Найти s: Как найти площадь фигуры, формула

alexxlab / / Разное

Содержание

Площадь прямоугольника

Для полной функциональности сайта желательно включить JavaScript в настройках Вашего браузера.


Главная

 → 

Геометрия

 → 

Площадь прямоугольника

Площадь прямоугольника, формулы для вычисления площади прямоугольников в зависимости от известных исходных данных, калькулятор для нахождения площади онлайн и сводная таблица с формулами площадей прямоугольника. Наш калькулятор поможет вам бесплатно в режиме онлайн вычислить площадь прямоугольника с помощью различных формул или проверить уже выполненные вычисления.

Таблица с формулами площади прямоугольника (в конце страницы)

— Вычисления   (показано)   (скрыто)

— примечания   (показано)   (скрыто)


1

Площадь прямоугольника через две стороны

. .. подготовка …

a — сторона

b — сторона


2

Площадь прямоугольника через периметр и одну из сторон

В указанной формуле, площадь периметра прямоугольника вычисляется: 

… подготовка …

a (или b) — сторона

P — периметр


3

Площадь прямоугольника по диагонали и стороне

… подготовка …

a (или b) — сторона

d — диагональ


4

Площадь прямоугольника по диагоналям и углу между ними

… подготовка …

d — диагональ

α° — угол между диагоналями


5

Площадь прямоугольника через сторону и радиус описанной окружности

. .. подготовка …

a (или b) — сторона

R — радиус описанной окружности


6

Площадь прямоугольника через сторону и диаметр описанной окружности

… подготовка …

a (или b) — сторона

D — диаметр описанной окружности

Примечание:

Если в исходных данных угол задан в радианах, то для перевода в градусы вы можете воспользоваться «Конвертером величин». Или вычислить самостоятельно по формуле: 1 рад × (180/π) ° = 57,296°

Таблица с формулами площади прямоугольника


исходные данные
(активная ссылка для перехода к калькулятору)		 эскиз формула
1 две стороны
2 периметр и одна из сторон
3 диагональ и сторона
4 диагональ и угол между ними
5 сторона и радиус описанной окружности
6 сторона и диаметр описанной окружности

Определения

Площадь – это численная характеристика, характеризующая размер плоскости, ограниченной замкнутой геометрической фигурой.

Площадь измеряется в единицах измерения в квадрате: км2, м2, см2, мм2 и т.д.



Как найти площадь треугольника — Лайфхакер

6 февраля 2020ЛикбезОбразование

Вспоминаем геометрию: формулы для произвольных, прямоугольных, равнобедренных и равносторонних фигур.

Поделиться

0

Как найти площадь любого треугольника

Посчитать площадь треугольника можно разными способами. Выбирайте формулу в зависимости от известных вам величин.

Зная сторону и высоту

  1. Умножьте сторону треугольника на высоту, проведённую к этой стороне.
  2. Поделите результат на два.

  • S — искомая площадь треугольника.
  • a — сторона треугольника.
  • h — высота треугольника. Это перпендикуляр, опущенный на сторону или её продолжение из противоположной вершины.

Зная две стороны и угол между ними

  1. Посчитайте произведение двух известных сторон треугольника.
  2. Найдите синус угла между выбранными сторонами.
  3. Перемножьте полученные числа.
  4. Поделите результат на два.

  • S — искомая площадь треугольника.
  • a и b — стороны треугольника.
  • α — угол между сторонами a и b.

Сейчас читают 🔥

  • 9 традиций, от которых давно стоит отказаться

Зная три стороны (формула Герона)

  1. Посчитайте разности полупериметра треугольника и каждой из его сторон.
  2. Найдите произведение полученных чисел.
  3. Умножьте результат на полупериметр.
  4. Найдите корень из полученного числа.

  • S — искомая площадь треугольника.
  • a, b, c — стороны треугольника.
  • p — полупериметр (равен половине от суммы всех сторон треугольника).

Зная три стороны и радиус описанной окружности

  1. Найдите произведение всех сторон треугольника.
  2. Поделите результат на четыре радиуса окружности, описанной вокруг прямоугольника.

  • S — искомая площадь треугольника.
  • R — радиус описанной окружности.
  • a, b, c — стороны треугольника.

Зная радиус вписанной окружности и полупериметр

Умножьте радиус окружности, вписанной в треугольник, на полупериметр.

  • S — искомая площадь треугольника.
  • r — радиус вписанной окружности.
  • p — полупериметр треугольника (равен половине от суммы всех сторон).

Как найти площадь прямоугольного треугольника

  1. Посчитайте произведение катетов треугольника.
  2. Поделите результат на два.

  • S — искомая площадь треугольника.
  • a, b — катеты треугольника, то есть стороны, которые пересекаются под прямым углом.

