Все обряды, которые совершаются в религии Вуду, включают в себя 6 степеней: начиная от связи с ду
Из примет и предсказаний например явствует что хорошо
Сложные предложения с разными видами связи. Пунктуация
Сложные предложения с разными видами связи1. Народный календарь уникальное явление русской культуры в нём нашли своё отражение многовековой опыт наших предков и их наблюдения за всем что было вокруг за землёй водой небесными светилами и различными стихиями.
2. Из примет и предсказаний например явствует что хорошо когда на первый день нового года погода сухая а небо звёздное и когда январь холоден и сух будет хороший урожай тёплая погода в феврале и преждевременное снеготаяние нежелательны потому что февраль своими снегами должен подготовить обильный запас влаги для почвы.
3. Когда миновали обгоревшую сосну и прошёл в пути какой-нибудь час всё ночное происшествие стало казаться простым сновидением и даже разговаривать о нём не хотелось.
4. Уже несколько часов бродил я с ружьём по полям и вероятно прежде вечера не вернулся бы на постоялый двор где меня ожидала моя тройка если бы чрезвычайно мелкий и холодный дождь который с самого утра неугомонно и безжалостно приставал ко мне не заставил меня наконец искать поблизости временного убежища.
5. День был голубой нежный на диво солнечный слева наползла бархатистая тень и невозможно было понять где кончается тень и где начинается расплывчато-оранжевая листва дерева заполнявшего двор.
6. От гула воды в ущелье человек обалдевал каким-то электрическим волнением наполнялась грудь и голова вода мчалась со страшной силой гладкая однако как раскалённый свинец но вдруг чудовищно надувалась достигнув порога громоздя разноцветные волны с бешеным рёвом падая через блестящие лбы камней и с трёх саженей высоты из-под радуг рухнув во мрак бежала дальше уже по-другому клокоча вся сизая и снежная от пыли и так ударялась то в одну то в другую сторону каньона что казалось не выдержит гудящая крепь горы по скатам которой между тем в блаженной тишине цвели ирисы.
15
статей на английском языке - About Words - Cambridge Dictionaries Online blog
Лиз Уолтер
Многие изучающие английский язык имеют проблемы с статьями (слова a, и ), особенно если они не существуют на их родном языке. В этом блоге рассматриваются некоторые основные правила.
Правило номер один таково: если слово исчисляемо (например, одна книга, две книги), вы всегда должны использовать артикль (или my, his, и т. Д.)):
Я читал книгу. √
Я читаю книгу.
Это верно, даже если перед существительным стоят прилагательные:
Он водит старую машину. √
Он водит старую машину.
Никогда используйте a или со словом во множественном числе (например, книги, деревья) или несчетным (например, вода, совет):
Я попросил у нее совета. √
Я попросил у нее совета.
Обратите внимание, что мы используем a перед словами, начинающимися с согласного звука ( лошадь, моркови) и перед словами с гласным звуком ( яблоко, слон ).
Следующая важная вещь, которую нужно понять, - это разница между a / an и . Обычно мы используем a / an , когда нам не нужно говорить, о чем мы говорим. Мы используем и , чтобы говорить о конкретной вещи:
Я поймал поезд до Лондона. (неважно, какой поезд )
Поезд опоздал. (именно этот поезд опоздал)
Мы часто используем a , когда упоминаем что-то впервые, а затем меняем на на , когда становится ясно, о чем мы говорим:
Он разговаривал с мужчиной . Мужчина смеялся.
Она дала ему подарок . Настоящий был очень дорогим.
Мы также используем и , когда очевидно, о чем мы говорим, или когда есть только одно из чего-то:
Не могли бы вы закрыть дверь , пожалуйста?
Я убрал ванную сегодня утром.
Он совершил путешествий по миру .
Солнце сегодня жарко.
Если вы будете придерживаться приведенных выше правил, вы будете правы почти во всех случаях.Однако есть несколько исключений, и наиболее полезными для изучения являются следующие:
Мы не используем a / an перед названиями блюд:
Обедали в полдень.
Мы не используем или перед такими словами, как школа, тюрьма, или колледж , когда мы говорим о них в общем виде:
Надеюсь поступить в институт .
Он провел в тюрьме три года.
Слово «больница» означает различие между британским и американским английским языком:
Мой брат в больнице (Великобритания) / в больнице (США).
Мы используем перед перед названиями магазинов или мест, куда мы обращаемся за услугами, тогда как это те, в которые мы обычно ходим:
Мне нужно в супермаркет.
Она пошла к врачу.
Нравится:
Нравится Загрузка ...
Связанные
.Объяснение важности функции на примере случайного леса | Эрик Левинсон
Источник: https://unsplash.com/photos/BPbIWva9BgoИзучите наиболее популярные методы определения важности функций в Python
Во многих (деловых) случаях одинаково важно иметь не только точную, но и интерпретируемая модель. Часто, помимо того, что мы хотим знать, каков прогноз цены на жилье по нашей модели, мы также задаемся вопросом, почему он такой высокий / низкий и какие характеристики являются наиболее важными при определении прогноза.Другим примером может быть прогнозирование оттока клиентов - очень приятно иметь модель, которая успешно прогнозирует, какие клиенты склонны к оттоку, но определение важных переменных может помочь нам в раннем обнаружении и, возможно, даже в улучшении продукта / услуги!
Знание важности функций, обозначенных моделями машинного обучения, может принести вам пользу во многих отношениях, например:
- путем лучшего понимания логики модели, вы можете не только проверить ее правильность, но и работать над улучшением модели, сосредоточившись только на для важных переменных
- вышеуказанное можно использовать для выбора переменных - вы можете удалить переменные x , которые не так важны и имеют аналогичную или лучшую производительность за гораздо более короткое время обучения
- в некоторых бизнес-случаях имеет смысл пожертвовать некоторыми точность ради интерпретируемости.Например, когда банк отклоняет заявку на получение кредита, у него также должно быть обоснование решения, которое также может быть представлено клиенту
Вот почему в этой статье я хотел бы изучить различные подходы к интерпретации важности характеристик с помощью пример модели случайного леса. Большинство из них также применимо к различным моделям, начиная от линейной регрессии и заканчивая черными ящиками, такими как XGBoost.
Следует отметить, что чем точнее наша модель, тем больше мы можем доверять мерам важности функций и другим интерпретациям.Я предполагаю, что модель, которую мы строим, достаточно точна (так как каждый специалист по данным будет стремиться иметь такую модель), и в этой статье я сосредоточусь на показателях важности.
В этом примере я буду использовать набор данных о ценах на жилье в Бостоне (это проблема регрессии). Но подходы, описанные в этой статье, также хорошо работают с задачами классификации, единственное отличие - это метрика, используемая для оценки.
Единственная нестандартная вещь при подготовке данных - это добавление в набор данных случайного столбца.По логике вещей, он не имеет возможности прогнозирования зависимой переменной (медианное значение домов, занимаемых владельцем, в 1000 долларов), поэтому он не должен быть важной характеристикой модели. Посмотрим, чем все закончится.
Ниже я проверяю взаимосвязь между случайным признаком и целевой переменной. Как можно заметить, на диаграмме рассеяния нет паттерна, и корреляция составляет почти 0.
Здесь следует отметить одну вещь: интерпретировать корреляцию для CHAS
не имеет большого смысла, поскольку это двоичная переменная и для этого следует использовать разные методы.
Я обучаю простую модель случайного леса, чтобы получить тест. Я установил random_state
, чтобы обеспечить сопоставимость результатов. Я также использую bootstrap и устанавливаю oob_score = True
, чтобы позже можно было использовать ошибку вне сумки.
Вкратце, что касается ошибки вне пакета, каждое дерево в случайном лесу обучается на отдельном наборе данных, выборка которого производится с заменой исходных данных. В результате получается около 2/3 отдельных наблюдений в каждой обучающей выборке. Ошибка вне пакета рассчитывается для всех наблюдений, но для вычисления ошибки каждой строки модель учитывает только деревья, которые не видели эту строку во время обучения.2 Оценка валидации: 0,76
Что ж, в модели есть некоторое переоснащение, так как она работает намного хуже на выборке OOB и хуже на наборе валидации. Но давайте скажем, что это достаточно хорошо, и перейдем к важности функций (измеряемой по производительности обучающего набора). Некоторые из подходов также могут использоваться для наборов проверки / внеплановых операций, чтобы получить дополнительную интерпретируемость невидимых данных.
Под общей важностью функций я имею в виду те, которые получены на уровне модели, , то есть , говоря, что в данной модели эти особенности наиболее важны для объяснения целевой переменной.
Давайте начнем с деревьев решений, чтобы развить интуицию. В деревьях решений каждый узел является условием разделения значений в одном элементе, чтобы аналогичные значения зависимой переменной оказывались в одном наборе после разделения. Условие основано на примеси, которой в случае проблем классификации является примесь Джини / выигрыш информации (энтропия), а для деревьев регрессии - ее дисперсия. Таким образом, при обучении дерева мы можем вычислить, насколько каждая функция способствует уменьшению взвешенной примеси. feature_importances_
в Scikit-Learn основана на этой логике, но в случае случайного леса мы говорим об усреднении уменьшения примесей по деревьям.
Плюсы:
- быстрый расчет
- простота получения - одна команда
Минусы:
- предвзятый подход, поскольку он имеет тенденцию преувеличивать важность непрерывных функций или категориальных переменных высокой мощности
Это Кажется, что 3 наиболее важных характеристики:
- среднее количество комнат
- % более низкий статус населения
- взвешенные расстояния до пяти Бостонских центров занятости
Что кажется удивительным, так это то, что столбец случайных значений повернулся является более важным, чем:
- доля некоммерческих хозяйственных площадей на город
- индекс доступности радиальных магистралей
- доля жилых земель, зонированных для участков площадью более 25000 кв.ft.
- Фиктивная переменная Charles River (= 1, если участок ограничивает реку; 0 в противном случае)
Интуитивно интуитивно эта функция не должна иметь никакого значения для целевой переменной. Посмотрим, как это оценивается разными подходами.
Этот подход напрямую измеряет важность функции, наблюдая, как случайное перетасовка (таким образом, сохраняя распределение переменной) каждого предиктора влияет на производительность модели.
Подход можно описать следующими шагами:
- Обучите базовую модель и запишите результат (точность / R² / любой важный показатель), пройдя набор проверки (или набор OOB в случае случайного леса).Это также можно сделать на обучающей выборке за счет потери информации об обобщении.
- Повторно перемешайте значения из одного объекта в выбранном наборе данных, снова передайте набор данных в модель, чтобы получить прогнозы и вычислить метрику для этого измененного набора данных. Важность функции - это разница между оценкой теста и оценкой из измененного (измененного) набора данных.
- Повторите 2. для всех объектов в наборе данных.
Плюсы:
- применимо к любой модели
- достаточно эффективный
- надежный метод
- нет необходимости переобучать модель при каждой модификации набора данных
Минусы:
- более затратно с точки зрения вычислений, чем значение по умолчанию
feature_importances
- важность перестановки переоценивает важность коррелированных предикторов - Strobl et al (2008)
Что касается второй проблемы с этим методом, я уже построил корреляционную матрицу выше.Однако я буду использовать функцию из одной из библиотек, которую использую для визуализации корреляций Спирмена. Разница между стандартной корреляцией Пирсона состоит в том, что она сначала преобразует переменные в ранги, а только затем выполняет корреляцию Пирсона для рангов.
Корреляция Спирмена:
- непараметрическая
- не предполагает линейной связи между переменными
- ищет монотонную связь.
Я нашел две библиотеки с такой функциональностью, не то чтобы ее кодировать сложно.Давайте рассмотрим их оба, поскольку они обладают некоторыми уникальными особенностями.
rfpimp
Одна вещь, которую следует отметить в этой библиотеке, заключается в том, что мы должны предоставить метрику как функцию формы метрика (модель, X, y)
. Таким образом, мы можем использовать более продвинутые подходы, такие как использование оценки OOB случайного леса. Эта библиотека уже содержит функции для этого ( oob_regression_r2_score)
. Но чтобы подход был единообразным, я буду рассчитывать метрики на обучающей выборке (теряя информацию об обобщении).
График подтверждает то, что мы видели выше, что 4 переменные менее важны, чем случайная величина! Удивительно… Но четверка лидеров осталась прежней. Еще одна приятная особенность rfpimp
заключается в том, что он содержит функции для решения проблемы коллинеарных функций (это была идея, лежащая в основе корреляционной матрицы Спирмена). Для краткости я не буду приводить здесь этот случай, но вы можете прочитать больше в этой замечательной статье авторов библиотеки.
eli5
Есть несколько отличий от базового подхода rfpimp
и того, что используется в eli5
.Некоторые из них:
- есть параметры
cv
иrefit
, связанные с использованием перекрестной проверки. В этом примере я установил для них значениеNone
, поскольку я не использую его, но в некоторых случаях он может пригодиться. - есть метрический параметр
, который, как и в
rfpimp
, принимает функцию в форме метрики(модель, X, y)
. Если этот параметр не указан, функция будет использовать метод оценкипо умолчанию
. -
n_iter
- количество итераций случайного перемешивания, конечный результат - средний
Результаты очень похожи на предыдущие, даже если они были получены в результате нескольких повторений перемешивания на столбец. Еще одна приятная вещь в eli5
заключается в том, что действительно легко использовать результаты подхода перестановок для выполнения выбора функций с помощью Scikit-learn SelectFromModel
или RFE
.
Этот подход является довольно интуитивно понятным, поскольку мы исследуем важность функции, сравнивая модель со всеми функциями с моделью, у которой эта функция отброшена для обучения.
Я создал функцию (на основе реализации rfpimp
) для этого подхода ниже, которая показывает базовую логику.
Плюсы:
- Важность наиболее точных характеристик
Минусы:
- Потенциально высокая стоимость вычислений из-за переобучения модели для каждого варианта набора данных (после отбрасывания одного столбца функций)
Здесь начинается самое интересное. Прежде всего, отрицательная важность в этом случае означает, что удаление данной функции из модели фактически улучшает производительность.Это приятно видеть в случае random
, но что странно, так это то, что наибольший прирост производительности можно наблюдать после удаления DIS
, которая была третьей по важности переменной в предыдущих подходах. К сожалению, у меня нет хорошего объяснения этому. Если у вас есть идеи, дайте мне знать в комментариях!
В качестве альтернативы, вместо метода оценки по умолчанию для подобранной модели, мы можем использовать ошибку вне сумки для оценки важности функции.Для этого нам нужно заменить метод score
в Gist выше на model.oob_score_
(не забудьте сделать это как для теста, так и для модели внутри цикла).
Под важностью характеристик на уровне наблюдения я подразумеваю те, которые оказали наибольшее влияние на объяснение конкретного наблюдения, введенного в модель. Например, в случае кредитного рейтинга мы можем сказать, что эти функции оказали наибольшее влияние на определение кредитного рейтинга клиента.
Основная идея treeinterpreter
состоит в том, что он использует лежащие в основе деревья случайного леса, чтобы объяснить, как каждая функция влияет на конечное значение.Мы можем наблюдать, как значение прогноза (определяемое как сумма вкладов каждой функции + среднее значение, данное начальным узлом, основанное на всем обучающем наборе) изменяется вместе на пути прогнозирования в дереве решений (после каждого разбиения). с информацией о том, какие особенности вызвали раскол (а также изменение прогноза).
Формула для функции прогнозирования (f (x)) может быть записана как:
, где c_full - это среднее значение всего набора данных (начальный узел), K - общее количество функций.
Это может показаться сложным, но взгляните на пример от автора библиотеки:
источник: http://blog.datadive.net/interpreting-random-forests/Поскольку прогноз Random Forest является средним из деревьев формула для среднего прогноза имеет следующий вид:
, где J - количество деревьев в лесу.
Я начинаю с определения строк с наименьшей и наибольшей абсолютной ошибкой предсказания и попытаюсь выяснить, что вызвало разницу.
Индекс с наименьшей ошибкой: 31
Индекс с наибольшей ошибкой: 85
Используя treeintrerpreter
, я получил 3 объекта: прогнозы, смещение (среднее значение набора данных) и вклады.
Для наблюдения с наименьшей ошибкой основной вклад вносил LSTAT
и RM
(которые в предыдущих случаях оказывались наиболее важными переменными). В случае наибольшей ошибки наибольший вклад внесла переменная DIS
, преодолевая те же две переменные, которые играли наиболее важную роль в первом случае.
Строка 31
Прогноз: 21,996 Фактическое значение: 22,0
Смещение (среднее значение набора) 22,544297029702978
Добавления функций:
LSTAT 3.02
RM -3.01
PTRATIO 0,36
ВОЗРАСТ -0,29
DIS -0,21
случайный 0,18
RAD -0,17
NOX -0,16
НАЛОГ -0,11
CRIM -0,07
B -0,05
INDUS -0,02
ZN -0,01
CHAS - 0,01
--------------------
Строка 85
Прогноз: 36,816 Фактическое значение: 50,0
Смещение (среднее значение набора) 22,544297029702978
Вклад в функции:
DIS 7,7
LSTAT 3,33
RM -1,88
CRIM 1,87
НАЛОГ 1,32
NOX 1,02
B 0,54
CHAS 0,36
PTRATIO -0.25
RAD 0,17
AGE 0,13
INDUS -0,03
random -0,01
ZN 0,0
---------------------
Чтобы погрузиться еще глубже, мы могли бы также интересоваться объединенным вкладом многих переменных (как объясняется здесь в случае XOR). Я сразу перейду к примеру, дополнительную информацию можно найти по ссылке.
Большая часть различий между наилучшим и наихудшим прогнозом происходит из-за количества комнат ( RM
) в сочетании с взвешенными расстояниями до пяти бостонских центров занятости ( DIS
).
LIME (Локальные интерпретируемые независимые от модели объяснения) - это метод, объясняющий предсказания любого классификатора / регрессора интерпретируемым и достоверным образом. Для этого объяснение получается путем локальной аппроксимации выбранной модели интерпретируемой (например, линейными моделями с регуляризацией или деревьями решений). Интерпретируемые модели обучаются на небольших возмущениях (добавлении шума) исходного наблюдения (строка в случае табличных данных), поэтому они обеспечивают только хорошее локальное приближение.
Некоторые недостатки, о которых следует помнить:
- Для аппроксимации локального поведения используются только линейные модели
- Тип возмущений, которые необходимо выполнить для данных для получения правильных объяснений, часто зависит от конкретного случая использования
- простой (по умолчанию) возмущений часто бывает недостаточно. В идеальном случае изменения были бы вызваны изменением, наблюдаемым в наборе данных
Ниже вы можете увидеть результат интерпретации LIME.
Вывод состоит из 3 частей:
1.Прогнозируемое значение
2. Важность признака - в случае регрессии показывает, оказывает ли он отрицательное или положительное влияние на прогноз, отсортированный по убыванию абсолютного воздействия.
3. Фактические значения этих характеристик для объясненных строк.
Обратите внимание, что LIME дискретизирует функции в объяснении. Это из-за установки disctize_continuous = True
в конструкторе выше. Причина дискретизации заключается в том, что она дает непрерывным функциям более интуитивное объяснение.
Интерпретация LIME соглашается, что для этих двух наблюдений наиболее важными характеристиками являются RM
и LSTAT
, что также было указано предыдущими подходами.
Обновление : Я получил интересный вопрос: какому подходу на уровне наблюдения мы должны доверять, поскольку может случиться так, что результаты будут другими? Это сложный вопрос, на который нет четкого ответа, поскольку эти два подхода концептуально различны и поэтому их трудно сравнивать напрямую.Я бы отослал вас к этому ответу, в котором аналогичный вопрос был затронут и хорошо объяснен.
В этой статье я показал несколько подходов к определению важности функций из моделей машинного обучения (не ограничиваясь случайным лесом). Я считаю, что понимание результатов часто так же важно, как и хорошие результаты, поэтому каждый специалист по данным должен сделать все возможное, чтобы понять, какие переменные являются наиболее важными для модели и почему. Это не только поможет лучше понять бизнес, но и приведет к дальнейшим улучшениям модели.
Вы можете найти код, использованный для этой статьи, на моем GitHub. Как всегда, приветствуются любые конструктивные отзывы. Вы можете связаться со мной в Twitter или в комментариях.
.запятых | Правила пунктуации
Запятые и Точки - наиболее часто используемые знаки препинания. Запятые обычно обозначают короткую паузу; они не так окончательны, как периоды.
Правило 1. Используйте запятые для разделения слов и групп слов в простой серии из трех или более элементов.
Пример: Мое имущество переходит к моему мужу, сыну, невестке и племяннику.
Примечание: Когда последняя запятая в серии стоит перед и или или (после невестки в приведенном выше примере), она известна как Оксфордская запятая . Большинство газет и журналов опускают оксфордскую запятую в простой серии, видимо, чувствуя в этом ненужность. Однако отсутствие оксфордской запятой иногда может привести к недопониманию.
Пример: У нас был кофе, сыр, крекеры и виноград.
Добавление запятой после крекеров дает понять, что сыр и крекеры представляют одно блюдо. В подобных случаях для ясности нужна оксфордская запятая.
У нас был кофе, сыр с крекерами и виноград.
Художественная и документальная литература обычно предпочитает оксфордскую запятую. Писатели должны решить, Оксфорд или нет, и не переключаться туда и обратно, за исключением случаев, когда пропуск запятой Оксфорд может вызвать путаницу, как в примере с сыром и крекерами .
Правило 2. Используйте запятую для разделения двух прилагательных, если порядок следования прилагательных является взаимозаменяемым.
Пример: Он сильный, здоровый мужчина.
Еще можно сказать здоровых, сильных мужчин.
Пример: Мы останавливались на дорогом летнем курорте.
Мы бы не сказали летний курорт, так что без запятой.
Другой способ определить, нужна ли запятая, - мысленно поставить и между двумя прилагательными. Если результат все еще имеет смысл, добавьте запятую. В приведенных выше примерах сильный и здоровый мужчина имеет смысл, но дорогой и летний курорт нет.
Правило 3а. Многие неопытные писатели объединяют два независимых предложения вместе, используя запятую вместо точки.Это приводит к ужасному продолжающемуся предложению или, более технически, соединению запятой .
Неправильно: Он шел домой всю дорогу, он закрыл дверь.
Есть несколько простых средств защиты:
Правильно: Он всю дорогу шел пешком. Он закрыл дверь.
Правильно: Пройдя всю дорогу домой, он закрыл дверь.
Правильно: Он шел до самого дома и закрыл дверь.
Правило 3b. В предложениях, где два независимых предложения соединены соединителями, такими как и, или, но, и т. Д., Ставьте запятую в конце первого предложения.
Неправильно: Он шел до дома и закрыл дверь.
Правильно: Он шел до самого дома и закрыл дверь.
Некоторые авторы опускают запятую, если оба предложения довольно короткие:
Пример: Я рисую, а он пишет.
Правило 3c. Если подлежащее не появляется перед вторым глаголом, запятая, как правило, не нужна.
Пример: Он подумал быстро, но все же сделал не правильно ответил .
Но иногда запятая в этой ситуации необходима, чтобы избежать путаницы.
Непонятно: Я видел, что она была занята и готова уходить.
Яснее с запятой: Я увидел, что она занята, и готовится уйти.
Без запятой читатель может подумать, что «она» была той, кто был готов уйти.
Правило 4а. Начиная предложение с зависимого предложения, ставьте после него запятую.
Пример: Если вы не уверены в этом, дайте мне знать сейчас.
Следуйте той же политике с вводными фразами.
Пример: Наконец приехав в город, мы пошли за покупками.
Однако, если вступительная фраза ясная и краткая (три или четыре слова), запятая не обязательна.
Пример: В городе мы ходим за покупками.
Но всегда добавляйте запятую, чтобы избежать путаницы.
Пример: В прошлое воскресенье вечерние занятия были отменены. (Запятая предотвращает неправильное чтение.)
Когда вводная фраза начинается с предлога, запятая может не требоваться, даже если фраза содержит более трех или четырех слов.
Пример: Он смотрел в сверкающий хрустальный шар.
Если такая фраза содержит более одного предлога, можно использовать запятую , если глагол не следует сразу за фразой.
Примеры:
Между вашим домом на Мейн-стрит и моим домом на Гранд-авеню гордо возвышается особняк мэра.
Между вашим домом на Мейн-стрит и моим домом на Гранд-авеню находится особняк мэра.
Правило 4b. Запятая обычно не нужна, если предложение начинается с независимого предложения, за которым следует зависимое предложение.
Пример: Дайте мне знать, если вы не уверены в этом.
Правило 5. Используйте запятые, чтобы выделить второстепенные слова, предложения и фразы (см. «Кто, что, что», Правило 2b).
Неправильно: Джилл, моя сестра, закрыла дверь.
Правильно: Джилл, моя сестра, закрыла дверь.
Неправильно: Человек, зная, что поздно, поспешил домой.
Правильно: Мужчина, зная, что было поздно, поспешил домой.
В предыдущих примерах обратите внимание на запятую после сестра и конца .Несущественные слова, предложения и фразы, встречающиеся в середине предложения, должны быть заключены в запятые. Закрывающая запятая называется аппозитивной запятой . Многие писатели забывают добавить эту важную запятую. Ниже приведены два примера необходимости аппозитивной запятой с одним или несколькими существительными.
Неправильно: Приехал мой лучший друг, Джо.
Правильно: Приехал мой лучший друг Джо.
Неправильно: На столе лежали три предмета: книга, ручка и бумага.
Правильно: Три предмета: книга, ручка и бумага - лежали на столе.
Правило 6. Если что-то или кто-то достаточно идентифицирован, последующее описание считается несущественным и должно быть заключено в запятую.
Примеры:
Хромый Фредди попал в автомобильную аварию.
Если мы уже знаем, о каком Фредди идет речь, описание несущественно.
хромающий мальчик попал в автокатастрофу.
Мы не знаем, о каком мальчике идет речь, без дальнейшего описания; поэтому запятые не используются.
Это приводит к постоянной проблеме. Посмотрите на следующее предложение:
Пример: Мой брат Билл здесь.
Теперь посмотрите, как добавление двух запятых меняет значение этого предложения:
Пример: Мой брат Билл здесь.
Внимательные писатели и читатели понимают, что первое предложение означает, что у меня более одного брата. Запятые во втором предложении означают, что Билл - мой единственный брат.
Почему? В первом предложении Bill является важной информацией: он определяет, о каком из двух (или более) моих братьев я говорю.Вот почему Bill не ставится запятыми.
Во втором предложении Bill - несущественная информация - кого еще, кроме Билла, я мог иметь в виду? - отсюда запятые.
Неправильное использование запятых - несерьезное дело. Это может привести к такой катастрофе:
Пример: Книга Марка Твена, Том Сойер, - восхищение.
Из-за запятых в этом предложении говорится, что Твен написал только одну книгу.На самом деле он написал их более двух десятков.
Правило 7а. Используйте запятую после определенных слов, которые вводят предложение, например ну да, почему, привет, привет, и т. Д.
Примеры:
Я не могу в это поверить!
Нет, у вас не может быть доллара.
Правило 7b. Используйте запятые для выделения выражений, которые прерывают поток предложений ( все же, кстати, с другой стороны, но и т. Д.).
Пример: Я, кстати, очень нервничаю по этому поводу.
Правило 8. Используйте запятые для обозначения имени, прозвища, выражения нежности или титула человека, к которому обращаются напрямую.
Примеры:
Аиша, ты сделаешь это задание за меня?
Да, старый друг, сделаю.
Добрый день, капитан.
Правило 9. Используйте запятую, чтобы отделить день месяца от года, и - что большинство людей забывает! - всегда ставьте еще один после года.
Пример: Это было в издании Sun's 5 июня 2003 года.
Запятая не нужна только для месяца и года.
Пример: Это было в статье за июнь 2003 года.
Правило 10. Используйте запятую, чтобы отделить город от его штата, и не забудьте также поставить точку после штата.
Пример: Я из города Акрон, штат Огайо.
Правило 11. Традиционно, если за именем человека следует -старший, или -младший, , после фамилии следует запятая: Мартин Лютер Кинг-младший. Эта запятая больше не считается обязательной. Однако, если запятая предшествует Sr. или Jr., другая запятая должна следовать за всем именем, когда оно появляется в середине предложения.
Правильно: Эл Муни-старший здесь.
Правильно: Эл Муни, старший, здесь.
Неправильно: Эл Муни-старший здесь.
Правило 12. Аналогичным образом используйте запятые для заключения степеней или титулов, используемых с именами.
Пример: Эл Муни, доктор медицины, здесь.
Правило 13а. Используйте запятые, чтобы вводить или прерывать прямые расценки.
Примеры:
Он сказал: «Мне все равно».
«Почему, - спросил я, - тебе все равно?»
Это правило не является обязательным для цитат из одного слова.
Пример: Он сказал «Стоп».
Правило 13b. Если цитата идет до , он сказал, она написала, они сообщили, Дана настаивала, или аналогичная атрибуция, заканчивайте цитируемый материал запятой, даже если это всего лишь одно слово.
Примеры:
«Мне все равно, - сказал он.
«Стой», - сказал он.
Правило 13c. Если цитата выступает в качестве подлежащего или объекта в предложении, запятая может не потребоваться.
Примеры:
«Мне все равно» все, что вы можете мне сказать?
Сказать «Остановить машину» было ошибкой.
Правило 13d. Если цитируемый вопрос заканчивается на середине предложения, вопросительный знак заменяет запятую.
Пример: «Будешь ли ты мне другом?» спросила она.
Правило 14. Используйте запятую, чтобы отделить утверждение от вопроса.
Пример: Я могу пойти, не так ли?
Правило 15. Используйте запятую для разделения контрастных частей предложения.
Пример: Это мои деньги, а не ваши.
Правило 16а. Используйте запятую перед и после некоторых вводных слов или терминов, таких как , а именно, то есть, например, и , например , когда за ними следует ряд элементов.
Пример: Вам может потребоваться принести много предметов, например.г., спальные мешки, сковороды и теплая одежда.
Правило 16b. Запятая должна предшествовать термину и т. Д. Многие авторитетные источники также рекомендуют ставить запятую после и т. Д. . когда он помещается в середине предложения.
Пример: В палатке лежат спальные мешки, сковороды, теплая одежда и т. Д.
ПРИМЕЧАНИЕ
Аббревиатура i.е. означает «то есть»; например означает «например».
. Разное
Некоторые люди предпочитают жить в большом городе, а другие хотели бы жить в в маленьком городке или в деревне.
Некоторые люди говорят, что в большом городе невозможно чувствовать себя одиноким.Тем не мение, другие считают, что довольно много граждан страдает от одиночество.
Некоторые люди считают, что английский должен быть единственным иностранным языком, которому преподают в школе. Другие считают, что немецкий, французский и испанский языки должны Продолжать.
Большинство людей говорят, что английский язык надо изучать в Англии. Другие считают, что английский легко выучить страна.
Ряд люди верят, что страна успешна, если ею правит умный политик. Другие говорят, что единственный человек не делает образ страны.
Некоторые люди не заботятся о рекламе, а другие говорят, что реклама и реклама могут быть очень вредными.
Некоторые люди предпочитают покупать пиратские CD и DVD.Однако другие говорят, что пиратство необходимо запретить.
Некоторые люди уверены, что если мы хотим успешно строить отношения, мы должны иметь хорошие манеры. Однако другие говорят, что сейчас хорошо манеры не так важны, как раньше.
Некоторые люди считают важным быть честным, а другие говорят, что есть вряд ли человек в мире никогда не лгал.
Некоторые люди у них много желаний и планов, но они думают, что никогда не сбываться. Другие говорят, что вы должны верить в себя и успех придет к вам.
Некоторые люди думаю, что навыки тайм-менеджмента не важны для успеха как в своей работе, так и в семейной жизни. Другие уверены, что это очень важно, чтобы эффективно использовать их время.
Чувство юмор обычно считается одним из самых важных человеческие черты.Однако некоторые говорят, что юмор - это не всегда хорошо.
Некоторые люди верят в удачу, а другие говорят, что ее не существует.
Некоторые люди говорят, что им наплевать на философию. Другие уверены, что это помогает нам жить.
Некоторые люди говорят, что нужно проанализировать ситуацию, прежде чем делать решение. Другие считают, что лучше полагаться на интуиция.
Некоторые люди говорят, что амбициозность - прекрасное качество, а другие считают, что быть амбициозным - не очень хорошо.
Много люди хотят стать известными актерами, певцами или музыкантами. Другие говорят, что огласка - ужасная вещь.
Большинство людей восхищаюсь гламурными знаменитостями и хочу вести такую же жизнь они делают. Однако другие говорят, что гламур не так волшебен, как это кажется.
" . 150. « .. 2011.
|