Уверенно разобрать по составу: УВЕРЕННО — разбор слова по составу (морфемный разбор)

admin

Упражнение 66 — ГДЗ Русский язык 4 класс Канакина учебник часть 1

  1. Главная
  2. ГДЗ
  3. 4 класс
  4. Русский язык
  5. Канакина учебник
  6. Упражнение 66. Часть 1

Вернуться к содержанию учебника

Вопрос

Прочитайте.

   Снежная гора, гора книг; серебристый2тополь, серебристый голосок; время летит, самолёт летит; тихий звук, тихий человек; железный2гвоздь, железная дисциплина; синее море, море цветов; держаться за перила, держаться уверенно.

  • Какие из многозначных слов употреблены в прямом значении, а какие — в переносном? Объясните их значения.
  • Спишите сочетания слов, в которых многозначные слова употреблены в прямом (основном) значении.

Ответ

Вариант ответа #1:

     Слова с переносным значением: гора

книг (много), серебристый голосок (звонкий), время летит (идёт быстро), тихий человек (спокойный, незаметный, неконфликтный), железная дисциплина (подчинение правилам без отклонений, без смягчения, без поблажек), море цветов (много), держаться уверенно (чувствовать уверенность в своих силах).

     Снежная гора, серебристый тополь, самолёт летит, тихий звук, железный гвоздь, синее море, держаться за перила.

     Серебристый, железный.  

Вариант ответа #2:

В переносном значении употреблены:

  • гора книг — много книг;
  • серебристый голосок — звонкий голос;
  • время летит — время быстро проходит;
  • тихий человек — неприметный, незаметный, скромный;
  • железная дисциплина — суровая дисциплина;
  • море цветов — много цветов;
  • держаться уверенно — вести себя уверенно.

В прямом значении употреблены:

Снежная гора, серебристый2 тополь, самолёт летит, тихий звук, железный2 гвоздь, синее море, держаться за перила.

 Серебристый, железный.

Вернуться к содержанию учебника

Досрочная победа: Россия уверенно стартует на Еврохоккейтуре | Статьи

Вчера в Хельсинки завершился первый этап Еврохоккейтура, который открыл постолимпийский сезон для национальных сборных. России удалось одержать достаточно уверенную победу на турнире. Благодаря победам над хозяевами тура финнами (3:0) и чемпионами мира двух последних лет шведами (4:1) подопечные Ильи Воробьева досрочно обеспечили себе титул. Испортил им настроение только проигрыш в последнем матче против Чехии (2:5).

Сборная России показала очень командный хоккей и добилась результата, не являясь изначально явным фаворитом. Двукратный олимпийский чемпион Александр Кожевников отметил действия новичков команды. 

— Очень здорово, что ребята так уверенно начали Евротур, а последнее поражение где-то даже к лучшему – не будет ненужных иллюзий, что у нас все в порядке и можно почивать на лаврах, — отметил Александр Кожевников. — Важно, что тренерский штаб проверил ряд новичков, не стал брать лидеров, чей уровень все равно был известен. В результате мы увидели яркую игру Андрея Кузьменко, а также вернувшегося в сборную после долгого перерыва Андрея Локтионова. 

Главными героями сборной на турнире стали нападающий СКА Андрей Кузьменко и форвард ярославского «Локомотива» Андрей Локтионов.

Проводящий свой первый турнир на уровне национальной команды 22-летний Кузьменко забросил две шайбы в субботнем матче против Швеции. Он играл слева в звене игроков петербургского СКА – центрфорвардом был Алексей Бывальцев, позицию справа занимал олимпийский чемпион Александр Барабанов.

— Довольно сложно разобрать, почему при одном и том же главном тренере Кузьменко показывает разный хоккей в клубе и сборной, — заявил «Известиям» экс-вратарь сборной СССР Александр Пашков. — Возможно, дело в разном игровом времени или отсутствии у хоккеиста полноценной подготовки в составе СКА – всю предсезонку он провел в ЦСКА. Но видно, что смена обстановки его раскрепостила, а вызов в национальную команду был воспринят как некий аванс, который дополнительно мотивировал хоккеиста. Кроме того, немаловажно то, что на Кубке Карьяла Кузьменко оказался в одной тройке с Барабановым, который в 24 года уже стал зрелым мастером, прошедшим и золото Олимпиады, и два чемпионата мира, и успех СКА в Кубке Гагарина.

Его голевой пас на Кузьменко в матче со шведами – признак высокого мастерства. Надеюсь, что этот заезд в сборную окрылит и Кузьменко, и Бывальцева, дав им нужный импульс для качественной игры и в КХЛ.

Голом в игре с теми же шведами, а также передачей в стартовом матче с Финляндией отметился 28-летний Локтионов. Чемпион мира-2014 был вызван в национальную команду впервые с 2016 года. При этом Илья Воробьев поставил его в центр атакующей тройки, где по краям играли лидеры ЦСКА, олимпийские чемпионы Кирилл Капризов и Михаил Григоренко. Тогда как в нынешнем сезоне Континентальной хоккейной лиги (КХЛ) главный тренер ярославского «Локомотива» Дмитрий Квартальнов использует Локтионова на позиции слева.

— Локтионов и раньше отличался универсальностью и способностью в любых обстоятельствах квалифицированно исполнять задание тренера, — добавил Александр Пашков. — Его способность сыграть на разных позициях и в разных сочетаниях, причем перестроиться с одного на другое в короткие сроки, — очень редкая черта. Если Андрей продолжит ее демонстрировать на протяжении всего сезона, то он будет иметь хорошие шансы поехать на чемпионат мира в Словакию даже при том, что из-за более позднего начала турнира там может быть гораздо больше представителей Национальной хоккейной лиги (НХЛ), чем обычно.

По мнению соперников сборной России, несмотря на частичное обновление состава, наша команда показала наиболее цельный хоккей в двух победных матчах.

— Россия была очень хорошо организована на протяжении всего матча с нами, — сказал «Известиям» вратарь сборной Финляндии и уфимского «Салавата Юлаева» Юха Метсола. — Очень хорошо себя показали как новички, так и более опытные хоккеисты из золотой олимпийской команды. Нам нужно проанализировать эту игру и готовиться к следующим этапам. Пока мы привыкаем к требованиям нового главного тренера, но уверен, что в дальнейшем будем улучшать игру.

После майского чемпионата мира в Копенгагене сборную Финляндии возглавил Юкка Ялонен, приведший Суоми к победе на мировом первенстве-2011 в Братиславе, а в предыдущие два сезона возглавлявший клуб КХЛ «Йокерит».  

Сборной Швеции по-прежнему продолжает руководить Рихард Гренберг, с которым команда выиграла золото двух последних чемпионатов мира – Кельн-2017 и Копенгаген-2018.

— Наш тренерский штаб проверяет экспериментальные сочетания, — объяснил «Известиям» нападающий сборной Швеции и казанского «Ак Барса» Антон Ландер. — Понятно, что сборная России тоже играла не самым стабильным составом, но в ней было несколько олимпийских чемпионов, а также игроков с опытом выступлений на чемпионатах мира и в НХЛ. Поэтому класс русских сказался во встрече с нами. Этот матч очень полезен для нас в плане разбора ошибок и улучшения своей игры на будущих этапах.

Второй этап Еврохоккейтура — Кубок Первого канала пройдет в декабре в России. Большинство игр пройдет в Москве, но не исключено, что Россия и Финляндия проведут свой матч в Санкт-Петербурге на одноименной футбольной арене на Крестовском острове.

Подписывайтесь на наш канал «Известия СПОРТ» в Twitter

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ

 

Ручная трехцветная трафаретная печать абстрактной композиции.

Etsy больше не поддерживает старые версии вашего веб-браузера, чтобы обеспечить безопасность пользовательских данных. Пожалуйста, обновите до последней версии.

Воспользуйтесь всеми преимуществами нашего сайта, включив JavaScript.

Выбрано редакторами стиля и трендов Etsy.

  • Нажмите, чтобы увеличить

В наличии осталось 3 шт.

Цена: 351,19 гонконгских долларов

Загрузка

Мало на складе

Включены местные налоги (где применимо)

Вы можете сделать предложение только при покупке одного товара

Внесен в список 4 апреля 2023 г.

287 избранных

Сообщить об этом элементе в Etsy

Выберите причину… С моим заказом возникла проблемаОн использует мою интеллектуальную собственность без разрешенияЯ не думаю, что это соответствует политике EtsyВыберите причину…

Первое, что вы должны сделать, это связаться с продавцом напрямую.

Если вы уже это сделали, ваш товар не прибыл или не соответствует описанию, вы можете сообщить об этом Etsy, открыв кейс.

Сообщить о проблеме с заказом

Мы очень серьезно относимся к вопросам интеллектуальной собственности, но многие из этих проблем могут быть решены непосредственно заинтересованными сторонами. Мы рекомендуем связаться с продавцом напрямую, чтобы уважительно поделиться своими проблемами.

Если вы хотите подать заявление о нарушении авторских прав, вам необходимо выполнить процедуру, описанную в нашей Политике в отношении авторских прав и интеллектуальной собственности.

Посмотрите, как мы определяем ручную работу, винтаж и расходные материалы

Посмотреть список запрещенных предметов и материалов

Ознакомьтесь с нашей политикой в ​​отношении контента для взрослых

Товар на продажу…

не ручной работы

не винтаж (20+ лет)

не товары для рукоделия

запрещены или используют запрещенные материалы

неправильно помечен как содержимое для взрослых

Пожалуйста, выберите причину

Расскажите нам больше о том, как этот элемент нарушает наши правила. Расскажите нам больше о том, как этот элемент нарушает наши правила.

Нежное введение в анализ рыночной корзины — Правила ассоциации | Сьюзан Ли

Введение

Анализ потребительской корзины — один из ключевых методов, используемых крупными розничными торговцами для выявления взаимосвязей между товарами. Он работает путем поиска комбинаций элементов, которые часто встречаются вместе в транзакциях. Иными словами, он позволяет розничным торговцам определять взаимосвязь между товарами, которые покупают люди.

Правила ассоциации широко используются для анализа розничной корзины или данных о транзакциях и предназначены для выявления сильных правил, обнаруженных в данных о транзакциях, с использованием мер интереса, основанных на концепции строгих правил.

Пример правил ассоциации

  • Предположим, что есть 100 клиентов
  • 10 из них купили молоко, 8 купили масло и 6 купили оба товара.
  • купил молоко => купил масло
  • поддержка = P(молоко и масло) = 6/100 = 0,06
  • уверенность = поддержка/P(масло) = 0,06/0,08 = 0,75
  • подъем = уверенность/P(молоко) = 0,75/0,10 = 7,5

Примечание: этот пример очень мал. На практике правило требует поддержки нескольких сотен транзакций, прежде чем его можно будет считать статистически значимым, а наборы данных часто содержат тысячи или миллионы транзакций.

Хорошо, хватит теории, приступим к коду.

Набор данных, который мы используем сегодня, взят из репозитория машинного обучения UCI. Набор данных называется «Онлайн-ритейл», и его можно найти здесь. Он содержит все транзакции, имевшие место в период с 12.01.2010 по 09.09.2010./12/2011 для британского и зарегистрированного интернет-магазина.

Загрузить пакеты 122

Предварительная обработка данных и изучаем 

 розничная торговля <- read_excel('Online_retail.xlsx') 
 розничная торговля <- розничная[complete. cases(розничная), ] 
 розничная торговля <- розничная торговля %>% mutate(Description = as.factor(Description)) 
 Retail <- Retail %>% mutate(Country = as.factor(Country)) 
 Retail$Date <- as.Date(retail$InvoiceDate) 
 Retail$Time <- format(retail$InvoiceDate,"%H:% M:%S") 
 розничный $InvoiceNo <- as.numeric(as.character(retail$InvoiceNo))glimpse(retail)

После предварительной обработки набор данных включает 406 829 записей и 10 полей: InvoiceNo, StockCode, Description, Quantity , InvoiceDate, UnitPrice, CustomerID, Country, Date, Time.

В какое время люди чаще всего покупают в Интернете?

Чтобы найти ответ на этот вопрос, нам нужно извлечь «час» из столбца времени.

 Retail$Time <- as.factor(retail$Time) 
 a <- hms(as.character(retail$Time)) 
 Retail$Time = hour(a)retail %>% 
 ggplot(aes(x= Time)) + 
 geom_histogram(stat="count",fill="indianred")
Рисунок 1. Распределение времени совершения покупок

Существует явное смещение между временем дня и объемом заказа. Большинство заказов поступило с 10:00 до 15:00.

Сколько товаров покупает каждый покупатель? 

 detach("package:plyr", unload=TRUE)retail %>% 
 group_by(InvoiceNo) %>% 
 summ(n_items = mean(Quantity)) %>% 
 ggplot(aes(x=n_items)) + 
 geom_histogram(fill="indianred", bins = 100000) + 
 geom_rug()+ 
 coord_cartesian(xlim=c(0,80))
(менее 10 позиций в каждой накладной).

Топ-10 бестселлеров 

 tmp <- розничная торговля %>% 
 group_by(StockCode, Description) %>% 
summary(count = n()) %>% 
 Arrange(desc(count)) 
 tmp <-head(tmp, n= 10) 
 tmptmp %>% 
 ggplot(aes(x=reorder(Description,count), y=count))+ 
 geom_bar(stat="identity",fill="indian red")+ 
 coord_flip()
Рисунок 3. 10 лучших продавцов

Правила ассоциации для интернет-магазина

Прежде чем использовать какой-либо алгоритм извлечения правил, нам нужно преобразовать данные из формата фрейма данных в транзакции, чтобы у нас были все товары, купленные вместе, в одной строке. Например, вот такой формат нам нужен:

Источник: Microsoft. $Description,
свернуть = ","))

Функция ddply() принимает фрейм данных, разбивает его на части на основе одного или нескольких факторов, вычисляет части, а затем возвращает результаты в виде фрейма данных. Мы используем «,» для разделения разных предметов.

Нам нужны только транзакции товаров, поэтому удалите столбцы CustomerID и Date.

 itemList$CustomerID <- NULL 
 itemList$Date <- NULL 
 colnames(itemList) <- c("items")

Запишите кадр данных в файл csv и проверьте правильность формата нашей транзакции.

 write.csv(itemList,"market_basket.csv", quote = FALSE, row.names = TRUE)

Отлично! Теперь у нас есть набор данных о транзакциях, и он показывает матрицу товаров, которые покупаются вместе. На самом деле мы не видим, как часто их покупают вместе, и не видим правил. Но мы собираемся выяснить.

Давайте подробнее рассмотрим, сколько у нас транзакций и что они из себя представляют.

 tr <- read.transactions('market_basket.csv', format = 'basket', sep=',') 
 tr 
 summary(tr)

Мы видим 19 296 транзакций, и это также количество строк . Есть 7881 элемент — помните, что элементы — это описания продуктов в нашем исходном наборе данных. Транзакции здесь представляют собой коллекции или подмножества этих 7 881 элементов.

Резюме дает нам полезную информацию:

  • плотность: Процент непустых ячеек в разреженной матрице. Другими словами, общее количество приобретенных товаров, деленное на общее количество возможных товаров в этой матрице. Мы можем рассчитать, сколько товаров было куплено, используя плотность, например: 19296 X 7881 X 0,0022
  • Наиболее часто встречающиеся товары должны совпадать с нашими результатами на рисунке 3.
  • Взглянем на размер транзакций: 2247 транзакции были только для 1 предмета, 1147 транзакций для 2 предметов, вплоть до самой большой транзакции: 1 транзакция для 420 предметов. Это указывает на то, что большинство клиентов покупают небольшое количество товаров за каждую транзакцию.
  • Распределение данных смещено вправо.

Давайте посмотрим на график частоты элементов, который должен соответствовать рисунку 3.

 itemFrequencyPlot(tr, topN=20, type='absolute')
Рисунок 4. Гистограмма поддержки 20 наиболее часто покупаемых товаров.

Создайте несколько правил

  • Мы используем априорный алгоритм в библиотеке Arules для анализа часто используемых наборов элементов и правил ассоциации. Алгоритм использует поуровневый поиск часто встречающихся наборов элементов.
  • Мы передаем supp=0,001 и conf=0,8, чтобы вернуть все правила, которые имеют поддержку не менее 0,1% и достоверность не менее 80%.
  • Сортируем правила по убыванию достоверности.
  • Посмотрите сводку правил.
 правила <- apriori(tr, параметр = список(supp=0.001, conf=0.8)) 
 правила <- sort(правила, по='уверенность', уменьшение = TRUE) 
 сводка(правила)

сводка правил дает нам очень интересную информацию:

  • Количество правил: 89 697.
  • Распределение правил по длине: длина из 6 элементов имеет наибольшее количество правил.
  • Краткое изложение показателей качества: диапазоны поддержки, уверенности и подъема.
  • Информация по интеллектуальному анализу данных: общее количество добываемых данных и минимальные параметры, которые мы установили ранее.

У нас есть 89 697 правил. Я не хочу печатать их все, поэтому давайте проверим первые 10.

 inspect(rules[1:10])

Интерпретация довольно проста:

  • 100% клиентов, которые купили «ШАТАЮЩУЮСЯ ЦЫПЛЕНКУ», также купили «УКРАШЕНИЕ».
  • 100% клиентов, которые купили «ЧАЙ ЧЕРНЫЙ», также купили «БАНОЧКУ САХАРА».

И начертите эти 10 правил.

 topRules <- rules[1:10] 
 plot(topRules) 
 plot(topRules, method="graph") 
 plot(topRules, method = "grouped")

Summary

В этом посте мы научились выполнять анализ рыночной корзины в R и интерпретировать результаты.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *