Борьба с сексизмом

[Акакий]

Из-за особенностей анатомии, для мужчины в сидячем положении, естественна поза с разведенными в стороны коленями.

альфа- самцы демонстрируют особенности анатомии в троллейбусе а бывает, что дядьки ногу на ногу сидят - не альфачи значит

Нога на ногу сидеть нельзя. Нарушается кровоток.

[Незнакомка]

Я не пойму, при чем здесь полные. Меньше они наврят ли станут. Они сидят какие есть. И мало полных настолько, чтобы занять два сиденья.
Да и мужики не все ноги раздвигают, но некоторые, которым видите ли так удобно за счет соседа- это хамство.
И при чем здесь феминистки вообще, я что-то их соображения и действия поддерживала?

[Леся]

Я не пойму, при чем здесь полные. Меньше они наврят ли станут. Они сидят какие есть. И мало полных настолько, чтобы занять два сиденья.
Да и мужики не все ноги раздвигают, но некоторые, которым видите ли так удобно за счет соседа- это хамство.
И при чем здесь феминистки вообще, я что-то их соображения и действия поддерживала?

Закажи ДМ на НГ мешочек ЧЮ.

[Незнакомка]

Я не пойму, при чем здесь полные. Меньше они наврят ли станут. Они сидят какие есть. И мало полных настолько, чтобы занять два сиденья.
Да и мужики не все ноги раздвигают, но некоторые, которым видите ли так удобно за счет соседа- это хамство.
И при чем здесь феминистки вообще, я что-то их соображения и действия поддерживала?

Закажи ДМ на НГ мешочек ЧЮ.

Я не на твой пост отвечала вообще-то. Ленивец так-то серьезно озабочен действиями феминисток

[Леся]

Я не про свой пост. По этой теме здесь прикалывались все, даже серьезный обычно ФГ)
Ты так основательно оправдываешься)))

[Незнакомка]

Я не про свой пост. По этой теме здесь прикалывались все, даже серьезный обычно ФГ)
Ты так основательно оправдываешься)))

Кто-то прикалывается, кто-то нет.
Почему я обязательно должна прикалываться, если это делаешь ты

[посторонний]

Почему я обязательно должна прикалываться, если это делаешь ты

Правильно. Никогда не делай того, на что ты не способна.
Это же не ЕГЭ - на 100 баллов не вытянешь.

[Леся]

Если ты реально считаешь, что борьбу женщин с разваливанием мужчинами колений ввиду физиологических особенностей, можно обсуждать на полном серьезе, то мешочек наверное не поможет))
Тут вообще вся ветка этого сексизма граничит между маразмом и приколами.

[Незнакомка]

Почему я обязательно должна прикалываться, если это делаешь ты

Правильно. Никогда не делай того, на что ты не способна.
Это же не ЕГЭ - на 100 баллов не вытянешь.

Ты тоже не делай то, на что не способен, а именно угадывать по форуму, кто на что способен.
Кстати многие твои глупые шутки реально не смешны.

[Незнакомка]

Если ты реально считаешь, что борьбу женщин с разваливанием мужчинами колений ввиду физиологических особенностей, можно обсуждать на полном серьезе, то мешочек наверное не поможет))
Тут вообще вся ветка этого сексизма граничит между маразмом и приколами.

Ты где увидела, что я феминисток обсуждала-то?

[Леся]

Ойфсё... Я подзабыла, что в кисель вляпаюсь...

[Незнакомка]

Ойфсё... Я подзабыла, что в кисель вляпаюсь...

Правильно, о чем то рассуждать-это не твое.

[Ленивец]

Если ты реально считаешь, что борьбу женщин с разваливанием мужчинами колений ввиду физиологических особенностей, можно обсуждать на полном серьезе, то мешочек наверное не поможет))
Тут вообще вся ветка этого сексизма граничит между маразмом и приколами.

Ты где увидела, что я феминисток обсуждала-то?

Ну ты же, как ярая феминистка вступила в дискуссию. Кстати, а про шибэггинг то почему не ответила?

[Незнакомка]

Если ты реально считаешь, что борьбу женщин с разваливанием мужчинами колений ввиду физиологических особенностей, можно обсуждать на полном серьезе, то мешочек наверное не поможет))
Тут вообще вся ветка этого сексизма граничит между маразмом и приколами.

Ты где увидела, что я феминисток обсуждала-то?

Ну ты же, как ярая феминистка вступила в дискуссию. Кстати, а про шибэггинг то почему не ответила?

еще один

[Леся]

, о чем то рассуждать-это не твое.

Вапще поэтому я прикалываюсь, чтоб не позориццо перед народом как ты

[Незнакомка]

, о чем то рассуждать-это не твое.

Вапще поэтому я прикалываюсь, чтоб не позориццо перед народом как ты

Успокойся, тебе даже это не помогает.

[Ленивец]

Ты где увидела, что я феминисток обсуждала-то?

Ну ты же, как ярая феминистка вступила в дискуссию. Кстати, а про шибэггинг то почему не ответила?

еще один

То есть ответа на вопрос я так и не дождусь?

[Незнакомка]

Ну ты же, как ярая феминистка вступила в дискуссию. Кстати, а про шибэггинг то почему не ответила?

еще один

То есть ответа на вопрос я так и не дождусь?

Бэггинг, это метаалгоритм композиционного обучения машин, предназначенный для улучшения стабильности и точности алгоритмов машинного обучения, используемых в статистической классификации и регрессии. Алгоритм также уменьшает дисперсию и помогает избежать переобучения. Хотя он обычно применяется к методам обучения машин на основе деревьев решений, его можно использовать с любым видом метода. Бэггинг является частным видом усреднения модели.
Если задан стандартный тренировочный набор[en]D размера n, бэггинг образует m новых тренировочных наборов  Di, каждый размером n′, путём выборки из D равномерно и с возвратом. При сэмплинге с возвратом некоторые наблюдения могут быть повторены в каждой Di Если n′=n, то для больших n ожидается, что множество Di имеет (1 - 1/e) (≈63,2%) долю уникальных экземпляров из D, остальные будут повторениями[1]. Этот вид сэмплинга известен как бутстрэп-сэмплинг. Эти m моделей сглаживается с помощью вышеупомянутых m бутстрэп-выборок и комбинируются путём усреднения (для регрессии) или голосования (для классификации). Бэггинг ведёт к «улучшению для нестабильных процедур», в которые входят, например, искусственные нейронные сети, деревья классификации и регрессий[en] и выбор подмножеств в линейной регрессии[3]. Интересное применение бэггинга, показывающее улучшение в обработке изображений, показано в статьях Саху, Аплея и др.. С другой стороны, метод может слегка ухудшить эффективность стабильных методов, таких как метод K-ближайших соседей.
В принципе нормально

[Ленивец]

еще один

То есть ответа на вопрос я так и не дождусь?

Бэггинг, это метаалгоритм композиционного обучения машин, предназначенный для улучшения стабильности и точности алгоритмов машинного обучения, используемых в статистической классификации и регрессии. Алгоритм также уменьшает дисперсию и помогает избежать переобучения. Хотя он обычно применяется к методам обучения машин на основе деревьев решений, его можно использовать с любым видом метода. Бэггинг является частным видом усреднения модели.
Если задан стандартный тренировочный набор[en]D размера n, бэггинг образует m новых тренировочных наборов  Di, каждый размером n′, путём выборки из D равномерно и с возвратом. При сэмплинге с возвратом некоторые наблюдения могут быть повторены в каждой Di Если n′=n, то для больших n ожидается, что множество Di имеет (1 - 1/e) (≈63,2%) долю уникальных экземпляров из D, остальные будут повторениями[1]. Этот вид сэмплинга известен как бутстрэп-сэмплинг. Эти m моделей сглаживается с помощью вышеупомянутых m бутстрэп-выборок и комбинируются путём усреднения (для регрессии) или голосования (для классификации). Бэггинг ведёт к «улучшению для нестабильных процедур», в которые входят, например, искусственные нейронные сети, деревья классификации и регрессий[en] и выбор подмножеств в линейной регрессии[3]. Интересное применение бэггинга, показывающее улучшение в обработке изображений, показано в статьях Саху, Аплея и др.. С другой стороны, метод может слегка ухудшить эффективность стабильных методов, таких как метод K-ближайших соседей.
В принципе нормально

Как мило ты строишь из себя дурочку)))) Или не строишь?

Да, однако существует аналогичная кампания против неуважительного поведения в транспорте со стороны женщин. Она получила название She-bagging (от англ. she — «она» и bag — «сумка»). Критике подвергаются женщины, которые ставят сумки и пакеты на прилегающие места в автобусах или метро.

[Леся]

Бэггинг, это метаалгоритм композиционного обучения машин, предназначенный для улучшения стабильности и точности алгоритмов машинного обучения, используемых в статистической классификации и регрессии. Алгоритм также уменьшает дисперсию и помогает избежать переобучения. Хотя он обычно применяется к методам обучения машин на основе деревьев решений, его можно использовать с любым видом метода. Бэггинг является частным видом усреднения модели.
Если задан стандартный тренировочный набор[en]D размера n, бэггинг образует m новых тренировочных наборов  Di, каждый размером n′, путём выборки из D равномерно и с возвратом. При сэмплинге с возвратом некоторые наблюдения могут быть повторены в каждой Di Если n′=n, то для больших n ожидается, что множество Di имеет (1 - 1/e) (≈63,2%) долю уникальных экземпляров из D, остальные будут повторениями[1]. Этот вид сэмплинга известен как бутстрэп-сэмплинг. Эти m моделей сглаживается с помощью вышеупомянутых m бутстрэп-выборок и комбинируются путём усреднения (для регрессии) или голосования (для классификации). Бэггинг ведёт к «улучшению для нестабильных процедур», в которые входят, например, искусственные нейронные сети, деревья классификации и регрессий[en] и выбор подмножеств в линейной регрессии[3]. Интересное применение бэггинга, показывающее улучшение в обработке изображений, показано в статьях Саху, Аплея и др.. С другой стороны, метод может слегка ухудшить эффективность стабильных методов, таких как метод K-ближайших соседей.
В принципе нормально

Почетное кресло, которое из-под ОЗ было выбито прочиталом , переходит к Незнакомке!

[посторонний]

еще один

То есть ответа на вопрос я так и не дождусь?

Бэггинг, это метаалгоритм композиционного обучения машин, предназначенный для улучшения стабильности и точности алгоритмов машинного обучения, используемых в статистической классификации и регрессии. Алгоритм также уменьшает дисперсию и помогает избежать переобучения. Хотя он обычно применяется к методам обучения машин на основе деревьев решений, его можно использовать с любым видом метода. Бэггинг является частным видом усреднения модели.
Если задан стандартный тренировочный набор[en]D размера n, бэггинг образует m новых тренировочных наборов  Di, каждый размером n′, путём выборки из D равномерно и с возвратом. При сэмплинге с возвратом некоторые наблюдения могут быть повторены в каждой Di Если n′=n, то для больших n ожидается, что множество Di имеет (1 - 1/e) (≈63,2%) долю уникальных экземпляров из D, остальные будут повторениями[1]. Этот вид сэмплинга известен как бутстрэп-сэмплинг. Эти m моделей сглаживается с помощью вышеупомянутых m бутстрэп-выборок и комбинируются путём усреднения (для регрессии) или голосования (для классификации). Бэггинг ведёт к «улучшению для нестабильных процедур», в которые входят, например, искусственные нейронные сети, деревья классификации и регрессий[en] и выбор подмножеств в линейной регрессии[3]. Интересное применение бэггинга, показывающее улучшение в обработке изображений, показано в статьях Саху, Аплея и др.. С другой стороны, метод может слегка ухудшить эффективность стабильных методов, таких как метод K-ближайших соседей.
В принципе нормально

— Бабушка, а что такое женская логика?
— Боря, когда ты что-то объясняешь женщине, помни, она видит только картинку и слышит звук твоего голоса. А вот информация рождается непосредственно в ее голове.

[Незнакомка]

То есть ответа на вопрос я так и не дождусь?

Бэггинг, это метаалгоритм композиционного обучения машин, предназначенный для улучшения стабильности и точности алгоритмов машинного обучения, используемых в статистической классификации и регрессии. Алгоритм также уменьшает дисперсию и помогает избежать переобучения. Хотя он обычно применяется к методам обучения машин на основе деревьев решений, его можно использовать с любым видом метода. Бэггинг является частным видом усреднения модели.
Если задан стандартный тренировочный набор[en]D размера n, бэггинг образует m новых тренировочных наборов  Di, каждый размером n′, путём выборки из D равномерно и с возвратом. При сэмплинге с возвратом некоторые наблюдения могут быть повторены в каждой Di Если n′=n, то для больших n ожидается, что множество Di имеет (1 - 1/e) (≈63,2%) долю уникальных экземпляров из D, остальные будут повторениями[1]. Этот вид сэмплинга известен как бутстрэп-сэмплинг. Эти m моделей сглаживается с помощью вышеупомянутых m бутстрэп-выборок и комбинируются путём усреднения (для регрессии) или голосования (для классификации). Бэггинг ведёт к «улучшению для нестабильных процедур», в которые входят, например, искусственные нейронные сети, деревья классификации и регрессий[en] и выбор подмножеств в линейной регрессии[3]. Интересное применение бэггинга, показывающее улучшение в обработке изображений, показано в статьях Саху, Аплея и др.. С другой стороны, метод может слегка ухудшить эффективность стабильных методов, таких как метод K-ближайших соседей.
В принципе нормально

Как мило ты строишь из себя дурочку)))) Или не строишь?

Да, однако существует аналогичная кампания против неуважительного поведения в транспорте со стороны женщин. Она получила название She-bagging (от англ. she — «она» и bag — «сумка»). Критике подвергаются женщины, которые ставят сумки и пакеты на прилегающие места в автобусах или метро.

Ты реально хочешь в этой теме еще что-то обсуждать, чтобы пришла Леся и устроила опять здесь срач, и указывала, что делать

[Незнакомка]

То есть ответа на вопрос я так и не дождусь?

Бэггинг, это метаалгоритм композиционного обучения машин, предназначенный для улучшения стабильности и точности алгоритмов машинного обучения, используемых в статистической классификации и регрессии. Алгоритм также уменьшает дисперсию и помогает избежать переобучения. Хотя он обычно применяется к методам обучения машин на основе деревьев решений, его можно использовать с любым видом метода. Бэггинг является частным видом усреднения модели.
Если задан стандартный тренировочный набор[en]D размера n, бэггинг образует m новых тренировочных наборов  Di, каждый размером n′, путём выборки из D равномерно и с возвратом. При сэмплинге с возвратом некоторые наблюдения могут быть повторены в каждой Di Если n′=n, то для больших n ожидается, что множество Di имеет (1 - 1/e) (≈63,2%) долю уникальных экземпляров из D, остальные будут повторениями[1]. Этот вид сэмплинга известен как бутстрэп-сэмплинг. Эти m моделей сглаживается с помощью вышеупомянутых m бутстрэп-выборок и комбинируются путём усреднения (для регрессии) или голосования (для классификации). Бэггинг ведёт к «улучшению для нестабильных процедур», в которые входят, например, искусственные нейронные сети, деревья классификации и регрессий[en] и выбор подмножеств в линейной регрессии[3]. Интересное применение бэггинга, показывающее улучшение в обработке изображений, показано в статьях Саху, Аплея и др.. С другой стороны, метод может слегка ухудшить эффективность стабильных методов, таких как метод K-ближайших соседей.
В принципе нормально

— Бабушка, а что такое женская логика?
— Боря, когда ты что-то объясняешь женщине, помни, она видит только картинку и слышит звук твоего голоса. А вот информация рождается непосредственно в ее голове.

И эти люди еще о ЧЮ рассуждают.
Ах да, я забыла ЧЮ для них срач и хамство

[Леся]

Reebok в России показало новую рекламную кампанию #НиВКакиеРамки с резонансными слоганами вроде «Пересядь с иглы мужского одобрения на мужское лицо».
Героинями оригинальной версии кампании #BeMoreHuman наравне с голливудскими звездами, топ-моделями и артистками стали активистки и спортсменки. Слоганы, использованные в рекламных креативах, призывают девушек не тушеваться и не бояться собственной силы.

У каждой из героинь вышло по несколько имиджей с разными слогами — так, у Залины слоганы были следующими: «Пересядь с иглы мужского одобрения на мужское лицо», «Прикрыла соски, чтобы вы не порезались» и «Когда говорят «носить на руках», представляю, как меня носят в гробу».

крреативщика по фамилии Голофаст уже уволили. Он размещают резюме на ФБ в околожурналистских кругах. в резюме креативщик перечисляет для трудоустройства свои скилы: "расшатываю устои пидорашки"

[Леся]

сеть креативно отозвалась