Авито пряжа: Товары для рукоделия и творчества в интернет-магазине Кудель по низким ценам

Павловопосадская платочная мануфактура

1. Общество с ограниченной ответственностью «Сола» (ОГРН 1187627020921, ИНН 7606117673, юридический и фактический адрес: 150054, Россия, г.Ярославль, ул.Чкалова, дом 2, офис 308, и Общество с ограниченной ответственностью «Платочный калейдоскоп» (ОГРН 1107847356000, ИНН 7802729023, юридический и фактический адрес: 601655, Россия, Владимирская область, г.Александров, Стрелецкая наб,1), являющиеся официальными дилерами ОАО «Павловопосадская платочная мануфактура» по дистанционной торговле фирменными изделиями (в дальнейшем по отдельности именуемые «Продавец»), публикует настоящий Договор о предварительно приеме заявок на выпуск отсутствующих в текущем ассортименте изделий по заявке покупателя с последующеей их продажей дистанционным способом по образцам, представленным на официальном интернет-сайте www.platki.ru и в каталоге «Фирменной платочной продукции Павловопосадской платочной мануфактуры».

2. Предварительный заказ изделий не является публичной офертой. Такую возможность Продавец может предоставлять в качестве ограниченного предложения некоторым своим постоянным покупателям.

3. Предложение на предварительный заказ изделий размещаются на сайте platki.ru в разделе Предварительный заказ. Данный раздел доступен только тем покупателям, для которых Продавец предоставляет возможность предварительного заказа.

4. Предварительный заказ включает в себя три стадии.

На первой стадии Продавец объявляет предварительный заказ открытым и устанавливает конечную дату для завершения сбора заявок на выпуск изделий. Покупатель в течение установленного срока может выбрать и заказать до 5 изделий одного рисунка и вида. Выбрав изделия, Покупатель средствами личного кабинета сайта отправляет заявку Продавцу, предварительно отметив согласие с данными условиями. После отправки заявки изменить количество заказанных изделий невозможно.

По завершении приема заявок Продавец подсчитывает их количество и принимает решение о возможности выпуска данного изделия. Если такое решение принимается, заказ переходит в следующую стадию — Исполнение. Если не принимает — предварительный заказ по данному изделию отменяется.

На этапе исполнения заказа новые заказы на данное изделие не принимаются, изменения сделанных на него заказов невозможны.

По готовности изделий к реализации наступает третья фаза предзаказа — Реализация.

На этой стадии изделия становятся доступными к заказу через сайт обычным образом. Реализация изделий может осуществляться партиями, по мере поступления товара на склад, при этом возможность выкупить товар будет предоставляться покупателям в порядке очередности подачи заявок. Покупатель обязуется выкупить изделия в течение 21 календарного дня.

Через интернет-магазин реализуются только изделия первого сорта, прошедшие повторный контроль. При наличии в производстве изделий стандартного и третьего сорта они могут поступать для реализации всем покупателям в розничную торговую сеть. В розничных магазинах могут также реализовываться предзаказные изделия первого сорта, на которые была оформлена доставка в магазин и не выкупленные участником предзаказа.

Покупатели, не выкупающие предзаказные изделия без уважительных причин, будут лишаться права делать предзаказы.

Изделия реализуются по ценам, действующим на момент начала продажи изделия. Если с момента начала приема заявок на выпуск изделия до момента начала его реализации цены выросли, покупатель имеет право отказаться от покупки без каких-либо санкций со стороны Продавца.

xgboost · PyPI

eXtreme Gradient Boosting
======== ===
[![Статус сборки](https://travis-ci.org/dmlc/xgboost.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/dmlc/xgboost)
[! [Статус документации](https://readthedocs.org/projects/xgboost/badge/?version=latest)](https://xgboost.readthedocs.org)
[![Значок статуса CRAN](http://www .r-pkg.org/badges/version/xgboost)](http://cran.r-project.org/web/packages/xgboost)
[![Чат Gitter для разработчиков на https://gitter. im/dmlc/xgboost](https://badges.gitter.im/Join%20Chat.svg)](https://gitter.im/dmlc/ xgboost?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge&utm_content=badge)

Оптимизированная библиотека повышения градиента общего назначения. Библиотека распараллелена, а также предоставляет оптимизированную распределенную версию.

Он реализует алгоритмы машинного обучения в рамках [Gradient Boosting](https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting), включая [Обобщенную линейную модель](https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model ) (GLM) и [Градиентные деревья решений] (https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting#Gradient_tree_boosting) (GBDT). XGBoost также может быть [распределенным](#features) и масштабироваться до терамасштабных данных

XGBoost является частью [Распределенного машинного обучения Common](http://dmlc.github.io/) проектов

Содержание
———
* [Что нового](#whats-new)
* [Версия](#version)
* [Документация](doc/index. md)
* [Инструкция по сборке] (doc/build.md)
* [Features](#features)
* [Distributed XGBoost](multi-node)
* [Usecases](doc/index.md#highlight-links)
* [Отчеты об ошибках]( #отчет об ошибках)
* [Участие в XGBoost](#contributing-to-xgboost)
* [Коммиттеры и участники](CONTRIBUTORS.md)
* [Лицензия](#license)
* [XGBoost в Graphlab Create](#xgboost-in- graphlab-create)

Что нового
———-

* XGBoost помогает Оуэну Чжану выиграть [конкурс Avito Context Ad Click](https://www.kaggle.com/c/avito -контекстное-объявление-клики). Ознакомьтесь с [интервью от Kaggle](http://blog.kaggle.com/2015/08/26/avito-winners-interview-1st-place-owen-zhang/).
* XGBoost помогает Chenglong Chen выиграть [конкурс Kaggle CrowdFlower] (https://www.kaggle.com/c/crowdflower-search-relevance)
Ознакомьтесь с [победившим решением] (https://github.com/ChenglongChen /Kaggle_CrowdFlower)
* Релиз XGBoost-0.4, см. [CHANGES.md](CHANGES. md#xgboost-04)
* XGBoost помогает трем командам-чемпионам выиграть [WWW2015 Microsoft Malware Classification Challenge (BIG 2015)](http:// www.kaggle.com/c/malware-classification/forums/t/13490/say-no-to-overfitting-approaches-sharing)
Ознакомьтесь с [победившим решением](doc/README.md#highlight-links)
* [Версия внешней памяти](doc/external_memory.md)

Версия
——-

* Текущая версия xgboost -0.4
— [Журнал изменений](CHANGES.md)
— Эта версия совместима с версиями 0.3x

Особенности
———
* Легко доступен через интерфейс командной строки, [python](https:// github.com/dmlc/xgboost/blob/master/demo/guide-python/basic_walkthrough.py),
[R](https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/R-package/demo/ basic_walkthrough.R),
[Джулия](https://github.com/antinucleon/XGBoost.jl/blob/master/demo/basic_walkthrough.jl)
* Это быстро! Сравнительные показатели, сравнивающие xgboost, h30, Spark, R — [числа benchm-ml] (https://github. com/szilard/benchm-ml)
* Эффективность использования памяти — обработка разреженных матриц, поддержка внешней памяти
* Точное предсказание и широко используется исследователями данных и kagglers — [выделенные ссылки] (https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/doc/README.md#highlight-links)
* Распределенная версия работает на Hadoop (YARN), MPI, SGE и т. д. масштабируются до миллиардов примеров.

Сообщения об ошибках
————-

* Для сообщений об ошибках используйте страницу [xgboost/issues](https://github.com/dmlc/xgboost/issues).
* Чтобы задать общие вопросы или поделиться своим опытом использования xgboost, используйте [Группу пользователей XGBoost] (https://groups.google.com/forum/#!forum/xgboost-user/)

Участие в XGBoost
— ———————

XGBoost был разработан и используется группой активных членов сообщества. Каждый может внести свой вклад. Это способ сделать проект лучше и доступнее для большего количества пользователей.
* Просмотрите [Список пожеланий по функциям] (https://github.com/dmlc/xgboost/labels/Wish-List), чтобы узнать, что можно улучшить, или откройте вопрос, если вы хотите что-то.
* Внесите свой вклад в [документы и примеры](https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/doc/), чтобы поделиться своим опытом с другими пользователями.
* Пожалуйста, добавьте свое имя в [CONTRIBUTORS.md](CONTRIBUTORS.md) после объединения вашего патча.

Лицензия
——-
© Contributors, 2015. Под лицензией [Apache-2](https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/LICENSE).

XGBoost в Graphlab Create
—————————
* XGBoost принят как часть инструментария для расширенного дерева в Graphlab Create (GLC) . Graphlab Create — это мощный набор инструментов Python, который позволяет вам выполнять манипуляции с данными, обработку графиков, поиск по гиперпараметрам и визуализацию данных масштабирования TeraBytes в одной среде. Попробуйте [Graphlab Create](http://graphlab. com/products/create/quick-start-guide.html)
* Хороший [сообщение в блоге](http://blog.graphlab.com/using-gradient-boosted- деревья для предсказания спроса на велосипеды) Джей Гу об использовании усиленного дерева GLC для решения проблемы совместного использования велосипедов kaggle:

Алгоритм XGBoost: Да здравствует она! | by Vishal Morde

Photo by Jared Subia on Unsplash

(Эта статья написана в соавторстве с Venkat Anurag Setty)

Я до сих пор помню первый день моей первой работы пятнадцать лет назад. Я только что закончил аспирантуру и поступил на работу в глобальный инвестиционный банк в качестве аналитика. В первый день я постоянно поправлял галстук и пытался вспомнить все, что выучил. Тем временем в глубине души я задавался вопросом, достаточно ли я хорош для корпоративного мира. Почувствовав мое беспокойство, мой босс улыбнулся и сказал:

«Не волнуйтесь! Единственное, что вам нужно знать, это регрессионное моделирование!»

Я помню, как подумал: «Я понял!». Я знал регрессионное моделирование; как линейная, так и логистическая регрессия. Мой босс был прав. За время своего пребывания в должности я строил исключительно статистические модели на основе регрессии. Я был не один. Фактически, в то время регрессионное моделирование было бесспорной королевой прогнозной аналитики. Перенесемся на пятнадцать лет вперед, эра регрессионного моделирования закончилась. Старая королева ушла. Да здравствует новая королева с прикольным именем; XGBoost или Экстремальное повышение градиента!

XGBoost — это ансамблевый алгоритм машинного обучения на основе дерева решений, который использует структуру повышения градиента. В задачах прогнозирования, связанных с неструктурированными данными (изображениями, текстом и т. д.), искусственные нейронные сети, как правило, превосходят все другие алгоритмы или платформы. Однако, когда речь идет о структурированных/табличных данных малого и среднего размера, алгоритмы на основе дерева решений в настоящее время считаются лучшими в своем классе. На приведенной ниже диаграмме показана эволюция древовидных алгоритмов с течением времени.

Эволюция алгоритма XGBoost на основе деревьев решений

Алгоритм XGBoost был разработан в рамках исследовательского проекта в Вашингтонском университете. Тяньци Чен и Карлос Гестрин представили свой доклад на конференции SIGKDD в 2016 году и зажгли мир машинного обучения. С момента своего появления этому алгоритму приписывают не только победы в многочисленных конкурсах Kaggle, но и то, что он является движущей силой для нескольких передовых отраслевых приложений. В результате существует сильное сообщество специалистов по данным, вносящих вклад в проекты с открытым исходным кодом XGBoost, с ~350 участниками и ~3600 коммитами на GitHub. Алгоритм различается по следующим признакам:

  1. Широкий спектр приложений: может использоваться для решения задач регрессии, классификации, ранжирования и прогнозирования, определяемых пользователем.
  2. Портативность: плавно работает в Windows, Linux и OS X.
  3. Языки: поддерживает все основные языки программирования, включая C++, Python, R, Java, Scala и Julia.
  4. Интеграция с облаком: поддерживает кластеры AWS, Azure и Yarn и хорошо работает с Flink, Spark и другими экосистемами.

Деревья решений в их простейшей форме представляют собой легко визуализируемые и довольно интерпретируемые алгоритмы, но построение интуитивного представления для следующего поколения древовидных алгоритмов может быть немного сложным. См. ниже простую аналогию, чтобы лучше понять эволюцию древовидных алгоритмов.

Фото rawpixel на Unsplash

Представьте, что вы менеджер по найму и проводите собеседование с несколькими кандидатами с отличной квалификацией. Каждый шаг эволюции древовидных алгоритмов можно рассматривать как вариант процесса интервью.

  1. Дерево принятия решений : У каждого менеджера по найму есть набор критериев, таких как уровень образования, количество лет опыта, результаты собеседования. Дерево решений аналогично тому, как менеджер по найму проводит собеседование с кандидатами на основе своих собственных критериев.
  2. Бэггинг : Теперь представьте, что вместо одного интервьюера теперь есть панель интервью, где каждый интервьюер имеет право голоса. Бэггинг или бутстрап-агрегирование включает в себя объединение входных данных всех интервьюеров для принятия окончательного решения посредством демократического процесса голосования.
  3. Случайный лес : это алгоритм на основе пакетов с ключевым отличием, заключающимся в том, что случайным образом выбирается только подмножество функций. Другими словами, каждый интервьюер будет проверять интервьюируемого только по определенным случайно выбранным квалификациям (например, техническое собеседование для проверки навыков программирования и поведенческое интервью для оценки нетехнических навыков).
  4. Повышение : Это альтернативный подход, при котором каждый интервьюер изменяет критерии оценки на основе отзывов предыдущего интервьюера. Это «повышает» эффективность процесса собеседования за счет развертывания более динамичного процесса оценки.
  5. Повышение градиента : Особый случай повышения, при котором ошибки минимизируются алгоритмом градиентного спуска, например. фирмы, занимающиеся стратегическим консалтингом, используют кейс-интервью для отсеивания менее квалифицированных кандидатов.
  6. XGBoost : Думайте о XGBoost как о повышении градиента на «стероидах» (ну, не зря это называется «Экстремальное усиление градиента»!). Это идеальное сочетание методов оптимизации программного и аппаратного обеспечения для получения превосходных результатов с использованием меньшего количества вычислительных ресурсов в кратчайшие сроки.

XGBoost и Gradient Boosting Machines (GBM) — это методы ансамблевого дерева, в которых применяется принцип повышения слабых учеников (обычно CART) с использованием архитектуры градиентного спуска. Однако XGBoost улучшает базовую структуру GBM за счет системной оптимизации и усовершенствований алгоритмов.

Как XGBoost оптимизирует стандартный алгоритм GBM

Оптимизация системы:

  1. Распараллеливание : XGBoost приближается к процессу последовательного построения дерева, используя параллельную реализацию. Это возможно из-за взаимозаменяемости циклов, используемых для построения базовых учеников; внешний цикл, который перечисляет конечные узлы дерева, и второй внутренний цикл, который вычисляет признаки. Такое вложение циклов ограничивает распараллеливание, поскольку без завершения внутреннего цикла (более требовательного к вычислительным ресурсам) нельзя запустить внешний цикл. Поэтому для улучшения времени выполнения порядок циклов меняется местами, используя инициализацию через глобальное сканирование всех экземпляров и сортировку с использованием параллельных потоков. Этот переключатель улучшает алгоритмическую производительность, компенсируя любые накладные расходы на распараллеливание в вычислениях.
  2. Обрезка дерева: Критерий остановки для разделения дерева в рамках GBM является жадным по своей природе и зависит от отрицательного критерия потерь в точке разделения. XGBoost сначала использует параметр «max_depth», как указано вместо критерия, и начинает обрезку деревьев в обратном порядке. Такой подход «сначала в глубину» значительно повышает производительность вычислений.
  3. Аппаратная оптимизация : Этот алгоритм был разработан для эффективного использования аппаратных ресурсов. Это достигается за счет осведомленности о кеше путем выделения внутренних буферов в каждом потоке для хранения статистики градиента. Дополнительные усовершенствования, такие как «внеъядерные» вычисления, оптимизируют доступное дисковое пространство при обработке больших фреймов данных, которые не помещаются в память.

Алгоритмические усовершенствования:

  1. Регуляризация : Наказывает более сложные модели с помощью регуляризации LASSO (L1) и Ridge (L2) для предотвращения переобучения.
  2. Осведомленность о разреженности : XGBoost естественным образом допускает разреженные функции для входных данных, автоматически «изучая» лучшее пропущенное значение в зависимости от потерь при обучении и более эффективно обрабатывает различные типы шаблонов разреженности в данных.
  3. Взвешенный квантильный эскиз: XGBoost использует алгоритм распределенного взвешенного квантильного эскиза для эффективного поиска оптимальных точек разделения среди взвешенных наборов данных.
  4. Перекрестная проверка : Алгоритм поставляется со встроенным методом перекрестной проверки на каждой итерации, что избавляет от необходимости явно программировать этот поиск и указывать точное количество повышающих итераций, необходимых для одного запуска.

Мы использовали пакет данных Make_Classification от Scikit-learn для создания случайной выборки из 1 миллиона точек данных с 20 функциями (2 информативных и 2 избыточных). Мы протестировали несколько алгоритмов, таких как логистическая регрессия, случайный лес, стандартное повышение градиента и XGBoost.

XGBoost по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения с использованием набора данных SKLearn Make_Classification

Как показано на диаграмме выше, модель XGBoost имеет наилучшее сочетание производительности прогнозирования и времени обработки по сравнению с другими алгоритмами. Другие тщательные сравнительные исследования дали аналогичные результаты. Неудивительно, что XGBoost широко используется в последних соревнованиях по науке о данных.

«Если сомневаетесь, используйте XGBoost» — Оуэн Чжан, победитель конкурса Avito Context Ad Click Prediction на Kaggle

Когда дело доходит до машинного обучения (или даже жизни в этом отношении), бесплатных обедов не бывает. Как специалисты по данным, мы должны протестировать все возможные алгоритмы на имеющихся данных, чтобы определить алгоритм-лидер. Кроме того, недостаточно выбрать правильный алгоритм. Мы также должны выбрать правильную конфигурацию алгоритма для набора данных, настроив гиперпараметры. Кроме того, есть несколько других соображений для выбора выигрышного алгоритма, таких как вычислительная сложность, объяснимость и простота реализации. Это как раз тот момент, когда машинное обучение начинает уходить от науки к искусству, но, честно говоря, именно здесь и происходит волшебство!

Машинное обучение является очень активной областью исследований, и уже существует несколько жизнеспособных альтернатив XGBoost.