Параметры модели: Основные параметры моделей — Podium.IM — Меха и кожа в Орле

Параметры модели: Основные параметры моделей — Podium.IM

Содержание

Основные параметры моделей — Podium.IM

Модельный мир делится на мужской и женский. Каждый из них имеет особые правила приема и отбора, и в каждый мир ежедневно приходят тысячи новых людей. Но через что им приходится пройти, чтобы попасть в этот мир?

Что надо сделать, чтобы стать моделью?

Для девушек

В первую очередь, стоит правильно оценить свои шансы и возможности. Женские кастинги могут быть очень жестокими в плане агрессивной реакции конкуренток. Вам могут испортить одежду, обувь, сбить прическу или даже выстричь волосы. И все это из-за того, что девушки увидят нового конкурента. Поэтому, приходя на кастинг, надо быть готовой ко всему, и лучше держаться отдельно от всех.

На кастингах очень много внимания уделяют модельной походке, ее можно отработать и дома, главное приходить на кастинг уже подготовленной.

А вот если девушка красивая, но не фотогеничная, или у нее отсутствует харизма и обаяние, то не стоит даже пытать свои шансы в мире моды, это пустая трата времени, сил и денег.

Существует ряд обязательных требований, на которые представители модельных агентств обращают внимание больше всего:

Рост. Конечно, в разные области модельного бизнеса требуются девушки разного роста, но все же большая часть модельных агентств, которые набирают девушек для показов, отдают предпочтение девушкам среднего модельного роста — 172-183 см. Но если девушка харизматична и хорошо сложена, она может стать моделью и при росте 165 см.
Возраст. Существует система модельного бизнеса, при которой модель становится популярной. Прийдя в модельный бизнес в 14-15 лет, спустя 2-3 года девушка начинает получать выгодные заказы и принимать участие в крупных показах. И уже спустя 8-10 лет, к 25-27 годам, потихоньку уходит из модельного мира. Поэтому модельные агентства не связываются с девушками старше 23 лет, это бесперспективно.
Параметры. Есть общеизвестные модельные параметры 90-60-90, но это относительный показатель или по современным меркам — максимальный. Но если вы на 1-2 см больше, это не страшно.
Необычное лицо. Существует несколько типов модельных лиц, которые востребованны в мире моды – детское, анорексичное и имеющее нестандартные черты.

Как стать моделью мужчине

Мужчинам-моделям немного легче. Их рабочий возраст значительно длиннее, они могут начать карьеру и в 30, а при хорошей фигуре и внешнем виде работать до 50. При этом зачастую мужчин приглашают в модельный мир из клубов или просто с улицы, так как у них может быть интересный типаж, красивая фигура или походка.

Но как и у женщин, модели мужчины имеют свои требования:

Рост. Мужским модельным ростом считается от 183-188. На более высоких мужчин проблематично подбирать одежду для показов.
Необычные черты лица так же очень востребованы и в мужской моде.
Худощавость. Но при этом желательно, чтобы мужчина имел не сильно развитую мускулатуру, и его тело смотрелось мужественно.
Размер одежды. Самые востребованные модели имеют размер 46-48, реже 48-50. А вот мужчины с большими размерами не востребованы в модельном мире.

Как стать стать моделью: что вам нужно чтобы стать фотомоделью

Мир модельного бизнеса обладает притягательной силой. Красота, всемирная известность, внушительные гонорары… Каждая девушка хотя бы раз мечтала о таком. Профессия модели сегодня входит в перечень престижных. Но на самом деле достичь успеха в этой сфере очень непросто. Кроме выдающихся внешних данных, понадобится и упорный труд. Итак, профессия модель: как ею стать?

Так что же нужно чтобы стать моделью? Первый ориентир — соответствие стандартам роста, параметров фигуры, веса. Раньше ценились исключительно модели, наделенные классической красотой. Но сегодня руководители агентств часто отмечают, что существует спрос на нестандартные типажи, а также моделей, способных существенно перевоплощаться в зависимости от виденья и поставленной задачи. И поскольку специализаций в модельном бизнесе достаточно много, агентства могут заинтересоваться теми претендентами, которые не подпадают под обычные требования. Разные направления мира моды выдвигают свои требования. Что нужно для того чтобы стать моделью определенной специализации?

Ближе всего к стандартам находится специализация «подиумная модель». Требования достаточно строгие. Кроме умения грациозно двигаться, нужен рост от 172 см, вес 50-55 кг, объемы не больше 90-60-90.

Востребованность «маленькой модели» (рост 158-172 см) значительно ниже. Те, кто подпадает под эти параметры, снимаются в рекламе, работают для каталогов. Подобная ситуация и с моделью «plus size» (рост 170-175 см, объемы 95-85-110). Чаще всего снимаются для каталогов, иногда участвуют в демонстрациях коллекций. Как стать фотомоделью со специализацией «plus size»? Кроме соответствия параметрам, девушка должна быть гармонично сложенной, иметь красивые черты лица.

Часто соискатели задаются вопросом: до скольки лет можно стать моделью? Ответом на этот вопрос является «возрастная» специализация. Обычно карьеру в модельном бизнесе начинают девушки 14-16 лет, и уже в возрасте до 30 лет профессиональный путь заканчивается. Но работа после 30 лет вполне возможна. «Возрастные модели» пользуются спросом для рекламной съемки, работы в журналах.

Среди других специализаций профессии — «характерные» типажи, которые обладают особым амплуа; «парт-модели» — в рекламе снимаются не полностью, а только руки, шея и т.п. Это достаточно востребованная специализация — особенно для косметики, ювелирных украшений, — которая открывает двери перед многими претендентами, не подходящими под стандарты отрасли, но желающими узнать, как стать моделью.

Конечно, чтобы достичь желаемого, недостаточно просто соответствовать требованиям. Вряд ли можно рассчитывать на счастливую случайность, по которой скаут -агент, специализирующийся на поиске новых лиц, случайно заметит выдающуюся красоту и пригласит на работу в известное агентство. Нужно приложить усилия, постараться заявить о себе и изучить основы проф. мастерства.

Для начала подготовить портфолио. Сегодня предложений для проведения профессиональной съемки достаточно. Но тем, кто нацелен на карьеру в модельном бизнесе, эффектных отретушированных снимков будет недостаточно. Нужны также снэпы (термин “snapshots”) — стандартизованный набор фотографий, как минимум, из шести снимков и больше. Требования достаточно жесткие: никакого макияжа, ретуши, позирования — только максимальная натуральность. Минимальный набор состоит из трех портретных фото (профиль, фас и ¾) и трех фото в полный рост (профиль, фас и сзади). На таких снимках нужно быть в открытом купальнике или белье черного или другого нейтрального цвета. Для чего нужны снэпы? Чтобы агентство или студия сориентировались, какими данными владеет претендент. Часто соискатели интересуются, можно ли сделать стандартный набор фото самостоятельно. По большому счету, да, но следует обратить внимание на качество снимков.

Затем второй этап — поиск агентства, которое может заинтересоваться “новым лицом”. Лучше всего начать с лидеров на модельном рынке. На большинстве сайтов можно найти форму для связи — анкету, к которой предлагают прикрепить фотографии.

Те, кто интересуется, что надо чтобы стать моделью, знают: чаще всего первым карьерным шагом будет обучение в школе моделей. Отбор проходит на конкурсной основе, курсы рассчитаны приблизительно на 2,5 – 3 месяца. Учащиеся получают теоретические знания и практические навыки:

изучают дефиле — работу на сцене и подиуме;
получают представление о составляющих модельного бизнеса — о кастингах, контрактах, менеджменте;
совершенствуют умение показать себя во время съемок;
получают знания о косметологии;
овладевают азами актерского мастерства.

Конечно, обучение в школах моделей не дает гарантий на успешную карьеру. Профессионалы отрасли предостерегают новичков от того, что некоторые учебные заведения делают бизнес на желании попасть в мир моды — получают оплату за обучение, подготовку портфолио, но фактически старта не дают. А вот крупные агентства указывают, что выпускники их школ составляют около половины ежегодного пополнения рабочего состава.

Затем придется проявить характер. Ведь чтобы принимать участие в бесконечных кастингах, надеясь заявить о себе, понадобится упрямство и умение не сдаваться. Трудолюбие, готовность постоянно работать над собой, уверенность в собственных силах — эти те черты характера, которые необходимы будущей модели.

Параметры модели—ArcGIS Pro | Документация

Любую переменную модели можно задать как параметр модели. Есть две основных причины сделать переменную модели ее параметром:

Настройка параметров модели

Чтобы сделать переменную модели ее параметром, модель необходимо отредактировать в ModelBuilder. В ModelBuilder щелкните правой кнопкой переменную и выберите Параметр. Если переменная является параметром, рядом с ней появляется буква P.

Имя переменной используется в качестве подписи параметра модели. Можно переименовать параметр модели, переименовав переменную в ModelBuilder. Щелкните правой кнопкой переменную, выберите Переименовать и введите новое имя. При открытии модели на панели Геообработка имя параметра будет изменено на новое. Значение переменной используется в качестве значения по умолчанию соответствующего параметра модели. Если у переменной нет значения в ModelBuilder, параметр модели будет пустым.

Чтобы выходные данные модели появлялись в истории геообработки, сделайте их параметрами модели. Например, если на выходе вашего инструмента создается HTML-файл, и вы хотите, чтобы пользователь мог щелчком открыть файл на панели История геообработки, сделайте выходной HTML-файл параметром модели.

Свойства параметра модели

Можно изменить некоторые свойства параметров модели, используя окно модели Свойства. Эти свойства влияют на то, как параметры будут появляться при открытии модели на панели Геообработка.

Щелкните правой кнопкой любую модель набора инструментов и выберите Свойства, а при ее редактировании в ModelBuilder – щелкните кнопку Свойства на ленте.

Порядок

Измените порядок параметров, перетаскивая их в нужные места и расставляя в нужном порядке на вкладке Параметры в окне Свойства инструмента.

Обязательные или дополнительные

Параметры инструмента могут быть либо обязательными, либо дополнительными. Назначение обязательных параметров происходит автоматически, в зависимости от использования параметров в модели. Например, если переменная используется как входные данные для обязательного параметра инструмента в модели, этот параметр будет обязательным. Можно изменить параметры модели с дополнительных на обязательные, однако нельзя сделать обязательные параметры дополнительными.

Чтобы сделать дополнительный параметр обязательным, задайте Тип дополнительного параметра Обязательный на вкладке Параметры окна Свойства инструмента.

Категория

Параметры можно объединить в категорию. Параметр в категориях отображаются в ниспадающем разделе при открытии инструмента на панели Геообработка.

Фильтры

Фильтры параметров используются для ограничения или запрета входных значений или данных, которые можно указать для параметра инструмента модели. Например, для фильтра Список значений требуется, чтобы параметры были указаны только значения из списка. При введении для параметра значений, которые не соответствуют фильтру, появится сообщение об ошибке. Модель невозможно запустить, пока не будет введено корректное значение.

Доступны следующие фильтры:

Список значений – Список предустановленных ключевых слов. Можно задать фильтр значений списка для строковых или числовых параметров модели.
Диапазон – Минимальное и максимальное числовое значение. Диапазон открытый, т.е. включает пограничные – минимальное и максимальное – значений.
Класс пространственных объектов – Список допустимых типов объектов, включающий точки, мультиточки, полилинии, полигоны и мультипатч.
Файл – Список допустимых расширений, например .txt или .gpx.
Не вводите точку перед расширением. Например, введите txt, а не .txt. Разделяйте значения в списке точкой с запятой (;). Например, чтобы допустимыми были файлы .txt и .csv, введите txt; csv.
Поле – Список допустимых типов полей, включающий short (короткое целое), long (длинное целое), single (с плавающей точкой одинарной точности), double (с плавающей точкой двойной точности), test (тест), date (дата), OID, geometry (геометрия), BLOB, raster, GUID, global ID и XML.
Рабочая область – Тип допустимой рабочей области: папка файловой системы, локальная и корпоративная база геоданных.

Зависимость

Вы можете сделать так, чтобы один параметр зависел от значения другого параметра. Типичным применением этого является зависимость одного параметра, поддерживающего атрибутивное поле, от другого, для которого допускается класс пространственных объектов или таблица.

Символы

Можно сохранить слой файла с настроенными символами и использовать его в качестве шаблона, определяющего, как выходные данные вашей модели будут отображаться при их добавлении на карту. Этого можно добиться двумя способами:

Задать опцию Символы выходного параметра пути к файлу слоя, например, C:\Data\LandUseOverlay\Symbolized.lyrx на вкладке Параметры окна Свойства инструмента.
Добавить инструмент Применить символы к слою в конце модели и задайте параметр Слой символов для пути к файлу слоя.

Параметры и модельная внешность для модели мужчины

Работа моделями привлекает мужчин не меньше, чем женщин. Но, чтобы дефилирование по подиуму и участие в фотосессиях стали профессией, необходимо иметь параметры мужчины модели, принятые в мире моды. В основные стандарты мужской модельной красоты включены возраст, рост, размер вещей. И если конкретный претендент форматом подходит на амплуа манекенщика, он может отправляться в агентство на кастинг.

Возраст как параметр мужчины модели

Известно, что у женщин манекенщиц недолгий срок пребывания в модельном бизнесе. Многие из них заканчивают работу с исполнением 25-ти лет. Возрастные же параметры мужчины модели дают возможность и в 45-50 лет дефилировать и сниматься. Или быть, как француз Филипп Дюма, которому уже 60, и оставаться востребованным в фэшн-индустрии.

Парней, чей возраст 15-25, профессионалы относят к категории молодых людей. Мужчин 25-ти – 35-ти лет специалисты считают взрослыми моделями. Зрелые красавцы те, кто превысил возрастной ценз, требуемый в модельной индустрии.

Параметры для модели мужчины: рост

Образцовый манекенщик в понимании фэшн агентств наделен ростом не меньше 180 и не выше 190 сантиметров. Но эти параметры для модели мужчины оптимальными считаются в 185-188 сантиметров.

Объясняется подобное тем, что экземпляры одежды шьются дизайнерами до последующей ее демонстрации моделью на подиуме, во время обязательной фотосессии либо на рекламном фотоснимке. И модельерам зачастую требуется изготовить один вариант наряда с учетом того, что все манекенщики в действительности одного роста, а также размера.

Модельная внешность мужчины: параметры размера и телосложения

Модельная внешность мужчины параметры размеров одежды требует S-M (по-русски 46-48). В редких случаях fashion индустрии могут понадобиться манекенщики с размерами вещей 48-50. Именно при таких габаритах одежда на парне модели сидит безукоризненно, выгодно выделяя достоинство демонстрируемого изделия.

Телосложением мужчина манекенщик должен обладать не слишком мускулистым. «Перекачанные» остались в прошлом. А вот вес каждой потенциальной модели должен находиться в пределах 63-75 килограммов, при этом учитывается индекс массы. Объем талии у претендующего на звание «модель» должна укладываться в 78 либо 80 сантиметров. Субтильного либо, напротив, богатырского вида парни не смотрятся на подиуме и на фото. Также на теле исключен чрезмерный волосяной покров на груди и на руках. От него нетрудно избавиться косметической эпиляцией.

На этом фоне особая значительность отводится лицу мужчины модели. Но востребованным в fashion бизнесе признается отнюдь не классическое обличье. Хорошо, если претендент наделен природой необычными чертами лица, на котором выдаются скулы, оригинальные брови, выделяется своеобразный взгляд и т. д.

Параметры для модели мужчины: исключения

Как и в любом деле, так и в модной индустрии возможны отклонения от требуемых стандартов. Но только если параметры для модели мужчины в большинстве своем все-таки не отличаются от предписанных:

Рост ниже 180 сантиметров компенсируется наличием у парня пропорционального телосложения. Например, такого, каким обладает Род Ходжей – он ведь вырос только до 177 сантиметров.
Слишком рельефные мышцы понадобятся тем, кто участвует в рекламировании спортивной одежды.

Есть немало возможностей в fashion бизнесе для мужчин с различными параметрами, внешностью и типажом. Выбрав правильное модельное агентство, нетрудно сделать карьеру манекенщика.

Авторские права на статью принадлежат 101da.ru. Копирование материала запрещено!

Какой модельный рост для девушки. Какими параметрами должны обладать модели? Параметры идеальной модели

Какая девочка не мечтала увидеть свое фото на страницах модного глянцевого журнала, в рекламе и т.д. Конечно, причин этому можно назвать очень много: известность, иногда богатство, перспективы, знакомства и т.д. Всем известны параметры 90 – 60 — 90 . На что только не готовы сделать девушки, чтобы добиться такой фигуры ! И стоит ли идти на такие жертвы?

Скаут одного из самых известных парижских модельных агентств Marilyn Agency (которое подарило нам таких звёзд, как Наоми Кэмпбелл и Кейт Мосс) Филипп Попадопоулос в одном из своих интервью назвал параметры его моделей:

« Мы отбираем моделей ориентируясь на критерии парижской и нью-йоркской моды. Нам нужны действительно очень худые девушки , с тонкими длинными руками и выделяющимися плечами. Для нас крайне важен рост – не ниже 176см и не выше 184см. 1/3 роста модели должно составлять туловище, то есть от макушки до талии. Пропорции 90-60-90 уже никому не интересны. Популярны стали слудющие параметры —

86-59 (60)-89 . Объяснение этому следующее – ведь это самые известные Дома моды диктуют нам такие каноны, и мы должны им соответствовать.»

Девушки забывают о своём здоровье, в мозгу существует одна только цель — 86-59 (60)-89. Были даже попытки увеличить параметры из-за огромного количества смертей и заболеваний, таких как анорексия ! Но, никаких изменений не было, так как девушки добровольно доводят себя до такого состояния.

Анорексия – психологическое отклонение. Отказ от употребления пищи, ведущий к полному истощению организма.

Вес моделей

Вес моделей должен быть относительно маленьким. Поэтому девушки, работающие моделями сутками почти ничего не едят, при этом много работают. На самом деле модель — это очень сложная профессия и без сильного намерения во что бы то ни стало добиться на этом поприще успеха, врядли можно добиться больших побед. Но всё возможно, надо только сильно хотеть и верить в то, что всё получится!

Таблица соотношения веса и роста для моделей

1.50м = 34кг 1.65м = 42кг

1.53м = 35кг 1.68м = 43кг

1.54м = 36кг 1.70м = 44кг

1.55м = 37кг 1.73м = 45кг

В современной модельной индустрии важным критерием является универсальность модели. Конечно же, для некоторых стремление к идеальным параметрам важно, однако сегодня это не есть популярно среди девушек. Главное отличаться интересной и нетипичной внешностью, чтобы руководители заметило модель, и с ней было легко работать. Единственным строгим критерием сегодня остается рост. Какого роста должна быть модель? А это очень простой вопрос, ведь агентства приглашают девушек с параметрами выше 175 см, чтобы соответствовать специально пошитой для них одежде.

Карьеру модели стоит начинать как можно раньше, ведь она весьма коротка и скоротечна. Идеальным является возраст от 14 до 17 лет. Нынче большинство девушек модельной внешности 15-17 лет, ведь после 20 лет очень тяжело начинать все с нуля. Красавицы подиума, что достигли 25 лет и считаются звездами своего дела, востребованы намного больше.

Что касается роста модели мужчины, то он обязательно должен быть в пределах 176 до 185 см, а вес 59-70 кг. Тело парня обязано иметь хорошие формы, но не быть перекачанным, ведь это уже в прошлом. Особую значимость имеет лицо, оно должно быть необычным и в то же время увлекающим, интересным окружающим. Приветствуется небольшой размер одежды – 46-48. Особенно если модель мужского пола стремится работать за рубежом, то это просто идеальные формы для успешного будущего.

Известные модели, доказавшие, что при небольшом росте можно стать популярной

Модельеры пришли к главному выводу, что при росте выше 170 см одежда лучше садится и прилегает к телу. И если же требования к параметрам могут иногда меняться, то к росту модели никогда. Стройность можно всегда откорректировать, например, заняться спортом, сидеть на хороших диетах, а вот с ростом ничего сделать невозможно. Хотя, бывают некоторые непредсказуемые случаи. Еще одним примером есть Летиция Каста, что при росте ниже 170 см стала главным идеалом красоты.

Очередной пример – это топ-модель Твигги, которая была первой худышкой с ростом 169 см в истории модельного бизнеса. У нее так и не получилось выйти на подиум, однако в конце 60-х она выпустила собственно разработанную линию одежды. Фотографии Твигги были отправлены в капсуле в космос.

Лонекке Энгель – еще один образец модели небольшого роста. Ее рост составлял 167 см. Но, благодаря ее индивидуальности и обаянию, модель с легкостью заключила контракт на 3 миллиона долларов с модельными агентствами в Лондоне.

Такие модели как: Наталья Водянова, Наоми Кемпбелл, Синдия Кроуфорд, Клаудия Шиффер безупречны не только лицом и фигурой, но и особенно большим ростом. Самой недешевой моделью в Европе есть Клаудия Шиффер. С ростом 180 см она является весьма востребованной.

Модель – это профессия, и ею может называться только та девушка, которая в обязательном порядке приставлена к определенному модельному агентству на постоянную работу. Главные особенности, которыми обязана иметь модель:

неподражаемая внешность;
обаяние;
индивидуальный характер;
естественный образ.

Параметры модели обязательно должны быть идеальными, ведь сегодня модельный бизнес выставляет четкие критерии по отбору. Необходимо прикладывать множество усилий для того, чтобы выглядеть сногсшибательно:

учиться разговаривать;
для прекрасной фигуры сидеть на множестве диет и отказывать себе во вкусностях;
развиваться морально;
уметь достойно себя вести в кругу известных людей.
Главным критерием является безупречная фигура, рост и формы, что есть лицом модельного бизнеса.

На сегодняшний день образец идеальной модели – высокая худая девушка, рост которой начинается от 175 сантиметров и выше, имеющая достаточно узкие бедра, не превышающие 90 см, привлекательные черты лица, что дадут профессионалам легко поэкспериментировать с имиджем и стилем

Что надо сделать, чтобы стать моделью?

Для девушек

Рост. Конечно, в разные области модельного бизнеса требуются девушки разного роста, но все же большая часть модельных агентств, которые набирают девушек для показов, отдают предпочтение девушкам среднего модельного роста — 172-183 см. Но если девушка харизматична и хорошо сложена, она может стать моделью и при росте 165 см.
Возраст. Существует система модельного бизнеса, при которой модель становится популярной. Прийдя в модельный бизнес в 14-15 лет, спустя 2-3 года девушка начинает получать выгодные заказы и принимать участие в крупных показах. И уже спустя 8-10 лет, к 25-27 годам, потихоньку уходит из модельного мира. Поэтому модельные агентства не связываются с девушками старше 23 лет, это бесперспективно.
Параметры. Есть общеизвестные модельные параметры 90-60-90, но это относительный показатель или по современным меркам — максимальный. Но если вы на 1-2 см больше, это не страшно.
Необычное лицо. Существует несколько типов модельных лиц, которые востребованны в мире моды – детское, анорексичное и имеющее нестандартные черты.

Как стать моделью мужчине

Но как и у женщин, модели мужчины имеют свои требования:

Рост. Мужским модельным ростом считается от 183-188. На более высоких мужчин проблематично подбирать одежду для показов.
Необычные черты лица так же очень востребованы и в мужской моде.
Худощавость. Но при этом желательно, чтобы мужчина имел не сильно развитую мускулатуру, и его тело смотрелось мужественно.
Размер одежды. Самые востребованные модели имеют размер 46-48, реже 48-50. А вот мужчины с большими размерами не востребованы в модельном мире.

Что надо сделать, чтобы стать моделью?

Для девушек

Рост. Конечно, в разные области модельного бизнеса требуются девушки разного роста, но все же большая часть модельных агентств, которые набирают девушек для показов, отдают предпочтение девушкам среднего модельного роста — 172-183 см. Но если девушка харизматична и хорошо сложена, она может стать моделью и при росте 165 см.
Возраст. Существует система модельного бизнеса, при которой модель становится популярной. Прийдя в модельный бизнес в 14-15 лет, спустя 2-3 года девушка начинает получать выгодные заказы и принимать участие в крупных показах. И уже спустя 8-10 лет, к 25-27 годам, потихоньку уходит из модельного мира. Поэтому модельные агентства не связываются с девушками старше 23 лет, это бесперспективно.
Параметры. Есть общеизвестные модельные параметры 90-60-90, но это относительный показатель или по современным меркам — максимальный. Но если вы на 1-2 см больше, это не страшно.
Необычное лицо. Существует несколько типов модельных лиц, которые востребованны в мире моды – детское, анорексичное и имеющее нестандартные черты.

Как стать моделью мужчине

Но как и у женщин, модели мужчины имеют свои требования:

Рост. Мужским модельным ростом считается от 183-188. На более высоких мужчин проблематично подбирать одежду для показов.
Необычные черты лица так же очень востребованы и в мужской моде.
Худощавость. Но при этом желательно, чтобы мужчина имел не сильно развитую мускулатуру, и его тело смотрелось мужественно.
Размер одежды. Самые востребованные модели имеют размер 46-48, реже 48-50. А вот мужчины с большими размерами не востребованы в модельном мире.

Бедра – самый важный из параметров. И, как правило, начинающие модели не умеют его правильно измерять, не понятно, в каком месте бедер мерить. Так можно получить и 90 см и 94 см.

Чтобы его правильно определить, нужно обхватить лентой верхнюю часть бедер и провести через все бедра. Правильный объем – максимально большой объем, который показывает линейка.

Какими конкретно должны быть рост и параметры зависит от того, в какой стране модель хочет работать и какой модельной работой заниматься.

Модельные параметры для работы за границей.
Самый жесткий отбор идет для девушек, которые хотят работать за границей. Они должны обладать ростом от 172 см (реже от 170 см ), обхват
ом в бедрах 86-88 см . В идеале у девушки должен быть рост 176-180 см . С таким ростом она сможет работать во всем мире. Девушке с ростом 170-175 см тяжело быть конкурентноспособной в Европе, но вполне возможно успешно работать в Азии. Верхний предел роста моделей около 184 см , девушки выше испытывают проблемы в своей карьере. Когда начинающая модель приходит в агентство в возрасте 12-17 лет с желанием работать за границей, объем ее бедер не должен превышать 86 см при росте 170-176 , и 88 см при росте около 180 см иначе она будет неконкурентноспособной. Далее, когда девушка уже будет полноценно работать за границей, объем ее бедер может быть до 90 см , но превышать это значение очень нежелательно.

В модельном бизнесе важен каждый сантиметр. В контрактах с международными агентствами прописывается, какими параметрами обладает девушка на сегодняшний день. Модель должна сохранять их на все время действия контракта. Бывают такие условия контракта, когда девушку могут оштрафовать, если параметры изменились хотя бы на 1 см. Дико? Добро пожаловать в модельный бизнес!

«А если у меня рост 168 см? У меня нет шансов?», – спросит меня девушка с ростом 168 см.
Хочу сразу сказать, что в модельном бизнесе, не смотря на жесткие рамки, всегда существуют исключения. Да, есть девушки, которые и с ростом 168 см работают. Всегда ключевым понятием является «конкуренция». Чем модель ближе к идеальным стандартам, тем у нее больше шансов побеждать на кастингах. Можно ли работать моделью с ростом 168-170 см? Можно. Но будет особенно тяжело конкурировать.

Модельные параметры для работы в России.
В нашей стране пока модельный бизнес не на том уровне. Нет таких жестких рамок, как на Западе.

Подиумная модель.

Если модель хочет работать на показах, она должна обладать параметрами близкими к 90-60-90 (плюс-минус 2 см, хотя грудь может быть и меньше) и рост от 173 см . Идеальный рост для работы на подиуме 175-182 см. По большому счету, параметры относятся только к подиумной работе.

Фотомодель.

А сейчас хорошие новости! Фотомодели могут обладать любыми параметрами!

Фотомодели могут быть худые и толстые, молодые и старые, разные.

Посмотрите рекламу на ТВ или на билбордах. Каких людей Вы там видите? Правильно, разных. Таких, как в жизни. Может быть они немного ярче, артистичнее, харизматичнее, чем основная серая масса людей, но к модельным параметрам это не относится.

«А правда, что для фотомодели рост не имеет значения?»

Иногда действительно не имеет, но в большинстве случаев имеет значение. Когда вы видите в журналах моделей, как правило, они имеют рост от 170 см.

Перед показами, на кастингах или примерках, у моделей всегда измеряют рост и параметры, перед фотосъемками этого никто никогда не делает. Нужно просто, чтобы у девушки была красивая фигура, а уж нужна ли худенькая или «девушка в теле» зависит от конкретной фотосъемки и задач.

Промо-модель.

Если девушка хочет работать на выставках стендисткой, презентациях, то для нее также не важны точные цифры в параметрах, важна визуально красивая фигура. С виду высокая, худенькая, этого достаточно. Т.е талия может доходить примерно до 65 см , а бедра до 95 см .

Как вырасти до модельного роста?
К сожалению, пока не существует средств, которые бы помогли вырасти на 10-15 см, которых так не хватает для модельной работы, но вырасти на 3-4 см вполне реально!
Опытные специалисты нашей школы моделей разработали комплекс, позволяющий за время обучения в школе вырасти на 3-4 см.
Перед началом занятий мы измеряем рост новичков, а потом делаем это вновь спустя 2-3 месяца. У обучающихся наблюдаются изменения в росте. Делая специальные упражнения, позвоночник выпрямляется, и идет заметная прибавка в росте. Каждый может убедится в этом на своем опыте.

Проверь свои параметры!

Как стать моделью с разными параметрами?

На днях стало известно, что венгерская модель Барбара Палвин, известная по рекламным кампаниям Armani Beauty, была принята в семью «ангелов» Victoria’s Secret. В социальных сетях её моментально окрестили «первой плюс-сайз моделью» марки, хотя это утверждение далеко от истины. Формально, размер Барбары действительно не вписывается в рамки «классической» размерной сетки моделей, но и близко не подходит к привычным для плюс-сайз XL и XXL. Попытаемся разобраться, что происходит в мире моделинга, и почему в 2019 году девушки вынуждены голодать, чтобы получить заветные контракты.

Как это было раньше?

В разные периоды времени мода всегда диктовала, какими должны быть идеальные женские тела. В 50-х были важны узкая талия и равноразмерные грудь и бедра, в 60-х – мальчишеская фигура, без ярко выраженных половых признаков, в 80-х – мускулистые спортивные тела, а в 90-х вошла в моду ультимативная худоба, неспроста названная «героиновой». И с тех пор она не уходила с повестки модельных агентств. Историй про то, как девушки доводили себя до болезни и истощения, – тысячи, если не сотни тысяч. Сейчас с этим явлением активно борются организации по охране здоровья – например, во Франции с 2017 года работает закон, согласно которому слишком худым девушкам запрещается работать моделями. Все модели, работающие во Франции, должны предоставлять справки от врача о том, что их индекс массы тела находится в норме (не менее 18,5), и они не имеют иных серьёзных проблем со здоровьем. Но по-прежнему большая часть востребованных и постоянно работающих моделей – это худые и тонкокостные девушки.

Карина Утегенова

«Об исторических и социокультурных факторах и предпосылках этого явления можно рассуждать долго, но если посмотреть на данный вопрос с позиции инсайдера модельной индустрии, то становится понятно, что всё это происходит не по вине агентств или кастинг-директоров, как порой кажется самим моделям. Стабильности такого расклада способствуют дизайнеры, которые утверждают каст. То есть, при всей влиятельности современных кастинг-директоров, они и агентства – лишь подрядчики, а вот худруки модных домов – это представители заказчика. Реальность такова, что, хотя все задействованные в процессе скаутинга и кастинга инстанции могут находить и предлагать таких классных и разнообразных типажей, дизайнеры, увы, не готовы к этому предложению. И если более демократичные бренды постепенно принимают новые правила игры, то креативные директоры брендов категории люкс преимущественно рассматривают моделей, чей объём бёдер составляет не более 88-89 см. Если вы когда-нибудь работали на съёмке или показе с семплами (одежда, которую модные дома представляют специально для съёмок – то есть, её можно повредить), то знаете, что они соответствуют самому маленькому в сетке размеру. Добавляем к этому специфические лекала и крой, свойственные многим маркам, а также сильную обособленность high fashion от остальных сегментов, и получаем не самый радужный расклад. И если в остро стоящих вопросах расового разнообразия в последнее время происходит долгожданный прогресс, то в том, что касается репрезентации женщин и мужчин нестандартного по меркам индустрии телосложения ещё требуется масса работы.

Впрочем, есть и положительные изменения: конгломераты, владеющие модными домами, в стремлении обезопасить себя, подхватывают различные инициативы по защите прав и сохранения благополучия моделей. Положение дел «со скрипом», но меняется: вы уже не увидите на показах изможденных четырнадцатилетних. Чрезмерно худых моделей могут просто не допустить до участия.Требования к росту (эталоном для моделей-девушек считается рост 177-180 см) в последнее время смягчились, по подиумам Gucci и Saint Laurent с триумфом прогуливаются Грет Матейдес и Симона Куст, чей рост не превышает 168 см», – рассказывает основательница модельного агентства Cassis Model Management Карина Утегенова.

Баян Бокишева

«Чтобы получить работу, уже недостаточно быть просто «худой» или «красивой». Слишком большая конкуренция, поэтому тут роль играет не только фактор худобы, но и внешности, харизмы, опыта, востребованности твоего типажа на данный момент. Конечно, в индустрии есть требования, которые ты вынужден соблюдать и в них «вписываться», если хочешь успешно работать. Например: ты по умолчанию всегда должна быть в форме. Самое важное в вечном трио bust-waist-hips и самое проблематичное для моделей – это параметры бёдер. Тебе могут простить погрешности в размерах талии и груди, но вот бёдра всегда должны быть «по ГОСТу». Всеми любимые, но мифические 90-60-90 в наше время в моделинге уже не работают. Это уже много. Бёдра 90 см – это не идеал, как принято считать, а максимально допустимый порог, и то, только для девушек ростом выше 180 см. Чем ты ниже, тем более узкими должны быть бёдра», – рассказывает Баян Бокишева, одна из самых востребованных казахстанских моделей. Ей повезло – генетически она не склонна к полноте.

Что происходит сейчас?

Мода – достаточно эксклюзивная индустрия, и здесь происходят определенные сдвиги. Всё больше брендов и журналов стараются привлекать к своим съёмкам девушек с разным телосложением. Впрочем, назвать это настоящей инклюзивностью пока не получится. Да, на нью-йоркской неделе моды случился настоящий бум diversity – на показах появилось множество девушек разной расы, телосложения, с физическими особенностями. Но из четырех основных недель моды – парижской, миланской, лондонской и нью-йоркской – последняя, всё же, находится в самом незавидном положении. Её пассивно освещают в прессе, всё больше дизайнеров переключается на европейские города. Поэтому бум разнообразия можно связать либо с усилением маркетинговых отделов, либо с тем фактом, что американцы в принципе больше заинтересованы в продвижении идеи равенства во всех сферах, будь то кино, музыка или мода. Всё больше марок – как модных, так и косметических – стараются разнообразить свой выбор. Но топовые игроки рынка, которые задают тон, по-прежнему остаются глухими к происходящим изменениям. Например, единственной моделью с размером одежды больше, чем S, которая смогла оказаться на обложках Vogue из большой четверки (Америка, Италия, Франция, Великобритания), стала Эшли Грэм. Но стоит заметить: на обложке Vogue Британия появился её крупный план, а на Vogue USA девушка появилась в окружении других, более худых моделей. Причём, эта обложка стала скандальной. Многим показалось, что рука Джиджи Хадид была искусственно удлинена для того, чтобы немного скрыть формы Грэм.

А как ситуация обстоит с самой одеждой?

Крупные люксовые бренды, которые задают тон в индустрии, также не спешат разнообразить кастинг или размерную сетку. Сайт Fashionista выяснил, что одежда XL и XXL производится меньшими партиями и, следовательно, продается быстрее, что ограничивает доступ к коллекциям. Чтобы прояснить ситуацию, редактор просмотрела ассортимент онлайн-магазинов Balenciaga, Gucci, Givenchy, Burberry, Valentino, Off-White, Prada Louis Vuitton и Dolce Gabbana. Эти бренды также могут предлагать индивидуальные размеры для постоянных клиентов. Поскольку нет строгого стандарта для определения размеров, параметры фактической подгонки, конечно, будут варьироваться от бренда к бренду, даже в пределах одного и того же размера. Причём, далеко не все продукты можно найти в определённом размере. Например, в больших размерах чаще выпускаются куртки, худи и майки, а найти такие брюки практически невозможно.

Почему говорить о чьих-то параметрах: «Плюс-сайз» – оскорбительно?

Сейчас вопросы возникают с самим термином «плюс-сайз». Где «плюс-сайз» начинается и где заканчивается? На этот вопрос никто не даст точного ответа. Например, Википедия утверждает, что плюс-сайз начинается от US 10 размера (примерно L). В то же время многие активисты считают, что плюс-сайз – это от US 14. В любом случае, в мировой практике использование этого термина сходит на нет. Ведь его использование практически обозначает сегрегацию в модельном бизнесе, где одна группа ограничена в своём выборе работы. В идеальном мире модельная индустрия должна представлять всё разнообразие нынешнего населения планеты, где смогут найти работу люди с любым цветом кожи и любого телосложения. Но это – в идеальном мире.

«Категории curve и plus size, всё же, включают в себя и предполагают самые разные типажи и формы. Такие модели вполне востребованы на так называемых коммерческих маркетах – в Германии, Испании, Мексике. В перечисленных странах достаточно работы для моделей среднего телосложения в связи с тем, что там снимается огромное количество каталогов и e-commerce. Также вспоминаются модели с недавних показов Alexander McQueen и невероятная Палома Элсессер – новая звезда индустрии, которую, на мой взгляд, сложно назвать «очень крупной».

В целом, конечно, хотелось бы, чтобы люкс повернулся лицом к людям разной комплекции, как это постепенно начинают делать масс-маркет и средний сегмент. Опять же, можно очень долго спорить о классовом и социокультурном контексте этих явлений, но я очень надеюсь, что через несколько лет границы между категориями начнут размываться, и будут просто модели – разные, здоровые и красивые, а самое главное – счастливые», – рассказывает Карина Утегенова.

И всё же, что не так с назначением Барбары Палвин?

Victoria’s Secret сегодня являют пример неправильного подхода к развитию и позиционированию бизнеса. Дело всё в том же – в разнообразии. Последнее шоу охарактеризовалось скандалом из-за интервью маркетингового директора марки – Эда Разека. «Мы думали о том, чтобы включить плюс-сайз моделей и трансгендеров. Но мы продаем наши вещи определенной аудитории, и модели, с которыми мы работаем, являются отражением этой концепции. Мы не можем работать для всех. Наше шоу – это фантазия», – сообщил Разек. Эти фразы вызвали ожидаемо негативную реакцию в прессе и в соцсетях. Судя по всему, назначение Барбары Палвин стало попыткой подправить имидж, но этот шаг лишь усугубил ситуацию. Палвин – инстаграм-инфлюенсер, известная модель, чьи размеры лишь немного отличаются от общепринятых. И, возможно, именно известность позволяет ей сохранять такую форму и до сих пор получать множество приглашений. Решение о выборе её в этом качестве лишь показало, насколько плохо ориентируются представители Victoria’s Secret в сегодняшней повестке.

Как определить идеальный вес: Алла Костромичева назвала модельные параметры

Ведущая проекта «Топ-модель по-украински» рассказала о своем отношении к боди-позитиву и модельных параметрах для девушек разного роста.

О фигуре, как у топ-модели Аллы Костромичевой, мечтает половина украинских девушек. Стройные длинные ноги, тонкая талия, изящные руки.

Рождение сына Сальваторе не помешало ведущей Нового канала успешно продолжить модельную карьеру. В чем же секрет стройности Аллы Костромичевой?

– Мой вес почти всегда стандартный – 53,5 кг при росте 179 см, – рассказала Костромичева. – Я не прикладываю усилий к его удержанию. Секрет прост – правильное питание и спорт. Причем правильное питание для меня – это состояние души, а не ежедневная необходимость.

Но важно понимать, что у каждого свой комфортный (здоровый) диапазон веса, мой просто совпадает с требованиями модельной индустрии. Я убеждена, что далеко не все девушки с моим ростом должны стремиться к моему весу. Тело женщины-немодели при том же росте может выглядеть шикарно и с весом в 60, 65 или 70 кг.

Алла подчеркивает – килограммы на весах для модели не так важны, как деления на сантиметровой ленте. Главное в этом бизнесе – параметры.

– При росте 170-176 см объем бедер модели не должен превышать 86-87 см, при росте 176-181 см – 88-91 см, – говорит Алла. – И агентства, и заказчиков абсолютно не волнует, какой ценой достигаются эти сантиметры. Мои объемы сейчас – 84-61-90.

И хоть вы мечтаете о моделинге, хоть нет, здоровый образ жизни еще никому не вредил. Поэтому пока до весны осталась еще пара месяцев, шагом марш в тренажерный зал, на йогу или танцы.

– Для меня парадоксально, что даже при наличии спортзалов на каждом углу, огромного количества мотивационных постов в соцсетях, большинство девушек, к сожалению, не занимаются спортом, – говорит ведущая Нового канала. – Как бы не пропагандировали боди-позитив (я, кстати, не считаю модельные параметры эталоном красоты), но здоровое тело без целлюлита и обвисших боков всегда будет привлекательнее. И естественно, если вы хотите работать моделью, каким бы стройным не было ваше тело, оно еще должно быть и подтянутым.

Напоминаем, что кастинг на третий сезон проекта «Топ-модель по-украински» открыт! Этот сезон будет ЖЕНСКИМ, поэтому, девчонки, снимайте видеовизитки, заполняйте АНКЕТУ и приходите на кастинг!

В чем разница между параметром и гиперпараметром?

Последнее обновление 17 июня 2019 г.

Это может сбить с толку, когда вы только начинаете заниматься прикладным машинным обучением.

Существует так много терминов, которые можно использовать, и многие из них могут использоваться непоследовательно. Это особенно верно, если вы пришли из другой области обучения, в которой могут использоваться некоторые из тех же терминов, что и машинное обучение, но они используются по-другому.

Например: термины « параметр модели » и « гиперпараметр модели .”

Отсутствие четкого определения этих терминов — обычная борьба новичков, особенно тех, кто пришел из области статистики или экономики.

В этом посте мы подробнее рассмотрим эти термины.

В чем разница между параметром и гиперпараметром?
Фото Ирола Трасмонте, некоторые права защищены.

Что такое параметр модели?

Параметр модели — это внутренняя по отношению к модели переменная конфигурации, значение которой можно оценить по данным.

Они требуются модели при прогнозировании.
Эти значения определяют умение модели решать вашу проблему.
Они оценены или извлечены из данных.
Они часто не устанавливаются практикующим вручную.
Они часто сохраняются как часть изученной модели.

Параметры являются ключевыми для алгоритмов машинного обучения. Они являются частью модели, которая извлекается из исторических данных обучения.

В классической литературе по машинному обучению мы можем рассматривать модель как гипотезу, а параметры — как адаптацию гипотезы к определенному набору данных.

Часто параметры модели оцениваются с помощью алгоритма оптимизации, который представляет собой тип эффективного поиска по возможным значениям параметров.

Статистика : В статистике вы можете принять распределение для переменной, например, распределение Гаусса. Двумя параметрами гауссова распределения являются среднее значение ( mu ) и стандартное отклонение ( sigma ). Это справедливо в машинном обучении, где эти параметры могут быть оценены на основе данных и использоваться как часть прогнозной модели.
Программирование : При программировании вы можете передать параметр функции. В этом случае параметр — это аргумент функции, который может иметь одно из диапазона значений. В машинном обучении конкретная модель, которую вы используете, является функцией и требует параметров для прогнозирования новых данных.

Имеет ли модель фиксированное или переменное количество параметров, определяет, может ли она называться « параметрический » или « непараметрический ».

Некоторые примеры параметров модели включают:

Веса в искусственной нейронной сети.
Опорные векторы в машине опорных векторов.
Коэффициенты линейной регрессии или логистической регрессии.

Что такое гиперпараметр модели?

Гиперпараметр модели — это конфигурация, которая является внешней по отношению к модели и значение которой невозможно оценить по данным.

Они часто используются в процессах, чтобы помочь оценить параметры модели.
Они часто уточняются практикующим врачом.
Часто их можно установить с помощью эвристики.
Они часто настраиваются на конкретную задачу прогнозного моделирования.

Мы не можем знать наилучшее значение гиперпараметра модели для данной задачи. Мы можем использовать практические правила, копировать значения, используемые для решения других задач, или искать наилучшее значение методом проб и ошибок.

Когда алгоритм машинного обучения настроен для конкретной задачи, например, когда вы используете поиск по сетке или случайный поиск, вы настраиваете гиперпараметры модели или порядок, чтобы обнаружить параметры модели, которые приводят к наибольшему количеству умелые предсказания.

Многие модели имеют важные параметры, которые невозможно оценить напрямую по данным. Например, в модели классификации K-ближайшего соседа… Этот тип параметра модели называется параметром настройки, потому что не существует аналитической формулы для вычисления подходящего значения.

— стр. 64-65, Прикладное прогнозное моделирование, 2013 г.

Гиперпараметры модели часто называют параметрами модели, которые могут сбивать с толку.Хорошее практическое правило, позволяющее преодолеть эту путаницу, заключается в следующем:

Если вам нужно указать параметр модели вручную, то
, вероятно, является гиперпараметром модели.

Некоторые примеры гиперпараметров модели включают:

Скорость обучения для обучения нейронной сети.
Гиперпараметры C и сигма для опорных векторных машин.
k в k-ближайших соседях.

Дополнительная литература

Сводка

В этом посте вы обнаружили четкие определения и разницу между параметрами модели и гиперпараметрами модели.

Таким образом, параметры модели оцениваются на основе данных автоматически, а гиперпараметры модели устанавливаются вручную и используются в процессах для помощи в оценке параметров модели.

Гиперпараметры модели часто называют параметрами, потому что они являются частями машинного обучения, которые необходимо настраивать и настраивать вручную.

Этот пост помог вам прояснить путаницу?
Дайте мне знать в комментариях ниже.

Есть ли параметры модели или гиперпараметры, в которых вы все еще не уверены?
Опубликуйте их в комментариях, и я постараюсь помочь прояснить ситуацию дальше.

О Джейсоне Браунли

Джейсон Браунли, доктор философии, является специалистом по машинному обучению, который учит разработчиков добиваться результатов с помощью современных методов машинного обучения с помощью практических руководств. Параметры модели

и гиперпараметры в машинном обучении — в чем разница? | Бенджамин Оби Тайо, доктор философии.

В модели машинного обучения есть 2 типа параметров:

Параметры модели: Это параметры в модели, которые должны быть определены с использованием набора обучающих данных.Это подогнанные параметры.
Гиперпараметры: Это регулируемые параметры, которые необходимо настроить, чтобы получить модель с оптимальными характеристиками.

Например, предположим, что вы хотите построить простую модель линейной регрессии, используя m-мерный набор обучающих данных. Тогда ваша модель может быть записана как:

, где X — матрица предикторов, а w — веса. Здесь w_0, w_1, w_2,…, w_m — параметры модели . Если модель использует алгоритм градиентного спуска для минимизации целевой функции для определения весов w_0, w_1, w_2,…, w_m, тогда у нас может быть оптимизатор, такой как GradientDescent (eta, n_iter). Здесь eta (скорость обучения) и n_iter (количество итераций) — это гиперпараметры , которые необходимо настроить, чтобы получить наилучшие значения для параметров модели w_0, w_1, w_2,…, w_m. Дополнительные сведения об этом см. В следующем примере: Машинное обучение : оценщик линейной регрессии Python с использованием градиентного спуска.

Примеры гиперпараметров, используемых в пакете scikit-learn

Perceptron Classifier

 Perceptron (n_iter = 40, eta0 = 0.1, random_state = 0)

Здесь n_iter — это количество итераций, eta0 — скорость обучения, а random_state — это начальное число генератора псевдослучайных чисел для использования при перетасовке данных.

2. Обучение, оценщик тестового разделения

 train_test_split (X, y, test_size = 0,4, random_state = 0)

Здесь test_size представляет долю набора данных, которая должна быть включена в тестовое разделение, а random_state — начальное число. используется генератором случайных чисел.

3. Классификатор логистической регрессии

 Логистическая регрессия (C = 1000.0, random_state = 0)

Здесь C — величина, обратная степени регуляризации, а random_state — это начальное число генератора псевдослучайных чисел, используемого при перетасовке данных. .

4. Классификатор KNN (k-ближайших соседей)

 KNeighborsClassifier (n_neighbors = 5, p = 2, metric = 'minkowski')

Здесь n_neighbors — это количество используемых соседей, p — параметр мощности для метрики Минковского.Когда p = 1, это эквивалентно использованию manhattan_distance и euclidean_distance для p = 2.

5. Машинный классификатор опорных векторов

 SVC (kernel = 'linear', C = 1.0, random_state = 0)

Здесь , ядро определяет тип ядра, который будет использоваться в алгоритме, например, kernel = ‘linear’ для линейной классификации или kernel = ‘rbf’ для нелинейной классификации. C — параметр штрафа члена ошибки, а random_state — начальное число генератора псевдослучайных чисел, используемого при перетасовке данных для оценок вероятности.

6. Классификатор дерева решений

 DecisionTreeClassifier (критерий = 'энтропия', 
 max_depth = 3, random_state = 0)

Здесь критерий — это функция для измерения качества разделения, max_depth — максимальная глубина дерево, а random_state — это начальное число, используемое генератором случайных чисел.

7. Регрессия лассо

 Лассо (альфа = 0,1)

Здесь альфа — параметр регуляризации.

8. Анализ основных компонентов

 PCA (n_components = 4)

Здесь n_components — это количество компонентов, которые необходимо сохранить.Если n_components не установлен, все компоненты сохраняются.

Важно, чтобы при построении модели эти гиперпараметры были точно настроены, чтобы получить модель с наивысшим качеством. Хороший пример того, как предсказательная сила модели зависит от гиперпараметров, можно найти на рисунке ниже (источник: Плохой и хороший регрессионный анализ ).

Регрессионный анализ с использованием различных значений параметра скорости обучения. Источник: Плохой и хороший регрессионный анализ , опубликовано в журнале Towards AI, февраль 2019 г., Бенджамин О.Тайо.

Из рисунка выше мы видим, что надежность нашей модели зависит от настройки гиперпараметров. Если мы просто выберем случайное значение для скорости обучения, такое как eta = 0,1, это приведет к плохой модели. Если выбрать слишком маленькое значение эта, например, эта = 0,00001, модель также будет плохой. Наш анализ показывает, что лучший выбор — это когда eta = 0,0001, как видно из значений R-квадрата.

В чем разница между хорошей и плохой моделью машинного обучения, зависит от способности человека понимать все детали модели, включая знания о различных гиперпараметрах и то, как эти параметры могут быть настроены для получения модели с наилучшей производительностью.Использование любой модели машинного обучения в качестве черного ящика без полного понимания сложности модели приведет к фальсификации модели.

Ссылки

«Машинное обучение Python», 2-е издание, Себастьян Рашка.
Машинное обучение: оценщик линейной регрессии Python с использованием градиентного спуска .
Плохой и хороший регрессионный анализ .

Разница между параметрами модели и гиперпараметрами

Два самых запутанных термина в машинном обучении — это параметры модели и гиперпараметры.В этом посте мы попытаемся понять, что означают эти термины и чем они отличаются друг от друга.

Что такое параметр модели?

Параметр модели — это переменная выбранной модели, которая может быть оценена путем подгонки заданных данных к модели.

Пример:

На приведенном выше графике x — независимая переменная, а y — зависимая переменная. Цель состоит в том, чтобы подогнать к данным линию регрессии. Затем эта линия (модель) используется для прогнозирования значения y для невидимых значений x.Здесь m — наклон, а c — точка пересечения линии. Эти два параметра (m и c) оцениваются путем подгонки прямой линии к данным путем минимизации RMSE (среднеквадратичная ошибка). Следовательно, эти параметры называются параметрами модели.

Параметры модели в разных моделях:

м (наклон) и c (пересечение) в линейной регрессии
веса и смещения в нейронных сетях

Что такое гиперпараметр модели?

Гиперпараметр модели — это параметр, значение которого устанавливается перед началом обучения модели.Их нельзя узнать, подгоняя модель к данным.

Пример:

На приведенном выше графике ось X представляет количество эпох, а ось Y представляет количество эпох. Мы можем видеть после определенного момента, когда эпох больше, чем тогда, хотя точность определения характеристик увеличивается, но точность проверки и тестирования начинает снижаться. Это случай перелова. Здесь количество эпох является гиперпараметром и устанавливается вручную. Установка этого числа на малое значение может привести к недостаточной подгонке, а высокое значение может вызвать переобучение.

Гиперпараметры модели в разных моделях:

Скорость обучения в градиентном спуске
Количество итераций в градиентном спуске
Количество слоев в нейронной сети
Количество нейронов на слой в нейронной сети
Количество кластеры (k) в k означает кластеризацию

Таблица различий между параметрами модели и гиперпараметрами

ПАРАМЕТРЫ	ГИПЕРПАРАМЕТР
Они необходимы для прогнозирования модели	Они необходимы для оценки модели.
Они оцениваются алгоритмами оптимизации (Gradient Descent, Adam, Adagrad)	Они оцениваются настройкой гиперпараметров
Они не устанавливаются вручную	Они устанавливаются вручную
Окончательные параметры, найденные после обучение решит, как модель w плохо работать с невидимыми данными	Выбор гиперпараметров определяет, насколько эффективно обучение.При градиентном спуске скорость обучения определяет, насколько эффективен и точен процесс оптимизации при оценке параметров.

машинное обучение — В чем разница между гиперпараметрами модели и параметрами модели?

В машинном обучении модель $ M $ с параметрами и гиперпараметрами выглядит так:

$ Y \ приблизительно M _ {\ mathcal {H}} (\ Phi | D)

, где $ \ Phi $ — параметры, а $ \ mathcal {H} $ — гиперпараметры.$ D $ — это обучающие данные, а $ Y $ — выходные данные (метки классов в случае задачи классификации).

Цель во время обучения — найти оценку параметров $ \ hat {\ Phi} $, которая оптимизирует некоторую функцию потерь $ \ mathcal {L} $, которую мы указали. Поскольку модель $ M $ и функция потерь $ \ mathcal {L} $ основаны на $ \ mathcal {H} $, то последующие параметры $ \ Phi $ также зависят от гиперпараметров $ \ mathcal {H} $ .

Гиперпараметры $ \ mathcal {H} $ не «изучаются» во время обучения, но это не означает, что их значения неизменяемы.Обычно гиперпараметры фиксированы, и мы думаем просто о модели $ M $, а не о $ M _ {\ mathcal {H}} $. При этом гиперпараметры также могут рассматриваться как априорные параметры.

Источник путаницы связан с использованием $ M _ {\ mathcal {H}} $ и модификацией гиперпараметров $ \ mathcal {H} $ во время тренировки в дополнение, очевидно, к параметрам $ \ hat {\ Phi } $. Есть несколько причин для изменения $ \ mathcal {H} $ во время обучения. Примером может служить изменение скорости обучения во время обучения для повышения скорости и / или стабильности процедуры оптимизации.

Важным отличием является то, что результат, скажем, прогноз метки, $ Y_ {pred} $ основан на параметрах модели $ \ Phi $, а не на гиперпараметрах $ \ mathcal {H} $.

Однако с разграничением есть оговорки, и, следовательно, границы размыты. Рассмотрим, например, задачу кластеризации, в частности моделирование гауссовой смеси (GMM). Здесь установлены следующие параметры: $ \ Phi = \ {\ bar {\ mu}, \ bar {\ sigma} \} $, где $ \ bar {\ mu} $ — это кластерные средние $ N $ и $ \ bar { \ sigma} $ — это набор $ N $ стандартных отклонений для $ N $ гауссовских ядер.

Возможно, вы интуитивно опознали гиперпараметр здесь. Это количество кластеров $ N $. Итак, $ \ mathcal {H} = \ {N \} $. Обычно проверка кластера используется для определения $ N $ apriori с использованием небольшой подвыборки данных $ D $. Однако я мог также изменить свой алгоритм обучения моделей гауссовой смеси, чтобы изменить количество ядер $ N $ во время обучения на основе некоторого критерия. В этом сценарии гиперпараметр $ N $ становится частью набора параметров $ \ Phi = \ {\ bar {\ mu}, \ bar {\ sigma}, N \} $.

Тем не менее, следует отметить, что результат или прогнозируемое значение для точки данных $ d $ в данных $ D $ основывается на $ GMM (\ bar {\ mu}, \ bar {\ sigma}) $, а не на $ N $. То есть каждое из $ N $ гауссовских ядер будет вносить некоторое значение правдоподобия в $ d $, основанное на расстоянии $ d $ от их соответствующего $ \ mu $ и своего собственного $ \ sigma $. «Параметр» $ N $ здесь явно не задействован, поэтому, возможно, это не «настоящий» параметр модели.

Резюме: различие между параметрами и гиперпараметрами имеет нюансы из-за того, как они используются практиками при разработке модели $ M $ и функции потерь $ \ mathcal {L} $.Я надеюсь, что это поможет устранить неоднозначность между двумя терминами.

Параметры модели

— ArcGIS Pro | Документация

Любая переменная модели может быть установлена в качестве параметра модели. Есть две основные причины для установки переменной модели в качестве параметра:

Выходные переменные, которые устанавливаются как параметры модели, добавляются на карту, когда модель запускается как инструмент геообработки.
Переменные, которые задаются как параметры модели, появляются как параметры инструмента, когда модель запускается как инструмент геообработки, что позволяет вам указать данные или значения для обработки вашей модели, отличные от тех, которые были указаны при создании модели.

Установка параметров модели

Чтобы установить переменную модели в качестве параметра, модель необходимо отредактировать в ModelBuilder. В ModelBuilder щелкните переменную правой кнопкой мыши и выберите Параметр. Когда переменная задана как параметр, буква P появляется рядом с переменной в модели.

Имя переменной используется в качестве метки параметра модели. Вы можете переименовать параметр модели, переименовав переменную модели в ModelBuilder. Щелкните переменную правой кнопкой мыши, выберите «Переименовать» и введите новое имя.Когда вы открываете инструмент модели на панели Геообработка, имя параметра отражает новое имя. Значение переменной используется как значение по умолчанию для соответствующего параметра модели. Если переменная не имеет значения в ModelBuilder, параметр модели будет пустым.

Чтобы выходные данные инструмента модели отображались в истории геообработки, вы должны установить эти выходные данные в качестве параметров модели. Например, если ваш инструмент выводит файл HTML и вы хотите, чтобы пользователь мог щелкнуть, чтобы открыть файл на панели истории геообработки, вы должны установить выходной файл HTML в качестве параметра модели.

Свойства параметров модели

Вы можете изменить некоторые свойства параметров модели, используя окно свойств модели. Эти свойства влияют на то, как параметры отображаются при открытии инструмента модели на панели Геообработка.

Щелкните правой кнопкой мыши инструмент модели на панели инструментов и выберите «Свойства». Если вы редактируете модель в ModelBuilder, нажмите кнопку «Свойства» на ленте.

Порядок

Измените порядок параметров, перетащив параметры в новый порядок на вкладке Параметры в окне свойств инструмента.

Обязательный или дополнительный

Параметры инструмента являются обязательными или необязательными. Обозначение обязательного или необязательного происходит автоматически в зависимости от того, как параметр используется в модели. Например, если переменная используется в качестве входных данных для обязательного параметра инструмента в модели, этот параметр модели будет обязательным. Вы можете изменить параметры модели с необязательных на обязательные для инструмента модели, но вы не можете изменить обязательные параметры на необязательные.

Чтобы изменить необязательный параметр на обязательный, установите для параметра «Тип» значение «Обязательный» на вкладке «Параметры» в окне «Свойства» инструмента.

Категория

Параметрам можно присвоить категорию. Категоризованные параметры отображаются в раскрывающемся разделе, когда инструмент открыт на панели Геообработка.

Фильтры

Фильтры параметров используются для ограничения или ограничения входных значений или данных, которые могут быть указаны для параметра инструмента модели. Например, фильтр «Список значений» требует, чтобы для параметра можно было указать только значения из списка. Значения, введенные в параметр, не совпадающие с фильтром, вызовут ошибку; модель не может быть выполнена, пока не будет введено действительное значение.

Доступны следующие фильтры:

Список значений — список предварительно определенных ключевых слов. Вы можете установить фильтр списка значений для строковых и числовых параметров модели.
Диапазон — минимальное и максимальное числовое значение. Диапазон является включительным, что означает, что допустимыми вариантами являются как минимум, так и максимум.
Класс пространственных объектов — список допустимых типов форм пространственных объектов, включая точки, мультиточки, полилинии, полигоны и мультипатч.
Файл — список допустимых расширений файлов, таких как.txt или .gpx.
Не вводите период для продления. Например, введите txt, а не .txt. Разделяйте значения списка точкой с запятой (;). Например, чтобы разрешить использование файлов .txt и .csv, введите txt; csv.
Поле — список допустимых типов полей, включая короткие, длинные, одиночные, двойные, тестовые, дату, OID, геометрию, BLOB, растр, GUID, глобальный идентификатор и XML.
Рабочая область — тип допустимой рабочей области, включая файловую систему, локальную базу геоданных и многопользовательскую базу геоданных.

Зависимость

Можно сделать параметр зависимым от другого параметра.Обычно это делается для того, чтобы сделать один параметр, который принимает поле атрибута, зависимым от другого параметра, который является классом пространственных объектов или таблицей; параметр поля будет включать раскрывающийся список полей атрибутов из зависимого параметра.

Символы

Вы можете сохранить файл слоя с определенными символами и использовать этот файл слоя в качестве шаблона для обозначения выходных данных вашей модели при добавлении на карту. Это можно сделать двумя способами:

Установите для параметра «Символика» выходного параметра путь к файлу слоя, например C: \ Data \ LandUseOverlay \ Symbolized.lyrx на вкладке Параметры в окне свойств инструмента.
Добавьте инструмент «Применить символы из слоя» в конец модели и установите для параметра «Слой символов» путь к файлу слоя.

Связанные темы

Отзыв по этой теме?

Параметры модели

Файлы модели

определяют исследования и их отношения с другими видами.

В Looker модель состоит из комбинации связанных исследований и информационных панелей.В отличие от других элементов LookML, модель не объявляется с конкретным параметром «модель». Вместо этого любой файл, помещенный в раздел Models среды Looker IDE (также известный как страница Develop ), определяет модель. Название модели берется из имени файла и должно быть уникальным для вашего экземпляра, даже в разных проектах.

Файл модели обычно содержит любые объявления explore , а также ряд настроек на уровне модели.

Эта страница содержит ссылки на параметры LookML на уровне модели.Обычно они записываются в верхней части файла модели и не должны вкладываться в другие параметры.

Наведите указатель мыши на имя параметра, чтобы увидеть краткое описание; щелкните его, чтобы перейти на эту страницу.
Если для параметра может быть задана одна из нескольких конкретных опций, значение по умолчанию указывается первым.

Имя параметра	Описание
`access_grant`	ДОБАВЛЕНО 6.0 Создает разрешение на доступ, которое ограничивает доступ к структурам LookML только для тех пользователей, которым назначено утвержденное значение атрибута пользователя. Этот параметр имеет подпараметры `user_attribute` и `allowed_values` .
`изучить`	Предоставляет представление в меню «Обзор». Дополнительные сведения об исследованиях и их параметрах см. На странице «Справочник по параметрам исследования».
`включая`	Добавляет файлы в модель
`тест`	ДОБАВЛЕНО 6.20 Создает тест данных для проверки логики вашей модели. В настройках проекта есть возможность требовать проверки данных. Когда это разрешено для проекта, разработчики проекта должны запускать тесты данных перед развертыванием своих изменений в производственной среде. Этот параметр имеет подпараметры `explore_source` и `assert` .
`этикетка` (для модели)	Изменяет способ отображения модели в меню «Обзор»
`case_sensitive` (для модели)	Указывает, учитывают ли фильтры регистр для модели
`соединение`	Изменяет подключение к базе данных для модели
`группа данных`	Создает политику кэширования группы данных для модели.Этот параметр имеет подпараметры `label` , `description` , `max_cache_age` и `sql_trigger` .
`fiscal_month_offset`	Задает месяц начала финансового года (если он отличается от календарного)
`persist_for` (для модели)	Изменяет настройки кеша для модели
`persist_with` (для модели)	Задает группу данных для использования в политике кэширования модели.
`week_start_day`	Задает день недели, в который должны начинаться связанные с неделей измерения
`map_layer` (для модели)	Создает пользовательские карты для использования с `map_layer_name`
`named_value_format`	Создает настраиваемый формат значения для использования с `value_format_name` .Этот параметр имеет подпараметры `value_format` и `strict_value_format` .
`определение объема`	УДАЛЕНО 3.52 Больше не требуется
`шаблон`	УДАЛЕНО 3.30 Больше не требуется

Обработка параметров модели • параметры

Опишите и поймите параметры вашей модели!

Параметры Основная цель — предоставить утилиты для обработки параметров различных статистических моделей (см. Здесь список поддерживаемых моделей).Помимо вычисления p-значений , CI , байесовских индексов и других показателей для широкого спектра моделей, этот пакет реализует такие функции, как bootstrapping параметров и моделей, сокращение функций (извлечение функций и выбор переменных) или инструменты для сокращения данных, такие как функции для выполнения кластерного, факторного анализа или анализа главных компонентов.

Другая важная цель пакета parameters — облегчить и оптимизировать процесс представления результатов статистических моделей, который включает в себя простой и интуитивно понятный расчет стандартизованных оценок или надежных стандартных ошибок и p-значений.Параметры Таким образом, предлагает простой и унифицированный синтаксис для обработки большого количества объектов (моделей) из множества различных пакетов.

Установка

Выполните следующее, чтобы установить стабильную версию параметров из CRAN:

Или этот, чтобы установить последнюю разрабатываемую версию:

Содействие и поддержка

Если вы хотите сообщить о проблеме или внести свой вклад в пакет другим способом, следуйте этому руководству.Если у вас возникнут вопросы о функциональности, вы можете связаться с нами по электронной почте или также сообщить о проблеме.

Описание параметров модели

Функция model_parameters () (доступ к которой можно получить с помощью ярлыка parameters () ) позволяет согласованным образом извлекать параметры и их характеристики из различных моделей. Его можно рассматривать как легкую альтернативу broom :: tidy () , с некоторыми заметными отличиями:

Имена столбцов возвращенного фрейма данных специфичны для их содержимого.Например, столбец, содержащий статистику, называется после имени статистики, например, t , z и т. Д., Вместо общего имени, такого как statistic (однако вы можете получить стандартизованные (общие) имена столбцов используя standardize_names () ).
Он может вычислять или извлекать индексы, недоступные по умолчанию, такие как p-значений , CI и т. Д.
Он включает функций разработки возможностей, включая параметры начальной загрузки.

Классические модели регрессии

 Модель  <- lm (Sepal.Width ~ Petal.Length * Species + Petal.Width, data = iris)

# обычные параметры модели
model_parameters (модель)
#> Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т (143) | п
#> ------------------------------------------------ -------------------------------------------
#> (Перехват) | 2.89 | 0,36 | [2.18, 3.60] | 8.01 | <0,001
#> Лепесток.Длина | 0,26 | 0,25 | [-0,22, 0,75] | 1.07 | 0,287
#> Виды [разноцветные] | -1,66 | 0,53 | [-2,71, -0,62] | -3,14 | 0,002
#> Вид [virginica] | -1,92 | 0,59 | [-3.08, -0.76] | -3,28 | 0,001
#> Petal.Width | 0,62 | 0,14 | [0,34, 0,89] | 4.41 | <0,001
#> Длина лепестка * Вид [разноцветный] | -0.09 | 0,26 | [-0,61, 0,42] | -0,36 | 0,721
#> Длина лепестка * Вид [virginica] | -0.13 | 0,26 | [-0,64, 0,38] | -0,50 | 0,618

# стандартизованные параметры
model_parameters (модель, standardize = "refit")
#> Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т (143) | п
#> ------------------------------------------------ -------------------------------------------
#> (Перехват) | 3.59 | 1,30 | [1.01, 6.17] | 2,75 | 0,007
#> Длина лепестка | 1.07 | 1.00 | [-0.91, 3.04] | 1.07 | 0.287
#> Виды [разноцветные] | -4,62 | 1,31 | [-7.21, -2.03] | -3,53 | <0,001
#> Вид [virginica] | -5,51 | 1,38 | [-8,23, -2,79] | -4.00 | <0,001
#> Petal.Width | 1.08 | 0,24 | [0,59, 1,56] | 4.41 | <0,001
#> Длина лепестка * Вид [разноцветный] | -0,38 | 1.06 | [-2,48, 1,72] | -0,36 | 0,721
#> Длина лепестка * Вид [virginica] | -0,52 | 1.04 | [-2,58, 1,54] | -0,50 | 0,618

Смешанные модели

 Библиотека  (lme4)

модель <- lmer (Sepal.Ширина ~ Длина лепестка + (1 | Вид), данные = радужная оболочка)

# параметры модели со значениями CI, df и p на основе приближения Вальда
model_parameters (модель, эффекты = "все")
#> # Фиксированные эффекты
#>
#> Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т (146) | п
#> ------------------------------------------------ ------------------
#> (Перехват) | 2.00 | 0,56 | [0.90, 3.10] | 3.56 | <0,001
#> Длина лепестка | 0,28 | 0,06 | [0,17, 0,40] | 4.75 | <0,001
#>
#> # Случайные эффекты
#>
#> Параметр | Коэффициент
#> -------------------------------------
#> SD (Перехват: Виды) | 0.89
#> SD (Остаточный) | 0,56

# параметры модели со значениями CI, df и p на основе приближения Кенварда-Роджера
параметры_модели (модель, df_method = "kenward")
#> # Фиксированные эффекты
#>
#> Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т | df | п
#> ------------------------------------------------ -------------------------
#> (Перехват) | 2.00 | 0,57 | [0,07, 3,93] | 3.53 | 2.67 | 0,046
#> Длина лепестка | 0,28 | 0,06 | [0,16, 0,40] | 4.58 | 140.98 | <0,001
#>
#> # Случайные эффекты
#>
#> Параметр | Коэффициент
#> -------------------------------------
#> SD (Перехват: Виды) | 0,89
#> SD (Остаточный) | 0,56

Структурные модели

Помимо многих типов регрессионных моделей и пакетов, он также работает для других типов моделей, таких как структурные модели (EFA, CFA, SEM…).

  библиотека (псих)

модель <- psycho :: fa (отношение, nfactors = 3)
model_parameters (модель)
#> # Ротационные нагрузки из факторного анализа (облимин-ротация)
#>
#> Переменная | MR1 | MR2 | MR3 | Сложность | Уникальность
#> ------------------------------------------------ ------------
#> рейтинг | 0.90 | -0.07 | -0,05 | 1.02 | 0,23
#> жалобы | 0,97 | -0.06 | 0,04 | 1.01 | 0,10
#> привилегии | 0,44 | 0,25 | -0,05 | 1.64 | 0,65
#> обучение | 0,47 | 0,54 | -0,28 | 2,51 | 0,24
#> поднимает | 0,55 | 0,43 | 0,25 | 2.35 | 0,23
#> критическое | 0,16 | 0,17 | 0,48 | 1.46 | 0,67
#> продвижение | -0,11 | 0,91 | 0,07 | 1.04 | 0,22
#>
#> На 3 скрытых фактора (облимин вращение) приходится 66.60% от общей дисперсии исходных данных (MR1 = 38,19%, MR2 = 22,69%, MR3 = 5,72%).

Выбор переменных и параметров

select_parameters () может помочь вам быстро выбрать и сохранить наиболее релевантные предикторы с помощью методов, адаптированных к типу модели.

  библиотека (dplyr)

lm (disp ~., data = mtcars)%>%
  select_parameters ()%>%
  параметры_модели ()
#> Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т (26) | п
#> ------------------------------------------------ -----------------------
#> (Перехват) | 141.70 | 125,67 | [-116.62, 400.02] | 1.13 | 0,270
#> цил | 13.14 | 7.90 | [-3.10, 29.38] | 1.66 | 0,108
#> hp | 0,63 | 0,20 | [0.22, 1.03] | 3.18 | 0,004
#> wt | 80,45 | 12.22 | [55.33, 105.57] | 6.58 | <0,001
#> qsec | -14,68 | 6.14 | [-27.31, -2.05] | -2,39 | 0,024
#> carb | -28,75 | 5.60 | [-40.28, -17.23] | -5,13 | <0,001

Разное

Этот пакет также содержит много других полезных функций:

Опишите дистрибутив

  данных (радужная оболочка)
description_distribution (радужная оболочка)
#> Переменная | Среднее | SD | IQR | Диапазон | Асимметрия | Эксцесс | п | n_Missing
#> ------------------------------------------------ ----------------------------------------
#> Чашелист.Длина | 5,84 | 0,83 | 1,30 | [4.30, 7.90] | 0,31 | -0,55 | 150 | 0
#> Sepal.Width | 3.06 | 0,44 | 0,52 | [2.00, 4.40] | 0,32 | 0,23 | 150 | 0
#> Длина лепестка | 3.76 | 1,77 | 3.52 | [1.00, 6.90] | -0,27 | -1,40 | 150 | 0
#> Petal.Width | 1.20 | 0,76 | 1,50 | [0.10, 2.50] | -0,10 | -1,34 | 150 | 0

Цитата

Чтобы процитировать этот пакет, используйте следующую команду:

  цитата («параметры»)

Людеке Д., Бен-Шахар М., Патил И., Маковски Д. (2020)."Извлечение,
Вычисление и исследование параметров статистических моделей с использованием R. "
_Журнал программного обеспечения с открытым исходным кодом_, * 5 * (53), 2445. doi:
10.21105 / joss.02445 (URL: https://doi.org/10.21105/joss.02445).

Запись BibTeX для пользователей LaTeX:

  @Статья{,
    title = {Извлечение, вычисление и исследование параметров статистических моделей с помощью {R}.},
    объем = {5},
    doi = {10.21105 / joss.02445},
    число = {53},
    journal = {Журнал открытого программного обеспечения},
    author = {Даниэль Людеке и Маттан С.Бен-Шахар, Индраджит Патил и Доминик Маковски},
    год = {2020},
    pages = {2445},
  }

Параметры модели: Основные параметры моделей — Podium.IM

Основные параметры моделей — Podium.IM

Для девушек

Как стать моделью мужчине

Как стать стать моделью: что вам нужно чтобы стать фотомоделью

Параметры модели—ArcGIS Pro | Документация

Настройка параметров модели

Свойства параметра модели

Порядок

Обязательные или дополнительные

Категория

Фильтры

Зависимость

Символы

Параметры и модельная внешность для модели мужчины

Возраст как параметр мужчины модели

Параметры для модели мужчины: рост

Модельная внешность мужчины: параметры размера и телосложения

Параметры для модели мужчины: исключения

Какой модельный рост для девушки. Какими параметрами должны обладать модели? Параметры идеальной модели

Вес моделей

Таблица соотношения веса и роста для моделей

Известные модели, доказавшие, что при небольшом росте можно стать популярной

Для девушек

Как стать моделью мужчине

Для девушек

Как стать моделью мужчине

Как стать моделью с разными параметрами?

Как это было раньше?

Что происходит сейчас?

Почему говорить о чьих-то параметрах: «Плюс-сайз» – оскорбительно?

И всё же, что не так с назначением Барбары Палвин?

Как определить идеальный вес: Алла Костромичева назвала модельные параметры

В чем разница между параметром и гиперпараметром?

Что такое параметр модели?

Что такое гиперпараметр модели?

Дополнительная литература

Сводка

О Джейсоне Браунли

и гиперпараметры в машинном обучении — в чем разница? | Бенджамин Оби Тайо, доктор философии.

Примеры гиперпараметров, используемых в пакете scikit-learn

Ссылки

Разница между параметрами модели и гиперпараметрами

Что такое параметр модели?

Что такое гиперпараметр модели?

Таблица различий между параметрами модели и гиперпараметрами

машинное обучение — В чем разница между гиперпараметрами модели и параметрами модели?

— ArcGIS Pro | Документация

Установка параметров модели

Свойства параметров модели

Порядок

Обязательный или дополнительный

Категория

Фильтры

Зависимость

Символы

Связанные темы

Параметры модели

Обработка параметров модели • параметры

Установка

Содействие и поддержка

Описание параметров модели

Классические модели регрессии

Смешанные модели

Структурные модели

Выбор переменных и параметров

Разное

Опишите дистрибутив

Цитата

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики