Как пишется недооснащение

Карта слов и выражений русского языка

Онлайн-тезаурус с возможностью поиска ассоциаций, синонимов, контекстных связей
и
примеров
предложений к словам и выражениям русского языка.

Справочная информация по склонению имён существительных и прилагательных,
спряжению
глаголов, а также
морфемному строению слов.

Сайт оснащён мощной системой поиска с
поддержкой русской морфологии.

Разбор слова
по составу ОНЛАЙН

Подобрать синонимы
ОНЛАЙН

Найти предложения со словом
или
выражением ОНЛАЙН

Поиск по произведениям русской классики
ОНЛАЙН

Словарь афоризмов русских писателей

I don’t have hard evidence to back this up, but I would suspect that overfitting is the more prevalent problem. In an overfit classifier, you’ll tend to get very good performance on your training data, but see that it does not generalize well to unseen data. An underfit classifier, on the other hand, won’t perform very well on the training data, but won’t perform much worse on unseen data, either.

In circumstances where the analyst is sloppy in their validation of results, overfit models are very exciting — they appear to be great models, but if you don’t properly validate the results, you’ll never notice that the model is actually junk. On the other hand, underfit models are not that exciting to begin with — they don’t appear to be great models in any circumstance, so they appear less useful at first glance. One can imagine how this can lead to publication bias — overfit models can produce seemingly exciting output, get published, and then never have their performance reproduced on any other data (which is part of the replication crisis in science in general). Underfit models, on the other hand, don’t perform that well to begin with, and are ostensibly less likely to be published.

The replication crisis in science strongly suggests to me that most published models are overconfident in their output, and simply do not generalize to independent datasets — this is basically the classic symptom of overfitting. Overfit models will have better performance on some data than underfit models, which plays directly into the well-known publication bias that positive results tend to be published more often than negative ones. Underfit models tend to produce poor but reproducible results, while overfit ones tend to produce good but irreproducible results — the lack of reproducibility in science and the bias toward publishing good results leads me to believe that overfit models get published more frequently than underfit ones.

I don’t have hard evidence to back this up, but I would suspect that overfitting is the more prevalent problem. In an overfit classifier, you’ll tend to get very good performance on your training data, but see that it does not generalize well to unseen data. An underfit classifier, on the other hand, won’t perform very well on the training data, but won’t perform much worse on unseen data, either.

In circumstances where the analyst is sloppy in their validation of results, overfit models are very exciting — they appear to be great models, but if you don’t properly validate the results, you’ll never notice that the model is actually junk. On the other hand, underfit models are not that exciting to begin with — they don’t appear to be great models in any circumstance, so they appear less useful at first glance. One can imagine how this can lead to publication bias — overfit models can produce seemingly exciting output, get published, and then never have their performance reproduced on any other data (which is part of the replication crisis in science in general). Underfit models, on the other hand, don’t perform that well to begin with, and are ostensibly less likely to be published.

The replication crisis in science strongly suggests to me that most published models are overconfident in their output, and simply do not generalize to independent datasets — this is basically the classic symptom of overfitting. Overfit models will have better performance on some data than underfit models, which plays directly into the well-known publication bias that positive results tend to be published more often than negative ones. Underfit models tend to produce poor but reproducible results, while overfit ones tend to produce good but irreproducible results — the lack of reproducibility in science and the bias toward publishing good results leads me to believe that overfit models get published more frequently than underfit ones.

Написание не с прилагательными – одно из самых сложных правил в русском языке, так как и дети, и взрослые легко могут запутаться в написании. «Не удобный» или «неудобный», «некрасивый» или «не красивый» — разберёмся, как правильно.

Не с прилагательными: когда пишем слитно? 

Запомним простые правила слитного правописания НЕ с прилагательными.

Достаточно запомнить эту таблицу, чтобы больше никогда не путаться в слитном написании НЕ с прилагательными.

Когда писать прилагательные с НЕ раздельно?

Мы выяснили то, как пишется НЕ с прилагательными: когда нет противопоставления, когда можно подобрать синоним без НЕ, или когда слово не употребляется без этой частицы. Но как понять, что слово нужно писать раздельно? Запомним следующее правило:

Раздельное правописание НЕ с прилагательными тоже не будет вызывать никаких трудностей, если своевременно выучить правило и запомнить примеры.

НЕ с краткими прилагательными: как пишется?

НЕ с краткими прилагательными пишется раздельно, если: 

У него нет полной формы.

Когда к слову нельзя подобрать полную форму и сохранить его значение и смысл, написание частицы НЕ с прилагательным будет раздельным.

• Миша не готов к контрольной по математике.
• Антон не готов к такому повороту событий.
• Света не рада встрече с Ариной.
• Кошка не рада появлению новой собаки.

В предложении есть слова, которые противопоставляются друг другу.

• Лампа не ярка, а тускла.
• Бабушка не молода, а стара.
• Лестница не высока, а низка.

Как пишется не с прилагательными в отдельных и особых случаях? 

Случается так, что на письме нас могут интересовать только отдельные или сложные случаи написания. Разберёмся и с ними.

«Несложно» как пишется — слитно или раздельно? 

При написании сочинения или рассказа может возникнуть вопрос: «несложно или не сложно» – как пишется? Всё зависит от того, какой смысл несёт предложение, от этого напрямую зависит как пишется «не сложно» — слитно или раздельно.

Некрасиво — как пишется (слитно или раздельно)? 

Принцип такой же. Чтобы понять, почему НЕ с «некрасиво» пишется слитно или раздельно, нужно определить, какую роль в предложении играет слово и вспомнить правило.

Теперь вы ни за что не перепутаете, как пишется «не красиво» или «некрасиво»!

«Не спеша» — как пишется (слитно или раздельно)? 

Так как не спеша – деепричастие, оно пишется с НЕ раздельно:

1. Не спеша читал книгу.
2. Она говорила не спеша.

«Неактуально» как пишется — слитно или раздельно? 

Чаще всего это слово пишется слитно, но есть исключения:

1. Эти данные не актуальны, не полны, не достоверны (при усилении отрицания)
2. Вы прибыли не актуально, но очень своевременно (при противопоставлении с отрицанием)

Как пишется «неудобно» — слитно или раздельно?

Чтобы точно запомнить, как пишется «неудобно» (слитно или раздельно), нужно обратиться к правилу: наречие с приставкой «не» пишется слитно, а с частицей «не» — раздельно.

1. Мне неудобно просить кого-то о помощи (= неловко, плохо)
2. Саше не удобно, а тесно в новой комнате.

Как пишется «неудивительно» — слитно или раздельно? 

Есть два варианта написания. Все зависит от смысла и положения в тексте.

Как писать «не полностью» — слитно или раздельно?

Так как полностью – наречие, оно пишется раздельно с частицей НЕ.

«Несовсем» или «не совсем» — как пишется?

«Не совсем» — как пишется? Строго раздельно. Написание «несовсем» является неправильным и противоречит правилам русского языка. Запомним, что «не совсем» пишется так.

«Неприятно» — как пишется (слитно или раздельно)? 

Запомним, что это слово можно писать и так, и так. Важно использовать те правила, которые мы разобрали выше.

1. Осенью на улице зябко и неприятно.
2. Я чувствовал себя не приятно, а удручённо, хотя причин для плохого настроения не было.
3. Мне вовсе не приятно, что ты так себя ведёшь.

Как писать «не заметно» — слитно или раздельно? 

Если предложение содержит утверждение, то «незаметно» пишется слитно, а если в предложении есть противопоставления и так далее, то раздельно.

1. Бабочка незаметно сидела в траве.
2. Моё волнение не заметно, а явно для окружающих.
3. Ничуть не заметно, что он рад нашей встрече.

Как писать «не случайно» — слитно или раздельно? 

Обратимся к ранее изученному правилу.

«Не было» — как пишется? 

Раздельно, так как было – глагол.

Мне не было больно.

«Не то чтобы» — как пишется? 

Запоминаем, что «не то чтобы» — один элемент, поэтому его не нужно разделять запятой или отделять его части друг от друга.

«Не принципиально» — как пишется? 

Чаще всего пишется слитно, но если есть противопоставление, то раздельно.

1. Это вовсе не принципиально.
2. Маша сделала это не принципиально, а из-за злости.

«Не всегда» или «невсегда» — как пишется? 

Не всегда пишется только раздельно. Слитное написание считается ошибочным.

«Не особо» — как пишется?

Не с наречением «особо» стоит писать именно раздельно, так как это не противоречит нормам русского языка.

«Всеже» — слитно или раздельно? 

Правильное написание – все же. Никогда не пишите его слитно.

«Никоим образом» — как пишется?

Если между частями «никоим» нет предлогов, то оно пишется слитно.

«Не с проста» — как пишется? 

Неспроста пишется только слитно и никак иначе. Запоминайте, что это слово нельзя записывать по-другому.

«Не очень» — как пишется?

Наречие, которое выражает меру и степень, пишется только раздельно. Правильный вариант – не очень.

Мы разобрали все возможные варианты написания не с прилагательными, и другими частями речи, а также как пишется «не» с краткими прилагательными, похожими на наречия. Закрепите материал составлением предложений или написанием текста с НЕ.