Как найти площадь равнобедренного треугольника

  1. Умножьте основание на высоту треугольника.
  2. Поделите результат на два.

  • S — искомая площадь треугольника.
  • a — основание треугольника. Это та сторона, которая не равняется двум другим. Напомним, в равнобедренном треугольнике две из трёх сторон имеют одинаковую длину.
  • h — высота треугольника. Это перпендикуляр, опущенный на основание из противоположной вершины.

Как найти площадь равностороннего треугольника

  1. Умножьте квадрат стороны треугольника на корень из трёх.
  2. Поделите результат на четыре.

  • S — искомая площадь треугольника.
  • a — сторона треугольника. Напомним, в равностороннем треугольнике все стороны имеют одинаковую длину.

Читайте также 🧠👨🏻‍🎓✍🏻

  • 7 причин полюбить математику
  • ТЕСТ: Помните ли вы геометрию?
  • 10 хитрых головоломок со спичками для тренировки воображения
  • Интересные математические факты для тех, кто хочет больше узнать о мире вокруг
  • ТЕСТ: Сможете ли вы решить простые математические примеры?

мл | Алгоритм Find S

Введение: 
Алгоритм find-S — это базовый алгоритм концептуального обучения в машинном обучении. Алгоритм find-S находит наиболее конкретную гипотезу, которая соответствует всем положительным примерам. Здесь мы должны отметить, что алгоритм рассматривает только те положительные обучающие примеры. Алгоритм find-S начинает с наиболее конкретной гипотезы и обобщает эту гипотезу каждый раз, когда ему не удается классифицировать наблюдаемые положительные обучающие данные. Следовательно, алгоритм Find-S переходит от наиболее конкретной гипотезы к наиболее общей гипотезе.

Важное представление:

  1. ?
    указывает, что для атрибута допустимо любое значение.
  2. укажите одно обязательное значение (например, Cold ) для атрибута.
  3. ϕ указывает, что никакое значение недопустимо.
  4. Самая общая гипотеза представлена: {?, ?, ?, ?, ?, ?} , ф}

Шаги, задействованные в Find-S:

  1. Начните с наиболее конкретной гипотезы.
    h = {ϕ, ϕ, ϕ, ϕ, ϕ, ϕ}
  2. Возьмем следующий пример, и если он отрицательный, то гипотеза не изменится.
  3. Если пример положительный и мы обнаруживаем, что наша исходная гипотеза слишком специфична, мы обновляем нашу текущую гипотезу до общего состояния.
  4. Продолжайте повторять вышеуказанные шаги, пока не будут завершены все обучающие примеры.
  5. После завершения всех обучающих примеров у нас будет окончательная гипотеза, которую можно использовать для классификации новых примеров.

Пример: 

Рассмотрим следующий набор данных, содержащий данные о том, какие конкретные семена являются ядовитыми.
 

Во-первых, мы рассматриваем гипотезу как более конкретную гипотезу. Следовательно, наша гипотеза будет следующей:
h = {ϕ, ϕ, ϕ, ϕ, ϕ, ϕ}  
  

Рассмотрим пример 1 :  

Данные в примере 1: {ЗЕЛЕНЫЙ, ЖЕСТКИЙ, НЕТ, МОРЩИННЫЙ}. Мы видим, что наша исходная гипотеза более конкретна, и мы должны обобщить ее для этого примера. Следовательно, гипотеза принимает вид:
h = {ЗЕЛЕНЫЙ, ТВЕРДЫЙ, НЕТ, МОРЩИННЫЙ}  

Рассмотрим пример 2:
Здесь мы видим, что этот пример имеет отрицательный результат. Поэтому мы пренебрегаем этим примером, и наша гипотеза остается прежней.

h = {ЗЕЛЕНЫЙ, ТВЕРДЫЙ, НЕТ, МОРЩИННЫЙ}  

Рассмотрим пример 3: 
Здесь мы видим, что этот пример имеет отрицательный результат. Поэтому мы пренебрегаем этим примером, и наша гипотеза остается прежней.
h = {ЗЕЛЕНЫЙ, ЖЕСТКИЙ, НЕТ, МОРЩИННЫЙ}  

Рассмотрим пример 4: 
В примере 4 представлены данные {ОРАНЖЕВЫЙ, ЖЕСТКИЙ, НЕТ, МОРЩИННЫЙ}. Мы сравниваем каждый отдельный атрибут с исходными данными, и если обнаруживается какое-либо несоответствие, мы заменяем этот конкретный атрибут общим регистром ( ” ?” ). После выполнения процесса гипотеза становится: 
h = { ?, ТВЕРДЫЙ, НЕТ, МОРЩИННЫЙ }  

Рассмотрим пример 5:
В примере 5 представлены данные {ЗЕЛЕНЫЙ, МЯГКИЙ, ДА, ГЛАДКИЙ}. Мы сравниваем каждый отдельный атрибут с исходными данными, и если обнаруживается какое-либо несоответствие, мы заменяем этот конкретный атрибут общим регистром ( ” ?” ). После выполнения процесса гипотеза принимает вид:

h = { ?, ?, ?, ? }  
Поскольку мы достигли точки, в которой все атрибуты в нашей гипотезе имеют общее условие, примеры 6 и 7 приведут к одним и тем же гипотезам со всеми общими атрибутами.
ч = { ?, ?, ?, ? }  

Следовательно, для данных данных окончательная гипотеза будет: 
Окончательная гипотеза: h = { ?, ?, ?, ? }  

  
Алгоритм:

\

 1. Инициализируйте h наиболее конкретной гипотезой в H
2.  Для каждого положительного примера обучения x
    Для каждого ограничения атрибута a, в h
        Если ограничение a удовлетворяется x
        Тогда ничего не делай
        В противном случае замените a в h следующим более общим ограничением, которому удовлетворяет x
3. Выходная гипотеза h

 

Алгоритм Find-S в машинном обучении: концептуальное обучение

Стать сертифицированным специалистом

В машинном обучении концептуальное обучение можно назвать « проблемой поиска в заранее определенном пространстве потенциальных гипотез для гипотезы о том, что лучше всего подходит для обучающих примеров» — Том Митчелл. В этой статье мы рассмотрим один из таких алгоритмов изучения понятий, известный как алгоритм Find-S. В этой статье обсуждаются следующие темы.

  • Что такое алгоритм Find-S в машинном обучении?
  • Как это работает?
  • Ограничения алгоритма Find-S
  • Реализация алгоритма Find-S
  • Вариант использования

 

Что такое алгоритм Find-S в машинном обучении?

Чтобы понять алгоритм Find-S, вам также необходимо иметь базовое представление о следующих концепциях:

  1. Концептуальное обучение
  2. Общая гипотеза
  3. Конкретная гипотеза

1. Концептуальное обучение

Давайте попробуем понять концептуальное обучение на примере из реальной жизни. Большая часть человеческого обучения основана на прошлых случаях или опыте. Например, мы можем идентифицировать любой тип транспортного средства на основе определенного набора характеристик, таких как марка, модель и т. д., которые определены в большом наборе характеристик.

Эти специальные функции отличают набор автомобилей, грузовиков и т. д. от более крупного набора транспортных средств. Эти функции, которые определяют набор автомобилей, грузовиков и т. д., известны как концепты.

Аналогично этому, машины также могут учиться на основе понятий определять, принадлежит ли объект к определенной категории или нет. Для любого алгоритма, поддерживающего концептуальное обучение, требуется следующее:

  • Данные обучения
  • Целевая концепция
  • Фактические объекты данных

Если вы хотите подробно изучить AI-ML, приходите к нам и запишитесь на эту аспирантуру Дипломный онлайн-курс по искусственному интеллекту в Edureka.

2. Общая гипотеза

Гипотеза, вообще говоря, есть объяснение чего-либо. Общая гипотеза в основном устанавливает общую взаимосвязь между основными переменными. Например, общая гипотеза для заказа еды будет такой: Я хочу гамбургер.

G = { ‘?’, ‘?’, ‘?’, …..’?’}

3. Конкретная гипотеза

Конкретная гипотеза заполняет все важные детали о переменных, приведенных в общая гипотеза. Более конкретные детали в примере, приведенном выше, будут Я хочу чизбургер с начинкой из курицы пепперони и большим количеством листьев салата.

S = {‘Φ’,’Φ’,’Φ’, ……,’Φ’}

Теперь давайте поговорим об алгоритме Find-S в машинном обучении.

Алгоритм Find-S следует шагам, описанным ниже:

  1. Инициализировать «h» до наиболее конкретной гипотезы.
  2. Алгоритм Find-S рассматривает только положительные примеры и исключает отрицательные. Для каждого положительного примера алгоритм проверяет каждый атрибут в примере. Если значение атрибута совпадает со значением гипотезы, алгоритм продолжает работу без каких-либо изменений. Но если значение атрибута отличается от значения гипотезы, алгоритм изменяет его на «?».

Теперь, когда мы закончили с основным объяснением алгоритма Find-S, давайте посмотрим, как он работает.

 

Как это работает?

  1. Процесс начинается с инициализации «h» наиболее конкретной гипотезой, как правило, это первый положительный пример в наборе данных.
  2. Проверяем каждый положительный пример. Если пример отрицательный, мы перейдем к следующему примеру, но если это положительный пример, мы рассмотрим его для следующего шага.
  3. Мы проверим, равен ли каждый атрибут в примере значению гипотезы.
  4. Если значение совпадает, изменения не вносятся.
  5. Если значение не совпадает, значение изменяется на «?».
  6. Мы делаем это, пока не достигнем последнего положительного примера в наборе данных.

Ознакомьтесь с нашим сертификационным курсом по машинному обучению в ведущих городах

Ограничения алгоритма Find-S

Существует несколько ограничений алгоритма Find-S, перечисленных ниже:

  1. Невозможно определить, согласуется ли гипотеза со всеми данными.
  2. Несогласованные обучающие наборы могут ввести алгоритм Find-S в заблуждение, поскольку он игнорирует отрицательные примеры.
  3. Алгоритм Find-S не обеспечивает метод поиска с возвратом для определения наилучших возможных изменений, которые можно было бы внести для улучшения результирующей гипотезы.

Теперь, когда мы знаем об ограничениях алгоритма Find-S, давайте взглянем на практическую реализацию алгоритма Find-S.

 

Реализация алгоритма Find-S

Чтобы понять реализацию, давайте попробуем реализовать ее на меньшем наборе данных с кучей примеров, чтобы решить, хочет ли человек пойти на прогулку.

Концепция этой конкретной задачи будет заключаться в том, в какие дни человек любит гулять.

Да0285
Время Погода Температура Компания Humidity Wind Goes
Morning Sunny Warm Yes Mild Strong Yes
Evening Rainy Cold Нет Легкий Нормальный Нет
Утро Солнечное Умеренный Нормальный Normal Yes
Evening Sunny Cold Yes High Strong Yes

Looking at the data set, we have six attributes and a final attribute that defines положительный или отрицательный пример. В данном случае да — положительный пример, значит, человек пойдет гулять.

Итак, теперь общая гипотеза:

h 0 = {‘Утро’, ‘Солнечно’, ‘Тепло’, ‘Да’, ‘Мягко’, ‘Крепко’}

Это наша общая гипотеза, и теперь мы будем рассматривать каждый пример по отдельности, но только положительные примеры.

h 1 = {‘Утро’, ‘Солнечно’, ‘?’, ‘Да’, ‘?’, ‘?’}

h 2 = {‘?’, ‘Солнечно’, ‘? ‘, ‘Да’, ‘?’, ‘?’}

Мы заменили все различные значения в общей гипотезе, чтобы получить результирующую гипотезу. Теперь, когда мы знаем, как работает алгоритм Find-S, давайте взглянем на реализацию с использованием Python.

 

Вариант использования

Давайте попробуем реализовать приведенный выше пример с помощью Python. Код для реализации алгоритма Find-S с использованием приведенных выше данных приведен ниже.

импортировать панд как pd
импортировать numpy как np
#для чтения данных в файле csv
данные = pd. read_csv("data.csv")
распечатать(данные,"n")
#составляем массив всех атрибутов
d = np.массив(данные)[:,:-1]
print("n Атрибуты: ",d)
# разделение цели, которая имеет положительные и отрицательные примеры
цель = np.массив(данные)[:,-1]
print("n Цель: ", цель)
#обучающая функция для реализации алгоритма find-s
деф поезд (с, т):
    для i, значение в enumerate(t):
        если вал == "Да":
            конкретная_гипотеза = c[i].copy()
            ломать
            
    для i, val в enumerate(c):
        если t[i] == "Да":
            для x в диапазоне (len (specific_hypothesis)):
                если значение[x] != конкретная_гипотеза[x]:
                    конкретная_гипотеза [x] = '?'
                еще:
                    проходить
                
    вернуть конкретную_гипотезу
#получение окончательной гипотезы
print("n Последняя гипотеза:",train(d,target))

Вывод:

 

Это подводит нас к концу этой статьи, где мы изучили алгоритм Find-S в машинном обучении с его реализацией и вариантом использования. Надеюсь, вы поняли все, о чем вам рассказали в этом уроке.

 

 

Вам интересно, как продвигаться вперед, зная основы машинного обучения? Ознакомьтесь с сертификацией Edureka по машинному обучению, которая поможет вам встать на правильный путь к успеху в этой увлекательной области. Изучите основы машинного обучения, этапы и методы машинного обучения, включая обучение без учителя и с учителем, математические и эвристические аспекты, а также практическое моделирование для создания алгоритмов. Вас подготовят к должности инженера по машинному обучению.

Вы также можете пройти магистерскую программу курса машинного обучения. Программа предоставит вам самую подробную и практическую информацию о приложениях машинного обучения в реальных ситуациях. Кроме того, вы узнаете основы, необходимые для достижения успеха в области машинного обучения, такие как статистический анализ, Python и наука о данных.

Мы здесь, чтобы помочь вам на каждом этапе вашего путешествия и разработать учебную программу, предназначенную для студентов и профессионалов, которые хотят стать инженером по машинному обучению.

No related posts.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *