Классификация вагонки: Вагонка классификация

Вагонка классификация

Деревянная вагонка классифицируется по целому ряду параметров.

 

Первым является порода древесины, из из которой она изготовлена, так как её делают из различной древесины.

 

По породе древесины

 

• В первую категорию входят такие породы, как осина, бук, ясень, липа, ольха и другие.
• Ко второй категории относится вагонка, сделанная с применением хвойных пород: сосны, кедра, ели, лиственницы. Для вагонки, которая произведена из лиственных пород, практически не существует ограничений по использованию.

Вагонка из хвойной древесины не используется в помещениях с резкими температурными перепадами, такими как сауна или баня, так как при резких перепадах температуры происходит выделение смолы, что ухудшает её вид и эксплуатацию. К тому же смола — сильно возгораемое вещество.

Категории вагонки также подразделяются по сортам древесины. Она имеет четыре типа:

экстра, А, В, С. Каждый из этих типов имеет свою особенность.

 

По сорту

 

• Вагонка, имеющая класс экстра, — это идеальная доска, не имеющая сучков и каких-либо дефектов. В ней должна отсутствовать сердцевина и другие пороки дерева.
• Деревянная вагонка, имеющая класс А, не должна иметь сердцевинной части, но на каждые один и пять метра длины доски может располагаться по одному сучку. Помимо этого допустимо содержание двух смоляных карманчиков и несквозных трещин.
• Для доски класса В разрешается наличие 4-х сучков, размером до 20 мм, и не больше двух трещин и смоляных карманов. Однако при этом трещина не должна быть шире одного миллиметра и длиннее пяти сантиметров. Смоляные карманы должны иметь размер в ширину не более 3 мм и в длину не более 50 мм. Также этот класс доски может иметь несущественные механические повреждения или одно контрастирующее пятно окраски.
• Доска вагонки класса С может иметь следующие недостатки: невыпадающие сучки, размером до двадцати пяти миллиметров, несквозную трещину, длиной не более 5% от длины доски, контрастное пятно окраса, площадью не более 15 см. А также возможно наличие пятен синевы и контрастных полос, имеющих площадь не более пяти процентов от размера доски. Может присутствовать механическое повреждение, размером не более чем 6 мм.

Также существуют различия вагонки из дерева в зависимости от её профиля.

 

По типу профиля

 

По типу профиля она разделяется на евровагонку и обычную вагонку.

Евровагонка имеет более высококачественную обработку доски и особую систему замкового соединения. Cегодня есть большой выбор моделей этого класса. Ещё одно важное отличие евровагонки состоит в следующем: евровагонка с обратной стороны имеет вентиляционные пазы, обеспечивающие оптимальную вентиляцию, что существенно улучшает эксплуатационное качество доски. Евровагонка имеет следующие профили:

софт-лайн, ланд хау, американка, блок-хаус и стандарт.

Сейчас большое распространение набирают изделия из доски типа блок-хаус. Данный тип вагонки с наружной стороны имеет вид оцилиндрованного бруса и применяется с целью придания поверхности декоративного вида круглого бревна. Оригинальный вид стен, отделанных блок-хаусом, обеспечил этому материалу высокий спрос среди всех потребителей.

Вагонка из дерева украинского производства выпускается по ГОСТу. Согласно ему ширина доски не превышает 15 см и 6 м длины, толщина её от 12 до 25 мм. Евровагонка имеет более строгие стандарты по размерам и чистоте обработке. Она имеет толщину от 13 до 19 миллиметров. Ширина, соответственно, от 8 до 12 сантиметров. Длина евровагонки может достигать шести метров. 

 

По типу применения

 

• Евровагонку, имеющую толщину до 16 мм, применяют для
  внутренних работ в помещениях.
• А вагонку, имеющую толщину 16 мм и выше, применяют для отделки наружных стен.

Цены на деревянную вагонку

Вагонка для бани: какая лучше

Вагонка – во всех отношениях практичный отделочный материал для обшивки бани. Он не требователен к качеству несущего основания, прост и удобен в монтаже, имеет приемлемую цену.

Пример отделки фасада деревянной вагонкой

Виды вагонки

Рынок строительных материалов предлагает несколько видов вагонки:

• стандартная или «крестьянка»;
• блок-хаус;
• «под брус» или «американка»;
• евровагонка.

Классификация вагонки по видам профиля

Основное отличие этих материалов в их профиле. У «крестьянки» сняты фаски, евровагонка имеет небольшие ровные углубления (полочки, иначе называемые «проточками»), блок-хаус обладает округлым профилем, доска «под брус» отличается правильной геометрией лицевой панели.

Виды вагонки

Евровагонка имеет свои подвиды:

• «Стандарт» или «Классическая»;
• «Штиль»;
• «Софт Лайн».

Эти отделочные материалы отличаются размерами и профилем фаски. У «Стандартной» прямые фаски, у «Софт Лайна» и «Штиля» – округлые.

Деревянная вагонка «штиль»

Любая вагонка соединяется способом шип-паз. Для этого каждая панель оснащена специальным выступом – шипом, и пазом – углублением, в которое заходит шип. У евровагонки более глубокий паз, что обеспечивает плотную стыковку панелей.

Стыковка панелей вагонки

Рынок стройматериалов предлагает и такие виды вагонки, как пластиковая и металлическая. На самом деле это разновидности сайдинга, получившие такое название по причине внешней схожести с этим отделочным материалом. Классическая вагонка деревянная.

Для облицовки фасада бани подойдет любая. Но помимо профиля материала, есть и другие критерии его выбора. Это сортность, порода дерева, степень влагостойкости, коэффициент теплопроводности.

Вагонка четверть

Так выглядит фасад, обшитый вагонкой «четверть»

Разновидность стандартной вагонки – четверть. Так называют материал, с лицевой и тыльной стороны которого выбрана четверть. Монтаж этой вагонки предельно прост, так как невозможно неправильное соединить доски, с обеих сторон которых выбрана четверть.

Для отделки фасадов этот вид отделочного материала непригоден, так как у него отсутствуют шип и паз. По этой причине возможет только горизонтальный монтаж панелей. При вертикальном направлении соединение ламелей будет непрочным.

Вагонка «в четверть»

Вагонка «американка»

Американка – универсальный отделочный материал, который как нельзя лучше подходит для внешней обшивки бани. Ламели вагонки этого типа имеют форму неправильного треугольника. Более широкий торец панели оснащен неглубоким пазом, в который при монтаже заходит узкий торец. Таким образом обеспечивается укладка внахлест, особенностью которой является качественная защита стыков от любых воздействий окружающей среды.

Вагонка «Американка»

Плоская лицевая сторона американки внешне напоминает брус, поэтому второе название этого материала – «под брус». Этот вид вагонки отличается массивностью. Ширина панели составляет не менее 14 см, толщина 2 см. Длина варьируется в пределах 2-6 м.

Вагонка «Американка»

Вагонка блок-хаус

Округлая лицевая сторона блок-хауса позволяет получить эффект отделки оцилиндрованным бревном. Согласно технологии производства вагонки, верхняя часть ламелей имеет шип, нижняя – паз. Блок-хаус изготавливают не только из дерева, но и из металла, винила и пластика. Любой из этих видов отделочных материалов пригоден для обшивки внешних стен бани. За счет правильной геометрии, монтаж блок-хауса прост и удобен.

Блок-хаус деревянный

Блок-хаус размеры

Блок-хаус из кедра

Вагонка «крестьянка»

По неизвестной причине такой замечательный отделочный материал, как стандартная вагонка, называют «крестьянкой» или «колхозницей». Панели этого типа обладают отличительной чертой: они ровные и плоские.

Вагонка «крестьянка» (колхозница)

Более короткий шпунт, чем у других видов вагонки, позволяет соединять ламели «крестьянки» настолько плотно, насколько это возможно. В результате получается сплошная стена, в которой практически нет зазоров. «Крестьянка» – отличный выбор для отделки фасада бани в регионах с постоянными ветрами. Такая облицовка обеспечит строению надежную защиту от потоков холодного воздуха.

Вагонка «крестьянка»

Евровагонка

Все виды евровагонки оснащены вентиляционными желобами, расположенными вдоль панели на ее тыльной стороне. Они обеспечивают выход влаги, поступающей от стен бани. Если не предусмотреть вентиляцию, укрепленную на стене вагонку непременно поведет.

Евровагонка

Профиль полотен разный, соответствующий виду этого материала. Но качество стружки всегда на высоте. Евровагонка сортов А и В поступает в продажу в полиэтиленовых пакетах, что гарантирует сохранность целостности и чистоты материала.

Панели евровагонки

Цены на вагонку, имитацию бруса, блок-хаус

Вагонка, имитация бруса, блок-хаус

Какой сорт вагонки выбрать?

Для того чтобы купить качественный продукт за его реальную стоимость, нужно знать об особенностях каждого сорта. Их всего три: А, В и С. Есть производители, предлагающие вагонку класса «Экстра». На самом деле этот материал является облицовочной доской, параметры которой не предусмотрены евростандартом. Это целиком и полностью отечественная разработка.

Основные характеристики каждого сорта вагонки указаны в таблице.

Дефекты	Сорт Экстра (высший сорт)	Сорт А (первый сорт)	Сорт В (второй сорт)	Сорт С (третий сорт)
Сучки	Изъяны отсутствуют, поставляется в вакуумной упаковке, предотвращающей образование сколов и потертостей	Не выпадающие, диаметром не более 1,5 см	Допустимы не выпавшие сучки	Допустимо
Трещины	—	Не сквозные, не более 20% от объема полотна	Длиной не более 3 см на каждые 60 см погонного метра	Допустимо
Синева	—	Недопустимо	Не более 10%	Допустимо
Гниль	—	Недопустимо	Не более 10%	Допустимо
Обзол		Недопустимо	Допустимо	Допустимо
Черные сучки	—	Диаметром не более 0,7 см	Не более 3-х на погонный метр	Допустимо, в том числе выпадающие сучки
Глубина дефектов	—	Отсутствуют	В пределах 0,5 см	Не ограничено

Сорта

Для отделки фасада бани не стоит выбирать низкосортный материал. Во-первых, он недолговечен и с каждым годом будет терять и без того невысокую внешнюю привлекательность. Во-вторых, он не обеспечит стенам должной защиты от влаги и холода. Это повлечет дополнительные расходы на покупку и монтаж гидро- и теплоизоляции.

Если нет возможности приобрести вагонку первого сорта, можно остановить свой выбор на втором. Но следует учесть, что его параметры допускают наличие черных «неживых» сучков, которые впоследствии могут выпасть. На этом месте образуются дырочки, через которые будет уходить тепло. Материал третьего сорта не стоит использовать для облицовки фасада бани.

Вагонка из ольхи 2 сорт

Вагонка от производителя ничем не обработана. Поэтому ей можно придать любой цвет. Покрытие морилкой или прозрачным лаком позволит сохранить естественную текстуру дерева. Также можно нанести любую краску или масло.

Пример окрашивания вагонки

Правила выбора евровагонки

Все производители вагонки при ее изготовлении ориентируются на требования двух стандартов: отечественного ГОСТ 8242-88 и евростандарта DIN 68-126. Второй применяют при производстве евровагонки.

ГОСТ 8242-88. Файл для скачивания

ГОСТ 8242-88

При выборе этого материала первое, на что нужно обратить внимание, это на толщину полотна. Согласно евростандарту, она должна составлять 12,5 мм. Некоторое производители этого популярного отделочного материала, желая сэкономить, сознательно идут на ухищрения и выпускают вагонку меньшей толщины: 11 или 11,5 мм.

Размеры вагонки

Чем это чревато? Если уменьшить толщину полотна, в процессе хранения его начинает коробить. Такую вагонку намного сложнее крепить к стене. Помимо этого, она имеет менее привлекательный внешний вид, чем полноценные аналоги.

Второй важный показатель качества – ширина шипа. Согласно стандарту, она должна соответствовать 8 мм. Если шип более широкий или узкий, гарантированы сложности в монтаже.

Размеры вагонки

Особое внимание нужно обратить на глубину и ровность паза. Если его практически нет, невозможно будет выполнить монтаж полотен с помощью кляймеров. Им просто не за что будет зацепиться.

Кляммеры для вагонки

Крайне важно, чтобы ширина вагонки соответствовала стандарту и составляла ровно 88 мм. Если производитель предлагает материал шириной 96 мм, нужно знать, что это выгодно в первую очередь ему, производителю. Так как такая вагонка дороже. Обычно покупателя мотивируют на приобретение этого материала тем, что он намного выгоднее стандартного. Но если сделать сравнительный анализ, то станет ясно, что стоимость квадратного метра такой облицовки дороже, чем при применении полотен с шириной 88 мм.

Профиль вагонки шириной 96 мм

Размер евровагонки

Особую важность имеет качество стружки. Оно определяет не только внешний вид вагонки, но и расход материалов при грунтовании, окрашивании или лакировании дерева.

Согласно ГОСТ, влажность деревянного облицовочного материала должна составлять 12-16%. Если этот показатель превышен, полотно может посинеть, растрескаться или изогнуться. Соблюдение перечисленных правил выбора евровагонки поможет купить тот материал, который будет радовать своего владельца долгие годы.

Цены на различные виды евровагонки

Евровагонка

Характеристики вагонки из разных пород дерева

Решая, какая вагонка для бани лучше, учитывают особенности породы дерева и условия эксплуатации материала.

Особенности еловой вагонки

Евровагонка из ели

Если основной критерий выбора – цена, рекомендуется обратить внимание на еловую вагонку. Она отличается высокой влагостойкостью, хорошо удерживает тепло, быстро сохнет. Отличительная особенность этой древесины – ее светлая текстура, которая со временем не темнеет.

У ели значительно меньшее количество сучков, чем у других хвойных пород, и они (сучки) более мелкие. В отличие от сосновой, еловая вагонка не смолянистая. Это важный показатель, так как бороться с выходом смолы крайне сложно. А она способна значительно испортить внешний вид облицовки, так как благодаря своей липкости будет накапливать в себе пыль и грязь.

Вагонка из ели

Особенности осиновой вагонки

Хорошо высушенная осина практически не подвержена гниению. Эта порода славится своими антисептическими свойствами. В прошлые века в бочки с квашенной капустой укладывали осиновые колышки, которые предотвращали гниение и брожение.

Осина обладает удивительным свойством, которому дали название «серебристое свечение». Поэтому вагонка из этой древесины имеет благородный оттенок. Еще одно достоинство этого материала – высокая прочность.

Вагонка осиновая

Но при всех преимуществах, у него есть один существенный недостаток: скрытая гниль. Однако для готового изделия это несущественно. Основная сложность возникает у производителя при выборке и переработке этой древесины. Поэтому осиновую вагонку можно с уверенностью использовать для отделки фасада бани.

Вагонка из осины — отличный материал для отделки бани

Особенности липовой вагонки

Вагонка из липы имеет отличные эксплуатационные характеристики. Ко всему прочему, это недорогой материал, который отлично подходит для внешней отделки строений. Невысокая цена объясняется не низким качеством древесины, а малым процентом ее выбраковки. Причина в небольшом количестве сучков и однородной структуре липы.

Единственный недостаток этой породы дерева – мягкость. Невысокая устойчивость к механическому воздействию определяет условия эксплуатации. Такая вагонка требует предельной аккуратности во время монтажа. После обшивки бани нужно стараться не оставлять на облицовке вмятин и царапин. Если нет возможности уберечь липовую вагонку от механического воздействия, лучше выбрать отделочный материал из более твердой породы дерева.

Вагонка липа

Особенности вагонки из черной ольхи

Ольховая вагонка – эффектный облицовочный материал. Красивая выраженная текстура дерева и его красноватый или шоколадный оттенок обеспечат фасаду бани стильный вид.

Вагонка из ольхи

У ольхи есть важное для внешней отделки свойство: эта древесина обладает высокой влагостойкостью. Ольха предпочитает почвы, насыщенные водой. Поэтому это дерево практически не подвержено гниению. По этой причине из ольхи сооружали колодцы, строили мосты и пирсы.

Эта древесина отличается прочностью, но в то же время достаточно эластична. Ольховую вагонку не поведет от резких перепадов температур и долговременной жары. Природная эластичность древесины позволит сохранить правильную геометри

Что такое вагонка — на что обратить внимание при выборе. Жми!

Вагонка, как материал для обшивки внутренних и фасадных стен и других строительных конструкций используется довольно давно. Но что такое вагонка и какие виды погонажной древесины следует рассмотреть более детально знают не все, особенно учитывая тот факт, что на рынке строительно-отделочных материалов появилось много ее разновидностей.

Вконтакте

Одноклассники

Facebook

Twitter

Мой мир

Причины популярности вагонки

Вагонка используется в отделке помещений самого разного назначения: ею можно обшивать стены бань или саун, террас, балконов, фасадов, используется и в качестве декоративного покрытия для отделки жилых комнат, позволяя создать в них дизайн деревянного дома. При этом, если используется качественный материал, долговечность вагонки может составить от 25 и более лет.

Обратите внимание!

 

Немаловажными являются простота и легкость проведения монтажа вагонки, который домашние мастера могут выполнить своими руками, существенно сокращая расходы на ремонт.

Еще одной приятной характеристикой является невысокая цена квадратного метра вагонки, полностью готового к монтажу и не требующего, за редким исключением, дополнительной декоративной или защитной обработки.

Несмотря на то что вагонка довольно однообразна по своему внешнему виду, это не мешает применять различные варианты ее крепления к поверхности стен, позволяя находить интересные решения для монтажа.

На фото вагонка штиль

Некоторые характеристики вагонки

Вагонка – это ламели с пазом и гребнем, которые и обеспечивают легкость монтажа. Изначально, вагонка изготавливалась из древесины. Однако сегодня вагонкой могут называть изделия, произведенные из разных видов сырья, исходя лишь из внешнего сходства между ними – наличия ламелей и способа крепления: «паз-гребень». Одна из таких разновидностей – пластиковая вагонка, получившая довольно широкое распространение, особенно для фасадной отделки.

Но так как для традиционной вагонки сырьем для изготовления является древесина, то это

обеспечивает ей ряд характерных свойств:

• экологичность;
• красивый внешний вид, зависящий от структуры дерева;
• высокие характеристики тепло- и звукоизоляции;
• податливость в обработке;
• практически отсутствующим коэффициентом температурного расширения.

На фото евровагонка

Это интересно! Утепление балкона пеноплексом своими руками: технология проведения работ, советы специалистов и видео-инструкция

Сырье для производства вагонки

Вагонка может изготавливаться и из хвойных пород древесины, и из лиственных. Из хвойных наиболее распространенными являются сосна. Ель значительно реже применяется для производства вагонки из-за своей более рыхлой структуры, хороша для этого древесина кедра и лиственницы, но их используют только для изготовления элитных видов отделки. Из лиственных пород – ольха, осина, липа, бук, ясень, клен, реже дуб или орех. Вагонка из сосны находит применение в жилых помещениях, но не рекомендуется, из-за смолянистых выделений, для отделки бани или сауны. Для этого более подходящий вариант – материал из липы или осины.

Всегда следует помнить и о характерных «болезнях» изделий из натуральной древесины: подверженности гниению, уязвимости перед влажной средой. Например, для фасадных работ вполне подходящей может оказаться материал с естественным, в пределах 20-25%, уровнем влажности, но как правило, потребуется нанесение защитных покрытий. Хотя оптимальный вариант в этом случае – вагонка из лиственницы, древесины, которая со временем и под влиянием влажной среды, становится более твердой и прочной. А для внутренней отделки рекомендуется использовать вагонку, прошедшую принудительную сушку, при которой влажность материала не превышает 15%, именно евровагонка полностью отвечает этому критерию.

Необработанная вагонка

Это интересно! Как обшить потолок гипсокартоном: расчет материалов, разметка уровня потолка, крепление листов

Сортамент вагонки

Для определения класса вагонки следует в основном опираться на качество сырья, используемого для ее производства. Изготовление вагонки в Европе осуществляется на основе стандартов DIN, в нашей стране – ГОСТа, хотя наиболее распространенной является практика выпуска изделий по специально разработанным техническим условиям. Такая ситуация приводит к тому, что использование единой классификации практически невозможно, поэтому размеры вагонки, в том числе и ее толщина могут сильно отличаться у разных производителей.
[rek_custom1]

Классификация вагонки

Исходя из качества и состояния исходного сырья, в основу которого положен принцип наличия на нем сучков, синевы, смолянистых кармашков, трещин и т.д., можно выделить 4 класса или сорта вагонки:

• «премиум» или «экстра» (иногда ее называют «нулевой») – характеризуется полным отсутствием сердцевины, сучков и иных изъянов;
• для класса «А» допускается наличие несквозных трещин и сучков, в количестве одной единицы 1,5 м погонажа, а для ее производства не используется сердцевина;
• в изделиях класса «В» допускаются небольшие сквозные трещины, а также до 4 сучков;
• к классу «С» относят изделия на которых количество и характер трещин, сучков превышает количество, допустимое для класса «В», кроме того, возможна различная текстура вагонки, дефекты поверхности как механические, так и по цвету.

Что такое вагонка видео:

Это интересно! Утепление стен эковатой своими руками: недостатки и преимущества, этапы монтажа

Е

Классификация вагонки из липы — Лучший лес

В современном строительстве предпочтение отдается природным натуральным материалам. Самый популярный из них это дерево. Оно обладает качественными и эстетическими характеристиками. Неудивительно, что для отделки помещения многие предпочитают купить вагонку липа экстра.

Особенности вагонки из липы

Свойства и характеристики липы делают вагонку из этого сорта древесины универсальным материалом. Вагонка из липы используется для отделки бань и саун, жилых и прочих помещений. Она может быть использована не только для внутренней, но и для внешней отделки. Современные технологии производства обеспечивают материалу повышенные качественные характеристики. При внутренних отделочных работах вагонка из липы одинаково хороша для отделки, как стен и потолков, так и полов.

Выделим особенности материала высокого качества:

• однородная структура с отсутствием каких-либо неровностей и сучков;
• сравнительно небольшая плотность (до 520 кг/м3), что не позволяет материалу сильно нагреваться при высоких температурах и делает актуальной вагонку из липы для бани;
• экологичность и наличие в древесине полезных для здоровья человека эфирных масел;
• липа имеет мягкий теплый оттенок, варьирующийся в диапазоне от светло-желтого к светло-коричневому. Также можно купить в СПб вагонку из липы белого цвета.

Сорта

Есть возможность выбрать сорт, оптимально подходящий под эксплуатационные требования вашего объекта. Качественные характеристики и свойства влияют и на цену вагонки из липы. К выбору стоит подходить взвешено и тщательно, чтобы обеспечить долговечность полученного при строительстве результата.

Сорта:

Вы можете купить вагонку из липы экстра для отделки любо типа и сложности. Её характеризует высокое качество, идеально обработанная поверхность, безупречная форма.

Качественный материал, на поверхности которого допускаются минимальные дефекты мелкие трещины, небольшой сучок. Эксплуатационные характеристики такой вагонки высокие, а наличие незначительных изъянов придает отделке особый шарм естественности и натуральности.

Хорошее сочетание приемлемой стоимости и качественных характеристик. При длительной эксплуатации возможно изменение цвета вагонки. На поверхности допускается небольшое количество сучков.

Данный вариант можно назвать самым экономичным. Несмотря на то, что на поверхности могут присутствовать сучки в большом количестве, все положительные характеристики липы сохранены. А наличие эстетичных дефектов не всегда имеет принципиальное значение.

Материал, производимый строго по европейским стандартам. Имеет определенные конструктивные отличия: дополнительные каналы для водоотвода и вентиляции, глубокие пазы. Проходит термообработку. Материал является примером высокого качества и нашел широкое применение в ремонтно-строительной сфере.

Заказать вагонку от производителя в Санкт-Петербурге выгодно можно в компании Лучший Лес.

Машинное обучение

: Обзор классификации алгоритмов

В этом посте мы рассмотрим наиболее широко используемые алгоритмы машинного обучения. Их огромное количество, и легко запутаться, услышав такие термины, как «алгоритмы обучения на основе экземпляров» и «перцептрон».

Обычно все алгоритмы машинного обучения делятся на группы в зависимости от их стиля обучения, функции или задач, которые они решают. В этом посте вы найдете классификацию, основанную на стиле обучения.Также отмечу общие задачи, которые помогают решать эти алгоритмы.

Количество алгоритмов машинного обучения, которые используются сегодня, велико, и я не буду называть 100% из них. Однако я хотел бы дать обзор наиболее часто используемых.

Алгоритмы обучения с учителем

Если вы не знакомы с такими терминами, как «обучение с учителем» и «обучение без учителя», ознакомьтесь с нашей публикацией «ИИ против машинного обучения», где эта тема подробно освещена. Теперь познакомимся с алгоритмами.

1. Алгоритмы классификации

Наивный Байес

Байесовские алгоритмы — это семейство вероятностных классификаторов, используемых в машинном обучении на основе применения теоремы Байеса.

Наивный байесовский классификатор был одним из первых алгоритмов, используемых для машинного обучения. Он подходит для бинарной и мультиклассовой классификации и позволяет делать прогнозы и прогнозировать данные на основе исторических результатов. Классический пример — системы фильтрации спама, которые использовали наивный байесовский метод до 2010 года и показали удовлетворительные результаты.Однако, когда было изобретено байесовское отравление, программисты начали думать о других способах фильтрации данных.

Используя теорему Байеса, можно сказать, как возникновение события влияет на вероятность другого события.

Например, этот алгоритм вычисляет вероятность того, что определенное электронное письмо является или не является спамом, на основе типичных используемых слов. Обычные слова для спама — «предложение», «заказать сейчас» или «дополнительный доход». Если алгоритм обнаруживает эти слова, высока вероятность того, что письмо является спамом.

Наивный метод Байеса предполагает, что функции независимы. Поэтому алгоритм называется наивным.

Полиномиальный наивный байесовский алгоритм

Помимо наивного байесовского классификатора, в этой группе есть и другие алгоритмы. Например, полиномиальный наивный байесовский метод, который обычно применяется для классификации документов на основе частоты встречаемости определенных слов в документе.

Байесовские алгоритмы все еще используются для категоризации текста и обнаружения мошенничества. Они также могут применяться для машинного зрения (например, распознавания лиц), сегментации рынка и биоинформатики.

Логистическая регрессия

Хотя название может показаться противоречащим интуиции, логистическая регрессия на самом деле является разновидностью алгоритма классификации.

Логистическая регрессия — это модель, которая делает прогнозы с использованием логистической функции для поиска зависимости между выходными и входными переменными. Statquest сделал отличное видео, в котором они объясняют разницу между линейной и логистической регрессией на примере мышей с ожирением.

Деревья решений

Дерево решений — это простой способ визуализировать модель принятия решений в виде дерева.Преимущества деревьев решений в том, что их легко понять, интерпретировать и визуализировать. Кроме того, они не требуют больших усилий для подготовки данных.

Однако у них есть и большой недостаток. Деревья могут быть нестабильными из-за даже самых незначительных вариаций (разброса) данных. Также возможно создавать слишком сложные деревья, которые плохо обобщаются. Это называется переобучением. Бэггинг, бустинг и регуляризация помогают бороться с этой проблемой. Мы поговорим о них позже в этом посте.

Элементами каждого дерева решений являются:

• Корневой узел, который задает основной вопрос. На нем есть стрелки, указывающие вниз, но нет стрелок, указывающих на него. Например, представьте, что вы строите дерево, чтобы решить, какую пасту вам следует съесть на ужин.
• Филиалов. Подраздел дерева называется ветвью, а иногда и поддеревом.
• Узлы принятия решений. Это подузлы для корневого узла, который также можно разделить на несколько узлов. Ваши узлы принятия решений могут быть «карбонарами»? или «с грибами?».
• Листья или Конечные узлы. Эти узлы не разделяются. Они представляют собой окончательные решения или прогнозы.

Также важно упомянуть разделение. Это процесс разделения узла на подузлы. Например, если вы не вегетарианец, подойдет карбонара. Но если да, то ешьте пасту с грибами. Также существует процесс удаления узла, называемый обрезкой.

Алгоритмы дерева решений упоминаются как CART (деревья классификации и регрессии). Деревья решений могут работать с категориальными или числовыми данными.

• Деревья регрессии используются, когда переменные имеют числовые значения.
• Деревья классификации могут применяться, когда данные являются категориальными (классами).

Деревья решений достаточно интуитивно понятны для понимания и использования. Вот почему древовидные диаграммы обычно применяются в самых разных отраслях и дисциплинах. GreyAtom предоставляет широкий обзор различных типов деревьев решений и их практических приложений.

SVM (Машина опорных векторов)

Машины опорных векторов — это еще одна группа алгоритмов, используемых для задач классификации и, иногда, регрессии.SVM хорош тем, что дает довольно точные результаты при минимальной вычислительной мощности.

Цель SVM — найти гиперплоскость в N-мерном пространстве (где N соответствует количеству функций), которая четко классифицирует точки данных. Точность результатов напрямую зависит от выбранной нами гиперплоскости. Мы должны найти плоскость, которая имеет максимальное расстояние между точками данных обоих классов.

Эта гиперплоскость графически представлена ​​в виде линии, отделяющей один класс от другого.Точки данных, расположенные по разные стороны гиперплоскости, относятся к разным классам.

Обратите внимание, что размер гиперплоскости зависит от количества элементов. Если количество входных объектов равно 2, то гиперплоскость представляет собой просто линию. Если количество входных объектов равно 3, то гиперплоскость становится двумерной. Становится трудным изобразить модель на графике, когда количество функций превышает 3. Итак, в этом случае вы будете использовать типы ядра, чтобы преобразовать ее в трехмерное пространство.

Почему это называется машиной опорных векторов? Опорные векторы — это точки данных, ближайшие к гиперплоскости. Они напрямую влияют на положение и ориентацию гиперплоскости и позволяют максимизировать запас классификатора. Удаление опорных векторов изменит положение гиперплоскости. Это моменты, которые помогают нам построить нашу SVM.

SVM в настоящее время активно используются в медицинской диагностике для обнаружения аномалий, в системах контроля качества воздуха, для финансового анализа и прогнозов на фондовом рынке, а также для устранения неисправностей машин в промышленности.

2. Алгоритмы регрессии

Алгоритмы регрессии полезны в аналитике, например, когда вы пытаетесь спрогнозировать затраты на ценные бумаги или продажи для определенного продукта в определенное время.

Линейная регрессия

Линейная регрессия пытается смоделировать взаимосвязь между переменными путем подгонки линейного уравнения к наблюдаемым данным.

Есть объясняющие и зависимые переменные. Зависимые переменные — это то, что мы хотим объяснить или спрогнозировать.Пояснительные, как следует из названия, кое-что объясняют. Если вы хотите построить линейную регрессию, вы предполагаете, что существует линейная связь между зависимыми и независимыми переменными. Например, есть корреляция между квадратными метрами дома и его ценой или плотностью населения и мест для шашлыка в этом районе.

После того, как вы сделаете это предположение, вам нужно будет выяснить конкретную линейную зависимость. Вам нужно будет найти уравнение линейной регрессии для набора данных.Последний шаг — вычислить остаток.

Примечание: Когда регрессия рисует прямую линию, она называется линейной, когда это кривая — полиномиальной.

Алгоритмы неконтролируемого обучения

Теперь давайте поговорим об алгоритмах, которые могут находить скрытые закономерности в немаркированных данных.

1. Кластеризация

Кластеризация означает, что мы разделяем входные данные на группы в зависимости от степени их сходства друг с другом. Кластеризация обычно является одним из шагов к построению более сложного алгоритма.Проще изучить каждую группу по отдельности и построить модель на основе их особенностей, чем работать со всем сразу. Этот же прием постоянно используется в маркетинге и продажах, чтобы разбить всех потенциальных клиентов на группы.

Очень распространенными алгоритмами кластеризации являются кластеризация по k-среднему и k-ближайший сосед.

Кластеризация K-средних

Кластеризация K-средних делит набор элементов векторного пространства на заранее определенное количество кластеров k. Однако неправильное количество кластеров сделает недействительным весь процесс, поэтому важно попробовать его с другим количеством кластеров.Основная идея алгоритма k-средних состоит в том, что данные случайным образом разделяются на кластеры, и после этого центр каждого кластера, полученного на предыдущем шаге, итеративно пересчитывается. Затем векторы снова делятся на кластеры. Алгоритм останавливается, когда в какой-то момент кластеры не меняются после итерации.

Этот метод может применяться для решения проблем, когда кластеры различны или могут быть легко отделены друг от друга без перекрытия данных.

K-ближайший сосед

kNN означает k-ближайший сосед.Это один из простейших алгоритмов классификации, иногда используемых в задачах регрессии.

Для обучения классификатора у вас должен быть набор данных с предопределенными классами. Разметка производится вручную с привлечением специалистов в изучаемой области. Используя этот алгоритм, можно работать с несколькими классами или прояснить ситуации, когда входные данные принадлежат более чем одному классу.

Метод основан на предположении, что похожие метки соответствуют близким объектам в векторном пространстве атрибутов.

Современные программные системы используют kNN для визуального распознавания образов, например, для сканирования и обнаружения скрытых пакетов в нижней части корзины при оформлении заказа (например, AmazonGo). K-ближайший сосед также используется в банковском деле для обнаружения закономерностей использования кредитных карт. Алгоритмы kNN анализируют все данные и выявляют необычные закономерности, указывающие на подозрительную активность.

2. Снижение размерности

Анализ главных компонентов (PCA) — важный метод, который необходимо понимать для эффективного решения проблем, связанных с машинным обучением.

Представьте, что вам нужно учесть множество переменных. Например, вам нужно сгруппировать города в три группы: хорошие для жизни, плохие для жизни и так себе. Сколько переменных нужно учитывать? Наверное, много. Вы понимаете отношения между ними? На самом деле, нет. Так как же взять все собранные вами переменные и сосредоточиться только на нескольких из них, которые являются наиболее важными?

С технической точки зрения, вы хотите «уменьшить размер вашего пространства функций». Уменьшая размер вашего пространства функций, вам удастся получить меньше взаимосвязей между переменными, которые нужно учитывать, и вы с меньшей вероятностью переобьете свою модель.

Есть много способов добиться уменьшения размерности, но большинство из этих методов относятся к одному из двух классов:

• Устранение признаков;
• Извлечение признаков.

Устранение функций означает, что вы уменьшаете количество функций, удаляя некоторые из них. Преимущества этого метода в том, что он прост и поддерживает интерпретируемость ваших переменных. Однако недостатком является то, что вы не получаете никакой информации от переменных, которые решили отбросить.

Извлечение признаков позволяет избежать этой проблемы. Цель применения этого метода — извлечь набор функций из данного набора данных. Функция извлечения объектов направлена ​​на уменьшение количества объектов в наборе данных путем создания новых объектов на основе существующих (а затем отбрасывания исходных объектов). Новый сокращенный набор функций должен быть создан таким образом, чтобы он мог суммировать большую часть информации, содержащейся в исходном наборе функций.

Анализ главных компонентов — это алгоритм выделения признаков.он объединяет входные переменные особым образом, а затем можно отбросить «наименее важные» переменные, сохранив при этом наиболее ценные части всех переменных.

Одно из возможных применений PCA — когда изображения в наборе данных слишком велики. Уменьшенное представление функций помогает быстро справляться с такими задачами, как сопоставление и поиск изображений.

3. Изучение правил ассоциации

Apriori — один из самых популярных алгоритмов поиска правил ассоциации.Он способен обрабатывать большие объемы данных за относительно небольшой период времени.

Дело в том, что базы данных многих проектов сегодня очень большие, достигают гигабайт и терабайт. И они будут продолжать расти. Следовательно, нужен эффективный масштабируемый алгоритм для нахождения ассоциативных правил за короткий промежуток времени. Априори — один из таких алгоритмов.

Чтобы применить алгоритм, необходимо подготовить данные, преобразовав их все в двоичную форму и изменив структуру данных.

Обычно этот алгоритм применяется к базе данных, содержащей большое количество транзакций, например, к базе данных, содержащей информацию обо всех товарах, которые покупатели купили в супермаркете.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это один из методов машинного обучения, который помогает научить машину взаимодействовать с определенной средой. В этом случае среда (например, в видеоигре) служит учителем. Он обеспечивает обратную связь с решениями, принимаемыми компьютером.На основе этой награды машина учится действовать наилучшим образом. Это напоминает то, как дети учатся не трогать горячую сковороду — через испытание и через чувство боли.

Разбивая этот процесс на части, он включает следующие простые шаги:

• Компьютер наблюдает за окружающей средой;
• Выбирает стратегию;
• Действует в соответствии с этой стратегией;
• Получает вознаграждение или штраф;
• Учится на этом опыте и уточняет стратегию;
• Повторяется, пока не будет найдена оптимальная стратегия.

Q-Learning

Есть несколько алгоритмов, которые можно использовать для обучения с подкреплением. Одним из наиболее распространенных является Q-обучение.

Q-Learning — это алгоритм обучения с подкреплением без использования моделей. Q-обучение основано на вознаграждении, получаемом от окружения. Агент формирует функцию полезности Q, которая впоследствии дает ему возможность выбрать стратегию поведения и учесть опыт предыдущих взаимодействий с окружающей средой.

Одним из преимуществ Q-Learning является то, что оно может сравнивать ожидаемую полезность доступных действий без формирования моделей окружающей среды.

Ансамблевое обучение

Ансамблевое обучение — это метод решения проблемы путем построения нескольких моделей машинного обучения и их комбинирования. Ансамблевое обучение в основном используется для повышения производительности моделей классификации, прогнозирования и аппроксимации функций. Другие применения ансамблевого обучения включают проверку решения, принятого моделью, выбор оптимальных характеристик для построения моделей, инкрементное обучение и нестационарное обучение.

Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных алгоритмов ансамблевого обучения.

Бэггинг

Бэггинг — это бутстреп-агрегат. Это один из самых ранних ансамблевых алгоритмов с удивительно хорошей производительностью. Чтобы гарантировать разнообразие классификаторов, вы используете загрузочные реплики обучающих данных. Это означает, что различные подмножества обучающих данных выбираются случайным образом — с заменой — из набора обучающих данных. Каждое подмножество обучающих данных используется для обучения разных классификаторов одного и того же типа.Затем отдельные классификаторы можно комбинировать. Для этого вам нужно принять решение простым большинством голосов. Класс, присвоенный большинством классификаторов, является решением ансамбля.

Повышение

Эта группа ансамблевых алгоритмов похожа на бэггинг. Boosting также использует различные классификаторы для повторной выборки данных, а затем выбирает оптимальную версию большинством голосов. При усилении вы итеративно обучаете слабые классификаторы, чтобы собрать их в сильный классификатор.Когда классификаторы добавляются, им обычно присваиваются некоторые веса, которые описывают точность их прогнозов. После добавления в ансамбль слабого классификатора веса пересчитываются. Неправильно классифицированные исходные данные набирают больше веса, а правильно классифицированные экземпляры худеют. Таким образом, система больше фокусируется на примерах, где была получена ошибочная классификация.

Случайный лес

Случайные леса или леса случайных решений — это метод обучения ансамбля для классификации, регрессии и других задач.Чтобы построить случайный лес, вам нужно обучить множество деревьев решений на случайных выборках обучающих данных. Результат случайного леса — наиболее частый результат среди отдельных деревьев. Леса случайных решений успешно борются с переобучением из-за _случайной _ природы алгоритма.

Стекинг

Стекинг — это метод ансамблевого обучения, который объединяет несколько моделей классификации или регрессии с помощью мета-классификатора или мета-регрессора. Модели базового уровня обучаются на основе полного обучающего набора, затем метамодель обучается на выходных данных моделей базового уровня в качестве функций.

Нейронные сети

Нейронная сеть — это последовательность нейронов, соединенных синапсами, которая напоминает структуру человеческого мозга. Однако человеческий мозг еще сложнее.

В нейронных сетях замечательно то, что их можно использовать практически для любых задач, от фильтрации спама до компьютерного зрения. Однако они обычно применяются для машинного перевода, обнаружения аномалий и управления рисками, распознавания речи и генерации языка, распознавания лиц и многого другого.

Нейронная сеть состоит из нейронов или узлов. Каждый из этих нейронов получает данные, обрабатывает их и затем передает другому нейрону.

Каждый нейрон обрабатывает сигналы одинаково. Но как же тогда получить другой результат? За это отвечают синапсы, соединяющие нейроны друг с другом. У каждого нейрона может быть множество синапсов, которые ослабляют или усиливают сигнал. Кроме того, нейроны могут со временем изменять свои характеристики. Выбрав правильные параметры синапса, мы сможем получить правильные результаты преобразования входной информации на выходе.

Существует много различных типов NN:

• Нейронные сети прямого распространения (FF или FFNN) и персептроны § очень просты, в сети нет петель или циклов. На практике такие сети используются редко, но часто их комбинируют с другими типами для получения новых.
• Сеть Хопфилда (HN) — это полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. Такую сеть часто называют ассоциативной сетью памяти. Подобно тому, как человек, видя одну половину таблицы, может представить себе вторую половину, эта сеть, получив зашумленную таблицу, восстанавливает ее до полного.
• Сверточные нейронные сети (CNN) и глубокие сверточные нейронные сети (DCNN) сильно отличаются от других типов сетей. Обычно они используются для обработки изображений, задач, связанных с аудио или видео. Типичный способ применения CNN — классифицировать изображения.

Интересно наблюдать за множеством различных типов нейронных сетей. Сделать это можно в зоопарке NN.

Заключение

Этот пост представляет собой широкий обзор различных алгоритмов машинного обучения, но еще многое предстоит сказать.Следите за обновлениями в наших Twitter, Facebook и Medium, чтобы увидеть больше руководств и сообщений о захватывающих возможностях машинного обучения.

Обзор методов классификации в Python с помощью Scikit-Learn

Введение

Вы программист на Python и хотите заняться машинным обучением? Отличное место для начала вашего путешествия — знакомство с Scikit-Learn.

Выполнение некоторой классификации с помощью Scikit-Learn — это простой и понятный способ начать применять то, что вы узнали, чтобы конкретизировать концепции машинного обучения, реализуя их с помощью удобной, хорошо документированной и надежной библиотеки.

Что такое Scikit-Learn?

Scikit-Learn — это библиотека для Python, которая была впервые разработана Дэвидом Курнапо в 2007 году. Она содержит ряд полезных алгоритмов, которые можно легко реализовать и настроить для целей классификации и других задач машинного обучения.

Scikit-Learn использует SciPy в качестве основы, поэтому этот базовый стек библиотек должен быть установлен до того, как Scikit-Learn можно будет использовать.

Определение наших терминов

Прежде чем мы углубимся в изучение Scikit-Learn, давайте определим наши термины.Важно понимать словарь, который будет использоваться при описании функций Scikit-Learn.

Начнем с того, что система или сеть машинного обучения принимает входные и выходные данные. Входные данные в структуру машинного обучения часто называют «функциями».

Характеристики — это, по сути, те же параметры, что и переменные в научном эксперименте, они являются характеристиками наблюдаемого явления, которые можно количественно или измерить каким-либо образом.

Когда эти функции вводятся в структуру машинного обучения, сеть пытается различить соответствующие закономерности между функциями.Эти шаблоны затем используются для генерации выходных данных структуры / сети.

Выходные данные структуры часто называют «метками», поскольку выходные функции имеют некоторые метки, присвоенные им сетью, некоторые предположения о том, в какую категорию попадают выходные данные.

Кредит: Siyavula Education

В контексте машинного обучения классификация — это тип обучения с учителем. Контролируемое обучение означает, что данные, передаваемые в сеть, уже помечены, а важные функции / атрибуты уже заранее разделены на отдельные категории.

Это означает, что сеть знает, какие части входных данных важны, а также существует цель или группа.

Оценка модели классификации | Машинное обучение, глубокое обучение и компьютерное зрение

Переключить навигацию Ричи Нг

• Языки
• Машинное обучение
• Блог
• Найти

• Машинное обучение
• Ресурсы по машинному обучению
  • Интернет-ресурсы
  • Журнальная библиотека
  • Наборы данных для машинного обучения
• Машинное обучение и эконометрика
  • Ресурсы
• Теория контролируемого обучения
  • Обзор
  • Линейная регрессия с одной переменной
  • Линейная алгебра
  • Линейная регрессия с множественными переменными
  • Логистическая регрессия
  • Нейронные сети (Представление)
  • Нейронные сети (обучение)
  • Применение машинного обучения
  • Проектирование систем машинного обучения
  • Машины опорных векторов
• Теория обучения без учителя
  • Обучение без учителя
  • Уменьшение размерности
  • Обнаружение аномалий
  • Рекомендательные системы
  • Крупномасштабное машинное обучение
  • Фото OCR
• Теория обучения с подкреплением
  • Марковские процессы принятия решений
  • Обучение с подкреплением
  • Теория игр
• Теория глубокого обучения
  • Условия глубокого обучения
  • Введение в глубокое обучение
  • Глубокие нейронные сети: Введение
  • Глубокие сверточные сети Введение
• Глубокое обучение с TensorFlow
  • Изучение NotMNIST
  • Глубокие нейронные сети
  • Регуляризация
  • Глубокие сверточные сети
• Машинное обучение с помощью Scikit-Learn
  • Введение в машинное обучение
  • Введение в IPython
  • Набор данных Iris

.