.
.

Можно ли снимать лангетку при переломе


Можно ли снимать гипсовую лангету на ноге - Вопрос ортопеду-травматологу

Если вы не нашли нужной информации среди ответов на этот вопрос, или же ваша проблема немного отличается от представленной, попробуйте задать дополнительный вопрос врачу на этой же странице, если он будет по теме основного вопроса. Вы также можете задать новый вопрос, и через некоторое время наши врачи на него ответят. Это бесплатно. Также можете поискать нужную информацию в похожих вопросах на этой странице или через страницу поиска по сайту. Мы будем очень благодарны, если Вы порекомендуете нас своим друзьям в социальных сетях.

Медпортал 03online.com осуществляет медконсультации в режиме переписки с врачами на сайте. Здесь вы получаете ответы от реальных практикующих специалистов в своей области. В настоящий момент на сайте можно получить консультацию по 63 направлениям: аллерголога, анестезиолога-реаниматолога, венеролога, гастроэнтеролога, гематолога, генетика, гинеколога, гомеопата, дерматолога, детского гастроэнтеролога, детского гинеколога, детского дерматолога, детского кардиолога, детского лора, детского невролога, детского офтальмолога, детского психолога, детского пульмонолога, детского ревматолога, детского уролога, детского хирурга, детского эндокринолога, диетолога, иммунолога, инфекциониста, кардиолога, клинического психолога, косметолога, логопеда, лора, маммолога, медицинского юриста, нарколога, невропатолога, нейрохирурга, нефролога, нутрициолога, онколога, онкоуролога, ортопеда-травматолога, офтальмолога, паразитолога, педиатра, пластического хирурга, проктолога, психиатра, психолога, пульмонолога, ревматолога, рентгенолога, репродуктолога, сексолога-андролога, стоматолога, трихолога, уролога, фармацевта, физиотерапевта, фитотерапевта, флеболога, фтизиатра, хирурга, эндокринолога.

Мы отвечаем на 96.7% вопросов.

Оставайтесь с нами и будьте здоровы!

c # - разделить и удалить дубликаты из строки

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.

Javascript split remove ":" символ двоеточия

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частным
.

Страница не найдена · GitHub Pages

Страница не найдена · GitHub Pages

Файл не найден

Сайт, настроенный по этому адресу, не содержать запрошенный файл.

Если это ваш сайт, убедитесь, что регистр имени файла соответствует URL-адресу.
Для корневых URL (например, http://example.com/ ) вы должны предоставить index.html файл.

Прочтите полную документацию для получения дополнительной информации об использовании GitHub Pages .

.

6.3. Предварительная обработка данных - документация scikit-learn 0.23.2

Пакет sklearn.preprocessing предоставляет несколько общих служебные функции и классы преобразователей для изменения необработанных векторов признаков в представление, более подходящее для последующих оценщиков.

В целом алгоритмы обучения выигрывают от стандартизации набора данных. Если некоторые выбросы присутствуют в наборе, надежные скейлеры или трансформаторы больше соответствующий. Поведение различных скейлеров, трансформеров и нормализаторы в наборе данных, содержащем маргинальные выбросы, выделены Сравните влияние различных скейлеров на данные с выбросами.

6.3.1. Стандартизация или среднее удаление и масштабирование дисперсии

Стандартизация наборов данных является общим требованием для многих оценщики машинного обучения , реализованные в scikit-learn; они могут вести себя плохо, если отдельные функции не выглядят более-менее как стандартные нормально распределенные данные: по Гауссу с нулевым средним и единичной дисперсией .

На практике мы часто игнорируем форму распределения и просто преобразовать данные в центр, удалив среднее значение каждого функцию, а затем масштабируйте ее, разделив непостоянные функции на их стандартное отклонение.

Например, многие элементы, используемые в целевой функции алгоритм обучения (например, ядро ​​RBF Support Vector Машины или регуляризаторы l1 и l2 линейных моделей) предполагают, что все функции сосредоточены вокруг нуля и имеют различия в одном и том же заказ. Если характеристика имеет отклонение на несколько порядков больше чем другие, он может доминировать над целевой функцией и Оценщик не может правильно учиться на других функциях, как ожидалось.

Функция scale обеспечивает быстрый и простой способ выполнить это операция с одним массивом данных:

 >>> из предварительной обработки импорта sklearn >>> импортировать numpy как np >>> X_train = np.массив ([[1., -1., 2.], ... [2., 0., 0.], ... [0., 1., -1.]]) >>> X_scaled = preprocessing.scale (X_train) >>> X_scaled array ([[0. ..., -1.22 ..., 1.33 ...], [1,22 ..., 0. ..., -0,26 ...], [-1,22 ..., 1,22 ..., -1,06 ...]]) 

Масштабированные данные имеют нулевое среднее и единичную дисперсию:

 >>> X_scaled.mean (ось = 0) массив ([0., 0., 0.]) >>> X_scaled.std (ось = 0) массив ([1., 1., 1.]) 

Модуль предварительной обработки дополнительно предоставляет служебный класс StandardScaler , который реализует Transformer API для вычислений среднее и стандартное отклонение на обучающей выборке, чтобы возможность позже повторно применить то же преобразование к набору для тестирования.Следовательно, этот класс подходит для использования на ранних этапах sklearn.pipeline.Pipeline :

 >>> scaler = предварительная обработка.StandardScaler (). Fit (X_train) >>> скейлер StandardScaler () >>> scaler.mean_ массив ([1. ..., 0. ..., 0,33 ...]) >


>> scaler.scale_ массив ([0,81 ..., 0,81 ..., 1,24 ...]) >>> scaler.transform (X_train) array ([[0. ..., -1.22 ..., 1.33 ...], [1,22 ..., 0. ..., -0,26 ...], [-1,22 ..., 1,22 ..., -1,06 ...]]) 

Экземпляр масштабатора затем можно использовать с новыми данными, чтобы преобразовать их в так же, как на тренировочной выборке:

.

Смотрите также