовательский документ Матричные методы факторизации для рекомендательных систем.

    Как настроить Score SVD Recommender

    Этот модуль поддерживает два типа прогнозов, каждый с разными требованиями.

    Прогнозирование рейтингов

    Когда вы прогнозируете рейтинги, модель вычисляет, как пользователь отреагирует на конкретный элемент с учетом данных обучения. Входные данные для выставления оценок должны содержать как пользователя, так и предмет для оценки.

    1. Добавьте обученную модель рекомендаций в свой конвейер и подключите ее к Обученный рекомендатель SVD . Вы должны создать модель с помощью модуля Train SVD Recommender.

    2. Для типа прогноза Recommender выберите Rating Prediction .Никаких других параметров не требуется.

    3. Добавьте данные, для которых вы хотите сделать прогнозы, и подключите их к Dataset, чтобы получить оценку .

      Чтобы модель могла прогнозировать рейтинги, входной набор данных должен содержать пары пользователь-элемент.

      Набор данных может содержать необязательный третий столбец оценок для пары пользователь-элемент в первом и втором столбцах. Но третий столбец при прогнозировании будет проигнорирован.

    4. Отправьте конвейер.

    Результаты рейтинговых прогнозов

    Выходной набор данных содержит три столбца: пользователи, элементы и прогнозируемый рейтинг для каждого входящего пользователя и элемента.

    Рекомендации пользователям

    Чтобы рекомендовать элементы для пользователей, вы предоставляете список пользователей и элементов в качестве входных данных. На основе этих данных модель использует свои знания о существующих элементах и ​​пользователях, чтобы создать список элементов, которые могут понравиться каждому пользователю. Вы можете настроить количество возвращаемых рекомендаций. И вы можете установить порог количества предыдущих рекомендаций, необходимых для создания рекомендации.

    1. Добавьте обученную модель рекомендаций в свой конвейер и подключите ее к Обученный рекомендатель SVD .Вы должны создать модель с помощью модуля Train SVD Recommender.

    2. Чтобы рекомендовать элементы для списка пользователей, установите Тип прогноза рекомендателя на Рекомендация элемента .

    3. Для Рекомендуемый выбор позиции укажите, используете ли вы модуль скоринга в производстве или для оценки модели. Выберите одно из этих значений:

      • Из всех элементов : выберите этот параметр, если вы настраиваете конвейер для использования в веб-службе или в производственной среде.Эта опция включает режим производства . Модуль дает рекомендации по всем предметам, увиденным во время тренировки.

      • Из оцененных элементов (для оценки модели) : выберите этот вариант, если вы разрабатываете или тестируете модель. Эта опция включает оценочный режим . Модуль дает рекомендации только по тем элементам входного набора данных, которые были оценены.

      • Из элементов без рейтинга (чтобы предлагать пользователям новые элементы) : выберите этот параметр, если вы хотите, чтобы модуль давал рекомендации только по тем элементам в наборе обучающих данных, которые не были оценены.

    4. Добавьте набор данных, для которого вы хотите сделать прогнозы, и подключите его к Dataset, чтобы набрать .

      • Для From All Items входной набор данных должен состоять из одного столбца. Он содержит идентификаторы пользователей, которым можно дать рекомендации.

        Набор данных может включать два дополнительных столбца с идентификаторами элементов и рейтингами, но эти два столбца игнорируются.

      • Для Из оцененных элементов (для оценки модели) входной набор данных должен состоять из пар пользователь-элемент.Первый столбец должен содержать идентификатор пользователя. Второй столбец должен содержать соответствующие идентификаторы товаров.

        Набор данных может включать в себя третий столбец рейтингов элементов пользователя, но этот столбец игнорируется.

      • Для Из элементов без рейтинга (чтобы предлагать пользователям новые элементы) входной набор данных должен состоять из пар пользователь-элемент. Первый столбец должен содержать идентификатор пользователя. Второй столбец должен содержать соответствующие идентификаторы товаров.

      Набор данных может включать в себя третий столбец рейтингов элементов пользователя, но этот столбец игнорируется.

    5. Максимальное количество элементов, которые можно рекомендовать пользователю : введите количество элементов, возвращаемых для каждого пользователя. По умолчанию модуль рекомендует пять пунктов.

    6. Минимальный размер пула рекомендаций на пользователя : введите значение, указывающее, сколько предварительных рекомендаций требуется. По умолчанию для этого параметра установлено значение 2, что означает, что как минимум два других пользователя рекомендовали этот элемент.

      Используйте эту опцию, только если вы выставляете оценку в режиме оценки.Этот параметр недоступен, если вы выбрали Из всех элементов или Из элементов без рейтинга (чтобы предлагать пользователям новые элементы) .

    7. Для Из элементов без рейтинга (чтобы предлагать пользователям новые элементы) используйте третий порт ввода с именем Training Data , чтобы удалить элементы, которые уже были оценены из результатов прогнозирования.

      Чтобы применить этот фильтр, подключите исходный набор обучающих данных к входному порту.

    8. Отправьте конвейер.

    Результаты рекомендации по позиции

    В оценочном наборе данных, возвращаемом программой Score SVD Recommender, перечислены рекомендуемые элементы для каждого пользователя:

    • Первый столбец содержит идентификаторы пользователей.
    • Создается ряд дополнительных столбцов в зависимости от значения, которое вы установили для Максимальное количество элементов, которые можно рекомендовать пользователю . Каждый столбец содержит рекомендованный элемент (по идентификатору). Рекомендации отсортированы по привязке пользователя к элементу.Элемент с наибольшим сродством помещается в столбец Item 1 .

    Технические примечания

    Если у вас есть конвейер с рекомендателем SVD и вы перемещаете модель в производство, имейте в виду, что существуют ключевые различия между использованием рекомендателя в режиме оценки и его использованием в производственном режиме.

  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *