משפחת בבנין (רוסית: Бабанины) היא משפחת אצולה מרוסיה הצארית. המשפחה התחילה מהאציל אבקסנטיב טרופאנוביץ' (Авксент Труфанович) (1588-1620), שהיו לו שני בנים: כיר (סיירוס - Кир) ואיוון (Иван). משפחת בבנין נרשמה בעץ המשפחה בחלק השישי של הספרים של המחוזות וורונז', קורסק וטולה. הסמל המשפחה תועד ביוחסין הכללי של האצולה של האימפריה הרוסית. הבבנינים כיום מפוזרים בעולם, אך יש משפחות גדולות ברוסיה, ארצות הברית, אוקראינה וישראל.
עוד ענף של משפחת בבנין הופיע במאה ה-17 עם ראש המשפחה, במקור מטולה, בשם רומן ניקיטיץ' (Роман Никитич), שסבו היה וסילי סטפאנוביץ' בבנין (Василий Степанович Бабанин) אשר היה פקיד בכיר, השתתף בשיחות עם הפולנים ב-1686.
סמל.
המגן מחולק לארבע, אשר בחלק הימני בפאנל האדום ישנו קנטאור כסוף, הפונה שמאלה ומחזיק חרב בידו הימנית; בחלק השמאלי בפאנל הכסוף ישנו אריה עם כתר, הפונה לימין ומחזיק חרב בכפו הימנית; החלק השלישי נמצא ברקע זהוב ונובע ממנו ענן של יד, המחזיקה חרב ותוקפת נחש; והחלק הרביעי הוא בכחול מבוסס על חרבות מוצלבות, עם חודיהן כלפי מעלה, מעליהן ישנו כוכב בעל שש פינות (מגן דוד), ומתחתיהן ישנו חצי סהר, אשר קרניו מופנות כלפי מעלה.
המגן מוכתר עם קסדה וכתר מלכותי. הציצה היא שקנאי המסתכל שמאלה. התומכים הם חד קרן מימין ואריה משמאל.
אגדה.
אגדת המשפחה היא לגבי שם המשפחה. סופר שבזמן המלחמה בין המונגולים ורוסיה הצארית, החיילים תפסו מצביע מונגולי רם, והביאו אותו להישפט אצל הצאר. הצאר חס על חייו, נתן לו מעמד של אצולה ונתן לו אישה. שם המצביע המונגולי היה ין (Яин - Yin) ואישה ברוסית נקראת באבא (Баба - Baba). משם מובן כי תרגום שם המשפחה (באבאין, באבאנין) הוא "אשתו של ין".
France 3
France 3 הוא ערוץ טלוויזיה צרפתי. זהו הערוץ הציבורי השני באחוזי הרייטינג בצרפת. בין תכניו שעשועונים מצליחים, אופרות סבון וחידונים. כמו כן משדר הערוץ דרמות, תוכניות בשידור חי, תוכניות ילדים, חדשות ותוכניות תעודה.
הערוץ הושק ב-31 בדצמבר 1972, כשהוא משדר תחילה רק 3 שעות ליום.
החל ממרץ 2012 הערוץ משודר בישראל בחברת הכבלים הוט.
ג'רי היידנרייך
ג'רום אלן "ג'רי" היידנרייך (באנגלית: Jerôme Alan "Jerry" Heidenreich; 4 בפברואר 1950 - 18 באפריל 2002) היה שחיין אמריקאי. היה אלוף אולימפי בעל 4 מדליות אולימפיות מהן 2 זהב ושיאן עולם.
ביוגרפיה.
היידנרייך נולד בטלסה, אוקלהומה. הוא החל לשחות בגיל 6. התאמן בהדרכתו של דון איסטרלינג בארלינגטון, טקסס. בהמשך למד ושחה באוניברסיטת סאות'רן מתודיסט שבדאלאס (SMU).
במשחקים הפאן אמריקאיים שנערכו בסנטיאגו דה קאלי קולומביה בשנת 1971 זכה היידנרייך ב-4 מדליות, 3 זהב ו-1 כסף. מדליות זהב בשלושת משחי השליחים ומדליית כסף במשחה ל-100 מטר פרפר בתוצאה של 57.30 שניות.
באליפות המכללות בשחייה של ארצות הברית (NCAA) שנערכה בשנת 1972 זכה היידנרייך במדליית זהב במשחה ל-220 יארד חופשי.
באולימפיאדת מינכן (1972) זכה היידנרייך ב-4 מדליות, 2 זהב, 1 כסף ו-1 ארד. מדליות זהב במשחה שליחים 4x100 מטר חופשי ביחד עם דייב אדגר, ג'ון מרפי ומארק ספיץ בשיא עולם חדש של 3:26.42 דקות, לפני ברית המועצות (3:29.72 דקות) ומזרח גרמניה (3:32.42 דקות) כשחיין שלישי הוא שחה את המשחה ב"זינוק שליחים" בתוצאה המהירה באולימפיאדה - 50.78 שניות ובמשחה שליחים 4x100 מטר מעורב בשיא עולם חדש נוסף של 3:48.16 דקות, לפני מזרח גרמניה (3:52.12 דקות) וקנדה (3:52.26 דקות) כשחיין אחרון הוא שחה את סגנון החופשי ב"זינוק שליחים" בתוצאה של 51.67 שניות. מדליית כסף במשחה ל-100 מטר חופשי בתוצאה של 51.65 שניות, אחרי ספיץ שקבע שיא עולם חדש של 51.22 שניות ולפני ולדימיר בור מברית המועצות (51.77 שניות) ומדליית ארד במשחה ל-100 מטר פרפר בתוצאה של 55.74 שניות, אחרי ספיץ שקבע שיא עולם חדש של 54.27 שניות וברוס רוברטסון מקנדה (55.56 שניות).
ב-18 באפריל 2002 שם קץ לחייו היידנרייך בפריז, טקסס.
הערות שוליים.
שמיץ
שמיץ (Schmitz) הוא שם משפחה שמקורו בגרמנית ומשמעותו נפח.
עץ החלטה
עץ החלטה (באנגלית: Decision Tree) הוא מודל חיזוי בתחומי הסטטיסטיקה, כריית נתונים והלמידה החישובית המספק מיפוי בין תצפיות לערכים המתאימים עבורן. עץ החלטה יכול לשמש כמודל חיזוי, הממפה תצפיות על פריט ויוצר מסקנות על ערך היעד של הפריט. שמות תיאוריים יותר עבור עץ ההחלטות הם עצי סיווג או עצי רגרסיה. במבנה של עצים אלה, עלים מייצגים סיווגים אפשריים וענפים מייצגים צירופים של תכונות אשר יובילו למחלקות הסיווג.
בניתוח החלטה, עץ ההחלטה יכול לשמש לצורך הדמיה ויזואלית ובנוסף, לקבל את ההחלטות. בכריית נתונים, עץ החלטה מתאר את הנתונים, אך לא את ההחלטות. לעומת זאת, עץ לקבלת החלטות יכול לקבל משתנה כניסה מסוים ולייצר החלטה בהתאם לנתונים. דף זה עוסק בעצי החלטה בכריית נתונים.
עצי החלטה מופעלים על תצפיות מהצורה formula_1 כך ש formula_2 הם מאפייני התצפית ו Y הוא הערך המתאים עבור תצפית זו (ערך המטרה שאותו האלגוריתם לומד).
תיאור המודל.
עץ החלטה הוא עץ בינארי מלא המורכב מצמתי החלטה שבכל אחד מהם נבדק תנאי מסוים על מאפיין מסוים של התצפיות ועלים המכילים את הערך החזוי עבור התצפית המתאימה למסלול שמוביל אליהם בעץ. סוגים של עצי החלטה הם עצי רגרסיה שבהם מותאם ערך רציף לכל תצפית ועצי סיווג שבהם מותאם ערך בדיד או מחלקת סוג לכל תצפית. כמו כן קיימים עצי החלטה מסוג (CART (Classification And Regression Tree המשלבים את שני סוגי החיזוי.
עץ החלטה הוא ייצוג פשוט לסיווג דוגמאות. למידה מבוססת עץ החלטה היא אחת הטכניקות המוצלחות ביותר ללמידה מונחית באמצעות סיווג. עץ יכול "ללמוד" על ידי פיצול קבוצת המקור לתתי קבוצות, המתבססות על מתן ערך לתכונה. תהליך זה חוזר על עצמו בכל תת-קבוצה באופן רקורסיבי, ונקרא מחיצות רקורסיביות. הרקורסיה מושלמת כאשר כל קבוצות המשנה בצומת בעלות אותו ערך מטרה, או כאשר הפיצול כבר אינו מוסיף ערך לתחזיות. תהליך זה של אינדוקציה מלמעלה למטה בעצי החלטה, הוא דוגמה לאלגוריתם נפוץ במיוחד לעצים אשר לומדים החלטה מהנתונים.
בכריית נתונים, ניתן לתאר עצי החלטה גם כשילוב של טכניקות מתמטיות וחישוביות, המסייעות בתיאור, סיווג והכללה של קבוצה נתונה של נתונים.
בניית עצי החלטה.
אלגוריתמים נפוצים לבניית עצי החלטה הם CART ,ID3, C4.5, C5.0, MARS, CHAID. ברוב המקרים העץ נבנה על סמך המידע מלמעלה למטה, קרי עלים מפוצלים כצמתי החלטה בהתאם למידע שנוסף לעץ. בכל שלב נבחר מאפיין שעל פיו יתבצע פיצול בצומת ההחלטה וערך סף מתאים כך שהתצפיות שישויכו לכל תת-עץ תחת הצומת יהיו אחידות בערך ההחלטה עבורן ככל שניתן. קריטריונים נפוצים לבחירת המאפיין שעל פיו יתבצע הפיצול עבור צומת החלטה הם:
כאשר בשני המקרים לעיל formula_5 הוא כלל מחלקות הסוג האפשרויות לתצפיות ו formula_6 הוא השיעור של מחלקת הסוג i בקרב כלל התצפיות המשויכות לצומת שיש לפצלו בעץ. ככל שהמדד קרוב יותר ל-0, כך הסיווג הומוגני יותר.
סוגים.
לעצי החלטה המשמשים בכריית נתונים שני סוגים עיקריים:
עצים המשמשים לרגרסיה ועצים המשמשים לסיווג הם בעלי קווי דמיון, אך, גם בעלי הבדלים. הליך שונה לדוגמה הוא ההליך הקובע היכן לפצל.
טכניקות מסוימות, המכונות שיטות ההכללה, בונות יותר מעץ החלטה אחד:
עץ החלטות הוא מעיין תרשים זרימה, בו כל צומת פנימי (לא עלה) מציין מבחן על תכונה, כל ענף מייצג תוצאה של בדיקה, וכל צומת עלה מחזיק בתווית כיתה. הצומת העליון ביותר בעץ הוא השורש.
קיימים אלגוריתמים רבים ספציפיים עבור עצי החלטות:
מדדים.
אלגוריתמים לבניית עצי החלטה בדרך כלל עובדים מלמעלה למטה, על ידי בחירה משתנה בכל שלב שמחלק את קבוצת הפריטים בצורה הטובה ביותר. אלגוריתמים שונים משתמשים במדדים שונים על מנת למדוד בצורה הטובה ביותר. אלה מודדים בדרך כלל את ההומוגניות של משתנה היעד בתוך תת-קבוצות. מדדים אלה יחולו על כל קבוצת משנה מועמדת, והערכים שהתקבלו משולבים (למשל, בממוצע) כדי לספק מדד לאיכות של הפיצול.
מדד GINI.
בעץ CART (עץ סיווג ורגרסיה) משתמשים במדד GINI. מדד זה מודד כמה פעמים אלמנט שנבחר באופן אקראי מהסט יתויג בצורה שגויה אם הוא תויג באופן אקראי בהתאם לחלוקת התוויות בקבוצות המשנה. מדד GINI ניתן לחישוב על ידי סכימה של ההסתברות של כל פריט להיבחר כפול בהסתברות של סיווג שגוי של פריט זה. הוא מגיע למינימום (אפס) כאשר כל המקרים שייכים לקטגוריית מטרה אחת.
על מנת לחשב GINI עבור קבוצת פריטים, נניח שניקח את הערכים: {1,2,…m} ו-formula_7 יהיה חלק מהערכים המתויגים עם משתנה formula_8 בקבוצת הפריטים.
formula_3
רווח מידע.
באלגוריתמים של עצי החלטה מהסוגים: ID3, C4.5 ,C5.0 משתמשים במדד זה. רווח מידע מבוסס על מושג האנטרופיה מתיאורית המידע.
formula_4
יתרונות עץ ההחלטה.
לעצי החלטה ישנם יתרונות שונים:
הרחבות.
גרף החלטה.
בעצי החלטה, כל הנתיבים מצומת השורש לצומת העלה ממשיכים בדרך של השתלבות, או AND. בגרף החלטה ניתן להשתמש בהתפצלות (ORs) כדי לצרף שני נתיבים נוספים יחד באמצעות אורך מסר מינימלי.
גרפי החלטה הורחבו יותר כדי לאפשר לתכונות חדשות שלא נאמרו קודם להילמד ולשמש באופן דינמי במקומות שונים בגרף. הקידוד הסכמתי הכללי מניב חיזוי מדויק וטוב יותר. באופן כללי, גרפי החלטה מסיקים מודלים עם פחות עלים מאשר עצי החלטה.
שיטות חיפוש חלופיות.
אלגוריתמים אבולוציוניים משמשים כדי למנוע החלטות אופטימום מקומיות ולחפש את מרחב העץ עם מעט הטיה מראש.