Лассо что это такое: ЛАССО — это… Что такое ЛАССО?

ЛАССО — это… Что такое ЛАССО?

ЛАССО — ЛАССО, нескл., ср. (исп. lazo). У американских охотников аркан с петлей, затягивающейся вокруг шеи животного при набрасывании. Накинуть лассо на дикую лошадь. Толковый словарь Ушакова. Д.Н. Ушаков. 1935 1940 …   Толковый словарь Ушакова

лассо — нескл., ср. lasso <исп. lazo <лат. laqueus петля. Аркан со скользящей петлей для ловли животных. Крысин 1998. Лекс. БАС 1 : лассо/; Крысин: лассо/ …   Исторический словарь галлицизмов русского языка

ЛАССО — ЛАССО, нескл., ср. Аркан со скользящей петлёй у конных пастухов и охотников (у нек рых народов). Толковый словарь Ожегова. С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова. 1949 1992 …   Толковый словарь Ожегова

лассо — неизм.; ср. [франц. lasso от исп. lazo] Аркан со скользящей петлёй, предназначенный для ловли животных. Бросить л. Полёт л. Прочное л. * * * лассо (франц. lasso, от исп.

lazo  петля), длинный аркан со скользящей петлей для ловли животных.… …   Энциклопедический словарь

лассо — аркан Словарь русских синонимов. лассо сущ., кол во синонимов: 1 • аркан (8) Словарь синонимов ASIS. В.Н. Тришин. 2013 …   Словарь синонимов

лассо — (неправильно лассо) …   Словарь трудностей произношения и ударения в современном русском языке

лассо — ЛАССО, нескл., ср Охотничье приспособление некоторых народов в виде длинной веревки с нефиксированной петлей на одном конце, используемое для ловли животных. Чукча ловко накинул лассо на голову оленя …   Толковый словарь русских существительных

ЛАССО — (Lasso) Орландо (около 1532 94), франко фламандский композитор. Представитель нидерландской школы. Работал во многих городах Европы. Творчески претворил характерные черты нидерландской, немецкой, французской и итальянской музыки. Создал высокие… …   Современная энциклопедия

ЛАССО — (франц. lasso от исп. lazo петля), веревка или ремень со скользящей петлей для ловли животных. Употребляется у многих народов Азии и Америки …   Большой Энциклопедический словарь

лассо́ — [не лассо], нескл., с …   Русское словесное ударение

Лихорадка Ласса

История вопроса

Вирус, вызывающий болезнь Ласса, был впервые описан в 50-х годах прошлого века, но выявлен лишь в 1969 году. Вирус содержит одноцепочечную РНК и принадлежит семейству аренавирусов (Arenaviridae).

Примерно 80% людей, инфицированных вирусом Ласса, не имеют симптомов. В каждом пятом случае инфекция приводит к развитию тяжелого заболевания, при котором вирус поражает несколько органов, в частности, печень, селезенку и почки.

Лихорадка Ласса является зоонозным заболеванием, означающим, что люди инфицируются при контакте с инфицированными животными. Животным резервуаром, или носителем, вируса Ласса является грызун вида Mastomys, общеизвестный как «многососковая крыса».

Крысы Mastomys, инфицированные вирусом Ласса, сами не заболевают, но способны передавать вирус через мочу и помет.

Из-за больших расхождений в клинической картине выявление заболевания у пациентов затруднено. В то же время, при подтверждении наличия заболевания в отдельном сообществе вспышку заболевания можно ликвидировать путем немедленной изоляции пациентов, принятия надлежащих мер защиты от инфекции и инфекционного контроля, а также тщательного отслеживания контактов.

Известно, что лихорадка Ласса является эндемическим заболеванием в Бенине (первый случай заражения был зарегистрирован в ноябре 2014 года), Гвинее, Гане (первый случай диагностирован в октябре 2011 года), Либерии, Мали (первый случай диагностирован в феврале 2009 года), Сьерра-Леоне и Нигерии, но, возможно, что случаи заболевания происходят и в других странах Западной Африки.

Симптомы лихорадки Ласса

Инкубационный период лихорадки Ласса длится от 6 до 21 дней. Ранние симптомы болезни, такие как высокая температура, общая слабость и недомогание, начинаются, как правило, постепенно. Спустя несколько дней может появиться головная боль, боль в горле, мышечные боли, боли в груди, тошнота, рвота, диарея, кашель и боль в животе. При тяжелых формах болезни может развиться отек лица, появиться жидкость в легочных пазухах, кровотечение изо рта, носа, влагалища или желудочно-кишечного тракта, а также упасть артериальное давление. В моче может обнаруживаться белок. Позднее может наблюдаться шок, судороги, тремор, дезориентация и кома. У 25% излечившихся пациентов развивается глухота. У половины этих пациентов происходит частичный возврат слуха спустя 1-3 месяца. В период выздоровления может наблюдаться временное выпадение волос и нарушение походки.

В случаях с летальным исходом смерть, как правило, наступает в течение 14 дней после появления симптомов болезни. Заболевание протекает особенно тяжело на поздних стадиях беременности, при этом уровни материнской смертности и/или потери плода на протяжении последнего триместра превышают 80%.

Передача инфекции

Обычно люди инфицируются вирусом Ласса при контакте с мочой или пометом инфицированных крыс Mastomys. Вирус Ласса может также передаваться от человека к человеку при непосредственном контакте с кровью, мочой, фекалиями или иными выделениями человека, инфицированного лихорадкой Ласса. Эпидемиологических данных, подтверждающих передачу вируса Ласса воздушно-капельным путем от человека к человеку, нет. Передача инфекции от человека человеку происходит как в отдельных сообществах, так и в медицинских учреждениях в результате использования инфицированного медицинского оборудования, в частности при многократном использовании игл. Имеются сведения о передаче вируса Ласса половым путем.

Лихорадке Ласса подвержены как женщины, так и мужчины всех возрастных групп. Наибольшему риску подвергаются люди, проживающие в сельской местности, где, как правило, встречаются крысы вида Mastomys, особенно в сообществах с плохими санитарными условиями или с тесными условиями проживания. Риску подвергаются медицинские работники, оказывающие помощь пациентам с лихорадкой Ласса при отсутствии надлежащих барьерных методов ухода и методик инфекционного контроля.

Диагностирование

Из-за разнообразных и неспецифических симптомов лихорадки Ласса клиническое диагностирование, особенно на ранних стадиях течения болезни, часто бывает затруднено. Лихорадку Ласса трудно отличить от других вирусных геморрагических лихорадок, таких как болезнь, вызванная вирусом Эбола, а также от многих других заболеваний, вызывающих лихорадку, включая малярию, шигеллез, брюшной тиф и желтую лихорадку.

Для установления окончательного диагноза необходимо тестирование, возможное лишь в специализированных лабораториях. Лабораторные образцы могут быть опасными, поэтому при обращении с ними необходимо соблюдать строжайшие меры предосторожности. Окончательный диагноз инфекции, вызванной вирусом Ласса, может быть поставлен только в лаборатории при проведении следующих тестов:

• Иммуноферментный анализ (ИФА)
• Тесты на выявление антигенов
• Метод полимеразной цепной реакции с обратной транскрипцией (ОТ-ПЦР)
• Изоляция вируса путем культурирования клеток.

Лечение и вакцины

На ранних стадиях заболевания, проявляющегося клинически, эффективным средством для лечения лихорадки Ласса считается противовирусный препарат рибавирин. Информации об эффективности рибавирина в качестве постэкспозиционного профилактического средства от лихорадки Ласса, нет.

На сегодняшний день не существует вакцины против лихорадки Ласса.

Профилактика и контроль

Профилактика лихорадки Ласса основана на соблюдении надлежащей гигиены на уровне отдельных сообществ в целях борьбы с проникновением грызунов в жилища. В число эффективных мер входят хранение зерна и другого продовольствия в емкостях, не доступных для грызунов, удаление мест для утилизации отходов от жилищ, поддержание чистоты в домах и содержание кошек. Поскольку популяция Mastomys в эндемичных районах очень велика, их полное уничтожение не представляется возможным. Членам семьи необходимо всегда принимать меры предосторожности для предотвращения контактов с кровью и физиологическими жидкостями при уходе за больными людьми.

При уходе за пациентами в медицинских учреждениях, независимо от предполагаемого диагноза, медработники всегда должны соблюдать стандартные меры профилактики инфекции и инфекционного контроля. К таким мерам относятся элементарная гигиена рук, респираторная гигиена, использование средств индивидуальной защиты (от брызг или иных контактов с инфицированными материалами), безопасные методики инъекций и безопасные захоронения.

Медицинским работникам, оказывающим помощь пациентам с предполагаемой или подтвержденной лихорадкой Ласса, необходимо принимать дополнительные меры в области инфекционного контроля в целях предотвращения контактов с кровью и физиологическими жидкостями пациентов, а также с инфицированными поверхностями или материалами, в частности с одеждой и постельным бельем. При тесных контактах с пациентами с лихорадкой Ласса (в пределах одного метра) медработникам необходима защита для лица (предохранительный щиток или медицинская маска и очки), чистый нестерильный халат с длинными рукавами и перчатки (для некоторых процедур требуются стерильные перчатки).

Работники лабораторий также относятся к группе риска. С образцами, взятыми у людей и животных в целях исследования инфекции, вызванной вирусом Ласса, должен работать обученный персонал, а исследование должно проводиться в лабораториях в условиях максимальной биозащиты.

В редких случаях лица, совершающие поездки из районов, эндемичных по лихорадке Ласса, завозят данное заболевание в другие страны. Несмотря на то, что случаи малярии, брюшного тифа и многих других тропических инфекций встречаются гораздо чаще, при диагностировании пациентов с высокой температурой, возвращающихся из Западной Африки, особенно из сельских районов или больниц стран, эндемичных по лихорадке Ласса, необходимо предполагать лихорадку Ласса. При поступлении пациентов с предполагаемой лихорадкой Ласса медработники должны немедленно связаться с местными и государственными экспертами для получения указаний и организовать лабораторное тестирование.

Деятельность ВОЗ

Министерства здравоохранения Гвинеи, Либерии и Сьерра-Леоне, ВОЗ, Управление США по внешней помощи в случае стихийных бедствий, Организация Объединенных Наций и другие партнеры провели совместную работу по созданию сети по борьбе с геморрагической лихорадкой Ласса в рамках Союза стран бассейна реки Мано. Программа оказывает поддержку этим трем странам в области разработки национальных стратегий по профилактике лихорадки Ласса и улучшения лабораторной диагностики лихорадки Ласса и других опасных заболеваний. Сюда также входит специальная подготовка в области лабораторной диагностики, клинического ведения пациентов и контроля над состоянием окружающей среды.

 

ЛИХОРАДКА ЛАССА.

ЛИХОРАДКА ЛАССА.

     Лихорадка Ласса – особо опасное инфекционное заболевание из группы вирусных геморрагических лихорадок, которое характеризуется тяжёлым течением и высокой летальностью.

Впервые данное заболевание было зарегистрировано в 1969 году в небольшом городке Ласса в Нигерии – отсюда и получило своё название.

     ГДЕ РАСПРОСТРАНЕНО ДАННОЕ ЗАБОЛЕВАНИЕ?

     Лихорадка Ласса широко распространена в Западной Африке (Сьерра-Леоне, Нигерия, Либерия, Гвинея, Сенегал, Мали) и некоторых странах Центральной Африки (Центрально-Африканская республика, Буркина-Фасо). Завозные случаи регистрируются также в Европе, США, Японии, Израиле.

     ОТ КОГО МОЖНО ЗАРАЗИТЬСЯ?

     Лихорадка Ласса относится к группе так называемых животных геморрагических лихорадок. Основным источником заражения при этом является животное, в данном случае – это многососковые крысы Mastomys natalensis («Наталийская многососковая мышь»), которые являются носителем и резервуаром вируса. Следует помнить, что большую опасность представляет и больной человек.

     КТО ВЫЗЫВАЕТ ЗАБОЛЕВАНИЕ?

     Лихорадка Ласса – вирусное заболевание. Возбудителем является максимально опасный для человека вирус из семейства Arenaviridae.

     КАК МОЖНО ЗАРАЗИТЬСЯ?

     Для лихорадки Ласса характерны 3 механизма передачи – аэрозольный, фекально-оральный и парентеральный.

     1) Аэрозольный механизм реализуется путём вдыхания аэрозоля, содержащего выделения (засушенные моча и экскременты) грызунов или больных людей.

     2) Фекально-оральный механизм реализуется 3 путями:

• Пищевой путь проявляется при употреблении в пище недостаточно термически обработанного мяса заражённых грызунов, либо при загрязнении пищи выделениями больных людей и грызунов.

• Водный путь проявляется при употреблении воды из инфицированных источников.

• Контактный путь проявляется при прямом

контакте с заболевшими людьми и грызунами, а также при контакте с предметами, загрязнёнными носителем вируса.

     3) Парентеральный механизм реализуется при половом контакте, при пользовании медицинским инструментарием, загрязнённым вирусами, при проведении хирургических операций и при вскрытии трупов. При этом заражение происходит через микротравмы кожи и слизистых при попадании на них крови или выделений больных. Данный тип передачи наиболее часто встречается среди медицинских работников.

     СИМПТОМЫ ЛИХОРАДКИ ЛАССА:

     Время от контакта с больным лихорадкой Ласса до появления первых симптомов (так называемый, инкубационный период) может быть от 3 до 21 дней, чаще он составляет 7-10 дней.

     Болезнь характеризуется тяжёлым течением. Начинается заболевание постепенно – сначала появляются недомогание, умеренные мышечные и головные боли, конъюнктивит (выделения из глаз). Затем повышается температура до 39-40°С.

     В разгаре заболевания присоединяются рвота и диарея с примесью крови, появляется боль в горле, слизистые полости рта и глотки отекают и покрываются язвочками, иногда появляется кореподобная сыпь. Лимфоузлы по всему телу набухают и становятся болезненными. Также появляется влажный кашель с прожилками крови. Нарастает геморрагический синдром, который проявляется носовыми, лёгочными, маточными и другими кровотечениями, подкожными кровоизлияниями.

     Особенностью симптомов является то, что они не исчезают после применения антибиотиков и противомалярийных препаратов.

     ЧЕМ ОПАСНО ЗАБОЛЕВАНИЕ?

     Лихорадка Ласса, как правило, протекает очень тяжело, нередки летальные случаи. Болезнь может осложниться инфекционно-токсическим шоком, острой почечной недостаточностью, пневмонией, миокардитом (поражением сердца). Иногда поражается центральная нервная система, что проявляется в виде психозов.

   ПРОФИЛАКТИКА:

1) Борьба с грызунами – носителями инфекции.

2) Настороженность врачей по поводу лихорадки Ласса и немедленная изоляция больных, подозрительных на эту болезнь на срок не менее 30 суток от начала заболевания. Особенно это касается в отношении лиц, прибывших из стран Западной и Центральной Африки, ухаживающими или контактирующими с больными геморрагическими лихорадками, прибывшими из-за рубежа, а также участвующими в ритуале похорон умершего от геморрагичекой лихорадки прибывшего из Западной и Центральной Африки. За контактирующими с больным людьми при этом устанавливается наблюдение в течение 17 суток.

3) Дезинфекция в очагах заражения.

4) Медицинский персонал должен соблюдать все правила асептики и антисептики при лечении больного геморрагическими лихорадками для предупреждения самозаражения.

К сожалению, вакцина от лихорадки Ласса в настоящее время ещё не разработана.

Орландо ди Лассо (Orlando di Lasso)

Orlando di Lasso

Дата рождения

1532

Дата смерти

14.06.1594

Профессия

Страна

Бельгия

Лассо. «Salve Regina» (Tallis Scholars)

Современник Палестрины О. Лассо — один из самых известных и плодовитых композиторов XVI в. Его творчество вызывало всеобщее восхищение во всей Европе. Родился Лассо во франко-фламандской провинции. О его родителях и раннем детстве не известно ничего определенного. Сохранилась только легенда о том, как Лассо, певшего тогда в хоре мальчиков церкви Св. Николая, трижды похищали за его замечательный голос. В возрасте двенадцати лет Лассо был принят на службу в свиту вице-короля Сицилии Фердинандо Гонзаги, и с этих пор жизнь молодого музыканта наполнена путешествиями в самые отдаленные уголки Европы. Сопровождая своего покровителя, Лассо совершает одно путешествие за другим: Париж, Мантуя, Сицилия, Палермо, Милан, Неаполь и, наконец, Рим, где он становится руководителем капеллы собора Св. Иоанна (примечательно, что спустя 2 года этот пост займет Палестрина). Для того чтобы занять эту ответственную должность, музыкант должен был обладать завидным авторитетом. Однако вскоре Лассо пришлось оставить Рим. Он решил возвратиться на родину, чтобы навестить родных, но по приезде туда уже не застал их в живых. В последующие годы Лассо посетил Францию. Англию (предп.) и Антверпен. Посещение Антверпена ознаменовалось выходом в свет первого сборника сочинений Лассо: это были пятиголосные и шестиголосные мотеты.

В 1556 г. в жизни Лассо наступает перелом: он получает приглашение присоединиться к двору герцога Альбрехта V Баварского. Сначала Лассо был принят в капеллу герцога в качестве тенора, но уже несколько лет спустя он становится фактическим руководителем капеллы. С этих пор Лассо постоянно живет в Мюнхене, где находилась резиденция герцога. В его обязанности входило обеспечение музыкой всех торжественных моментов жизни двора, начиная от утренней церковной службы (для которой Лассо писал полифонические мессы) и кончая разнообразными визитами, празднествами, охотой и т. п. Будучи руководителем капеллы, Лассо много времени уделял образованию певчих и нотной библиотеке. В эти годы его жизнь приняла спокойный и достаточно обеспеченный характер. Все же и в это время он совершает некоторые поездки (так, в 1560 г. по приказу герцога он отправился во Фландрию с целью набрать певчих в капеллу).

Известность Лассо росла и дома и далеко за его пределами. Он начал собирать и упорядочивать свои сочинения (творчество придворных музыкантов эпохи Лассо зависело от жизни двора и было во многом обусловлено требованиями писать «на случай»). В эти годы произведения Лассо выходят в Венеции, Париже, Мюнхене, Франкфурте. Лассо удостоился восторженных эпитетов «предводитель музыкантов, божественный Орландо». Его активное творчество продолжалось вплоть до самых последних лет жизни.

Творчество Лассо огромно как по количеству произведений, так и по охвату разнообразных жанров. Композитор объездил всю Европу и познакомился с музыкальными традициями многих европейских стран. Ему довелось встретиться со многими выдающимися музыкантами, художниками, поэтами эпохи Ренессанса. Но главное было в том, что Лассо легко усваивал и органично преломлял в своем творчестве мелодику и жанровые особенности музыки разных стран. Он был поистине интернациональным композитором не только из-за своей необыкновенной популярности, но и потому, что свободно чувствовал себя в рамках различных европейских языков (Лассо писал песни на итальянском, немецком, французском языках).

Творчество Лассо включает как культовые жанры (ок. 600 месс, пассионы, магнификаты), так и жанры светской музыки (мадригалы, песни). Особое место в его творчестве занимает мотет: Лассо написал ок. 1200 мотетов, чрезвычайно разнообразных по содержанию.

При всем сходстве жанров музыка Лассо ощутимо отличается от музыки Палестрины. Лассо более демократичен и экономичен в выборе средств: в отличие от несколько обобщенной мелодики Палестрины темы Лассо более кратки, характерны и индивидуальны. Искусству Лассо свойственна портретность, порой в духе ренессансных художников, отчетливые контрасты, конкретность и яркость образов. Лассо, особенно в песнях, иногда прямо заимствует сюжеты из окружающего быта, а вместе с сюжетами — и танцевальные ритмы того времени, ее интонации. Именно эти качества музыки Лассо сделали ее живым портретом своей эпохи.

А. Пильгун

Я рекомендую

Это интересно

Твитнуть

реклама

вам может быть интересно

Ride LASSO PRO.

Ботинки для сноуборда Каталог. Триал-Спорт.

вид спортаБегВелосипедыЙогаКоньки ледовыеКоньки роликовыеЛыжи беговыеЛыжи горныеСамокатыСёрфингСкейтбордыСноубордыТуризм

категорияснаряжениеодеждаобувьоптиказащитааксессуарызапчастиинструменты

адаптер для заправки картриджаадаптерыадаптеры для крепления чехлаадаптеры для накачки колесаамортизаторы задние для велосипедааптечкибагажники автобагажники для велосипедабазыбалаклавыбаллоны газовые туристическиебаллоны для накачки колесабанданыбанданы многофункциональныебатареи аккумуляторныеблины вратаряблоки для йогиболты комплектботинки внутренниеботинки для беговых лыжботинки для горных лыжботинки для сноубордаботинки зимниеботинки с кошкамиботинки треккинговыебрюкибрюки короткиебрюки легкиебрюки спортивныебрюки термобельебрюки утепленныеварежкиварежки с подогревомвёдра складныевелосипеды BMXвелосипеды беговелывелосипеды горныевелосипеды горные с электроприводомвелосипеды круизерывелосипеды прогулочныевелосипеды прогулочные с электроприводомвелосипеды складныевелосипеды складные с электроприводомвелосипеды шоссейныеверевки динамическиеверевки статическиевёсла для сапсерфингавизоры для шлемавизоры игрокавилкивилки для велосипедавинтывинты комплектвкладыши для спального мешкавтулки для велосипедавтулки комплектвыжимки для цепивыносы рулягамакигамашигерметики для колёсгермоупаковкигетрыгидраторыгиророторыгорелки туристическиегребёнкидатчики для велокомпьютерадатчики сердцебиениядатчики скорости педалированиядержателидержатели для велокомпьютеровдержатели для велосипедовдержатели для флягидержатели для щеткидержатели переключателядержатели ручки переключателядержатели тормозовдетали для крепленийдиски для балансадиски для крепленийдиски тормозные для велосипедадоски тренировочная для скалолазаниядоски тренировочныедоски тренировочные для скалолазаниядуги комплект ремонтныйдуши походныеемкости для водыжилетыжилеты защитныежилеты с подогревомжилеты спасательныезаглушки рулязажимы для верёвкизажимы для самокатовзакладки альпинистскиезаклепкизамкизамки для багажазамки для велосипедазамки для цепизатяжки для коньковзацепки комплектзацепки подвесныезащита голенизащита голеностопазащита грудизащита для втулкизащита дна палаткизащита звездызащита коленазащита колена и голенизащита комплектзащита локтязащита на запястьезащита на палкизащита перазащита плечзащита подбородказащита предплечьязащита рамы комплектзащита спинызащита шатуназащита шеизвезды для велосипедазвонкизеркала на рульинструменты комплекткабели для велокомпьютеровкамеры для велосипедакамни абразивныекамусы для лыжкамусы для сплитбордовканторезыкарабины альпинистскиекаретки для велосипедакарманы дополнительные для палаткикартриджи комплект для заправкикартриджи многоразовыекартриджи одноразовые комплекткассетыкассеты для велосипедакастрюликедыкепкиклинья для фиксации ремешкаклипсыключиключи комплектключи комплект для велосипедаклюшки хоккейныековрики для йогиковрики комплект ремонтныйковрики надувныековрики туристическиекозырек для шлемакозырьки для шлемаколёса велосипедныеколёса велосипедные комплектколёса для лонгборда комплектколёса для лыжероллеровколёса для роликовых коньков комплектколёса для самоката комплектколёса для самокатовколёса для скейтборда комплектколодки тормозные дисковые велосипедныеколодки тормозные ободныеколонки рулевые велосипедаколышкикольца для палоккольца для пилатесакольца проставочныекомплект ремонтныйкомплекты для йогикомплекты для накачки колесакомплекты для пилатесакомплекты для сплитбордовкомплекты мячиков для терапии руккомплекты ремонтныекомплекты трансмиссии для велосипедакомплекты тросиков и рубашек тормозакомпьютеры для велосипедаконьки мягкиеконьки роликовыеконьки фигурныеконьки хоккейныекорзины для велосипедакосметика велосипедная комплекткостюмыкостюмы гоночныекостюмы для плаваниякостюмы спортивныекофтыкофты термобельекофты флисовыекошелькикошки ледовыекрепежи для плавниковкрепления для беговых лыжкрепления для горных лыжкрепления для сноубордакрепления для сплитбордакрепления для шлема на рюкзаккрепления для экшн-камерыкровати надувныекроссовкикружкикрылья велосипедныекрылья велосипедные комплекткрылья комплекткрышки для кассетыкрышки для рулевой колонкикупальники пляжныекурткикуртки ветрозащитныекуртки защитныекуртки легкиекуртки пуховыекуртки с подогревомкуртки утепленныелампа туристическаялапки для палоклеггинсыледобуры альпинистскиеледорубы альпинистскиелезвие для коньковлезвия для коньковленты для клюшекленты ободныелесенкилинзы для очков маскалинзы для солнечных очковлипучкилишиложкилонгбордылонгборды минилопаты лавинныелыжи беговыелыжи беговые комплектлыжи горныелыжи горные комплектмагнезия для скалолазаниямагниты для велокомпьютерамази лыжныемайкимаскимаски ветрозащитныемасла для амортизаторовмасла для вилокмасла для тормозных системмебель кемпинговая комплектмешки для магнезиимешки компрессионныемешки спальныемискимолотки скальныемонтажкимонтажки комплектмячи для балансанакидки от дождянакладки для скольжениянакладки защитные для шлеманакладки сменные для подошвынаконечники для палокнаконечники рубашки переключателянаконечники рубашки тормозанаконечники тросика переключателянаконечники тросика тормозанапильникинарукавникинасосынасосы для велосипеданатяжители цепиниппелиноскиноски с подогревомобмотки руляобода для велосипедаоселки для коньковосиоси для втулкиоси комплектотверткиоттяжки альпинистскиеоттяжки для палаткиочистителиочистители для велосипедаочистители для цепиочки маскиочки солнцезащитныепалатки туристическиепалки для беговых лыжпалки для горных лыжпалки для лыжероллеровпалки для скандинавской ходьбыпалки треккинговыепегипедали для велосипедапереключатели скоростей велосипедаперчаткиперчатки велосипедныеперчатки для беговых лыжперчатки с подогревомперчатки хоккейныепетли страховочныеплавкиплавникипластыриплатформы для крепленийплатьяплиты газовые туристическиеповязки на лобподножки для велосипедаподушки туристическиеподшипники комплектпокрышки для велосипедаполиролиполотенцаполотенца для коврикапосуда для туризма комплектприборы столовые для туризма комплектпропитки водоотталкивающиепропитки дезодорантыпропитки комплектпрофили для беговых лыжпружины заднего амортизаторапряжкиразвескирамы велосипедныерамы для роликовых коньковрастиркарастиркиремешкиремешки для гамашремешки для ковриковремешки для ледового инструментаремешки для палокремниремни для креплениярепшнурырога на рульроликироллы для терапии стопрубашкирубашки переключателярубашки с коротким рукавомрубашки тормозарули для велосипедаручки дистанционного управленияручки для палокручки переключателяручки руляручки тормозарюкзакирюкзаки для роликовых коньковрюкзаки лавинныесалфетки для очковсамокатысандалиисанки ледянкисвязки для беговых лыжседла для велосипедасетка для крепления багажасетки для лампсетки москитныесиденья для перевозки детейсиденья надувныесиденья пенныесистемы страховочныесистемы шнуровкискакалкискейтбордыскребкисланцысмазки для цепи велосипедасмазки консистентныесмывкисноубордыспицы для велосипедасплитбордыспреи против запотеваниястаканыстаканы хоккейныестекла для лампСтелькистельки с подогревомстенды для сборки велосипедастойки для тентастолы туристическиестропы универсальныестулья туристическиестяжки эксцентриковыестяжки эксцентриковые комплектсумкисумки для аптечкисумки для ботиноксумки для веревкисумки для коньковсумки на багажниксумки на пояссумки на рамусумки на рульсумки подседельныесумки хоккейныетарелкитенты туристическиетермобелье комплекттермосытопытормоза дисковые для велосипедатормоза для коньковтормоза для крепленийтормоза ободныетрещоткитросики гиророторатросики переключателятросики тормозатрубкитрусы термобельетрусы хоккейныетуфли велосипедныетуфли скальныеудлинители ремня для очковуплотнители для визораупоры для ледового инструментаупоры резиновые для крепленияуспокоители цепиустройства для чистки цепиустройства зарядныеустройства переговорные комплектустройства страховочныеутюгиутяжелители для рукфиксаторы для карабиновфиксаторы для колецфиксаторы для палокфляги питьевыефонарифонари для велосипедафонари туристическиефутболкифутболки с воротникомфутболки с длинным рукавомхомуты подседельныецепи для велосипедачайникичехлы для беговых лыжчехлы для велосипедачехлы для горных лыжчехлы для коврикачехлы для лыжероллеровчехлы для очковчехлы для рюкзакачехлы для сноубордачехлы для телефоначехлы для шлемачехлы на ботинкичехлы на велотуфличехлы на лезвия коньковшайбышайбы хоккейныешапкишапки для плаванияшарфышатунышатуны комплектшезлонгишипы для обувишипы для обувных насадокшипы для педалей комплектшкуркишлемышлемы велосипедныешлемы для катания на роликовых конькахшлемы хоккейныешнур для дугшнуркишнурки для коньковшнурки для очковшнурок для очковшортышорты велосипедныешорты защитныештыри подседельныещеткищетки комплектыщиткищупы лавинныеэкраны ветрозащитныеэкшн-камерыэлементы питанияэспандерыюбкиякоря

30 seven360 DegreesActive LeisureAdidasAlexrimsAll TerraAlpinaAreaArisunAsicsATIAtomicAvidAxiomBakodaBataleonBauerBickertonBionBlackspireBladerunnerBlizzardBluesportBorealBraveBrikoBrooksBuddy ChatBuffBulaBulletBurtonCane CreekCannondaleCarreraCCMChanexChargeChilliChinookCicloCleaveClimb XClimbing TechnologyCloudveilCodebaCombatCorratecCouloirCraghoppersCrankBrothersCrowCSTCycledesignD2bDalbelloDCDia-CompeDiamondDiatechDRDrakeDT SwissDuffsDynastarE ThirteenEagleEasternEastonEclatEclipticEdeaEiderElementEmmegiEndeavorEnduraEskaEurotrailEVFExelFabricFerlandFirst StrideFischerFive TenFlashFOXFOX ShoxFreetimeFSAFunscooFuseGaiamGarmontGlobeGonsoGordiniGoSystemGroovstarGTHADHayesHeadHell is for HeroesHuckeHugerIcebreakerIndependentIndianaInnesIo BioIzjevskie KovrikiJamisJoytechK2KarrimorKEDKefasKendaKermaKidneykarenKMCL1LafumaLangeLazerLekiLelumiaLevelLicornLineLoefflerLolёLookLooplineLowaMaceMach 1MadridMammutMangoManitouMankindMarkerMarzocchiMDCMedalistMerinopowerMetoliusMetropolisMichelinMicroSHIFTMilletMongooseMons RoyaleMotorexMRPNecoNHSNikeNirveNitroNomisNorcoNordicaNorthcapeNorthwaveO-SynceObermeyerOktosONE IndustriesOne WayOntarioOptiwaxOrageOutleapPallasPillarPOCPolaroidPowderhornPranaPremiumPrinceton TecPro FeetPro WheelPromaxPumaPure FixQloomRadioRaidenRebel KidzReebokRegattaReverseRexRichmanRideRiedellRisportRitcheyRockRockShoxRodeRoecklRollerbladeRome SDSRossignolRottefellaRoxyRSTRustySalomonSaltSamoxSauconySaxifragaSchoeffelSchwalbeScreamerSDGSea to SummitShimanoSinnerSixSixOneSkullcandySlegarSlideSmithSnoliSombrioSpeed StuffSportalmSPRISpringyardSpyderSR SuntourSramStarStencilStormSun ValleySunRaceSuper. NaturalSupraSwitchbackSwixTakeyaTaubertTechnineTektroTempestaTevaThawTiogaTisaTokoTorspoTrailsideTravelSafeTrekkoTrial-SportTruvativTSGTurtle FurTwentyTyroliaUbikeUFOUSD ProVansVettaVokulVPWall ActiveWarriorWASPcamWellgoWestbeachWeThePeopleWoodmanWTBX-FusionXposureYokoZeropointZippZootZycle FixZZYZX

2021/202220212020/202120202019/202020192018/201920182017/201820172016/201720162015/201620152014/201520142013/201420132012/201320122011/201220112010/201120102009/201020092008/200920082007/200820072006/200720062005/200620052004/200520042003/200420032002/200320022001/200220012000/200120001999/20001999

«Тед Лассо»: за что самый добрый сериал 2020 года получил «Эмми» и стоит ли его смотреть? | Громадское телевидение

Сказать, что 2020-й выдался непростым, — явное преуменьшение. Поэтому идеальный сериал для побега от реальности, который вышел в августе прошлого года на стриминг-платформе Apple TV+, не мог не завоевать любви зрителей. Смотреть «Теда Лассо» — словно укутаться в мягкий плед, который защитит от всех бед мира. Выясним, почему сериал получил 4 премии «Эмми» в этом году и почему на него стоит обратить внимание.

На первый взгляд, «Тед Лассо» — обычная история аутсайдера. Тренер по американскому футболу Тед Лассо получает приглашение стать наставником английской команды Премьер-лиги «Ричмонд», несмотря на то, что американский и европейский футбол — два разных вида спорта. Владелица клуба намеренно пригласила человека без опыта, чтобы отомстить бывшему мужу (который ее бросил, и чей футбольный клуб она получила при разводе). Неудивительно, что нового тренера не воспринимает футбольная команда и горячо ненавидят болельщики, а владелица клуба болеет только за его поражение. Это история непосредственного и оптимистичного американца, лозунг которого — слово «верь» в мире, где говорят: «это будет надежда, которая убьет тебя».

Казалось бы, таких историй о столкновении культур уже много. Но этот сериал покоряет своим оптимизмом и хорошим юмором. Он принадлежит к жанру «найскор», который стал особенно популярным в 2018 году, после прихода Дональда Трампа к власти. Именно тогда в сериальной индустрии обозначился курс на персонажей, которые верят, что любовь, доброта и вежливость завоюют мир (прямо как медвежонок Паддингтон). И именно таков Тед Лассо. Иногда может показаться, что этот персонаж — такой себе дурачок. Но со временем становится ясно: он понимает, как другие относятся к нему, но все равно выбирает быть собой, быть добрым. 

Это сериал забрал статуэтку «Эмми» в категории «Лучший комедийный сериал», однако зритель не найдет здесь много шуток. Да и вообще при просмотре нечасто возникать желание посмеяться. Главные козыри сериала — он вызывает улыбку, ощущение комфорта и эмпатию к главным героям.

А еще сериал ненавязчиво предлагает зрителю включиться в дискуссию на актуальные темы. Здесь и использование эмоционального интеллекта в рабочей среде, и токсическая маскулинность, и феминизм. Не забыли сценаристы и о вечных темах: что все люди делают ошибки, но главное — учиться их исправлять; что уже упомянутые добро и позитив крайне важны.  

«Тед Лассо» стал сериалом, который ввел в большую игру две фигуры: стриминг-сервис Apple TV + и Джейсона Судейкиса как актера и шоураннера. Именно после того, как шоу появилось на платформе, «яблочный» сервис получил большую часть подписчиков и широкую известность. А Судейкис, который до этого был известен как комедийный актер в американских фильмах «Мы — Миллеры» и «Несносные боссы», доказал, что может играть серьезные и глубокие роли. Интересно, что история персонажа Судейкиса началась с рекламы канала NBC о приобретении прав на трансляцию английской Премьер-лиги. В коротком ролике актер исполнил роль американца Теда Лассо, который неожиданно стал тренером английской команды. А семь лет спустя Судейкис вместе с командой сценаристов создал целое шоу о нем.

Если еще остаются сомнения, стоит ли «Тед Лассо» просмотра, то второй сезон, который оказался не хуже первого и углубил персонажей и конфликты, доказывает: стоит. А фанаты сериала уже ждут третьего сезона — его анонсировали еще до выхода второго.

Джейсон Судейкис – о стиле, усах и оптимизме Теда Лассо

Уже совсем скоро у комедийного сериала «Тед Лассо» выйдет второй сезон, где Джейсон Судейкис продолжит управлять британской футбольной командой, несмотря на отсутствие опыта в этом деле (до этого он тренировал парней из американского футбола).

Однако свой недостаток знаний коуч компенсирует оптимизмом, которого у него хоть отбавляй.

В преддверии выхода второго сезона сериала мы пообщались с Судейкисом и выяснили, откуда у него такие шикарные усы, что он думает про футбол и насколько реально добиться успеха в незнакомой для тебя области.

Как вы считаете, насколько реально прийти в незнакомую сферу и достичь там успеха, как это сделал Тедди?

Я считаю, что реально. Я искренне в это верю даже на примере моего небольшого пути в шоу-бизнесе. Я попал сюда из мира комедии и помню, как меня когда-то взяли на работу в Saturday Night Live. У меня тогда был капитальный синдром самозванца. Я помню, как моя героиня, ментор, коллега и подруга Тина Фей сказала мне: «Эй, Джейсон, если ты умеешь импровизировать, значит, ты умеешь писать». Я благодарю ее за это. Импровизация и написание скетчей – это разные процессы, написание сценариев для шоу и для кино – аналогично. Но если у тебя есть желание чего-добиться, если ты находишь способы себя мотивировать, – ты добьешься успеха в любом месте. Конечно, до того момента, пока твои намерения чисты. Если ты хочешь просто чего-то добиться ради самого факта достижения – ничего не сработает. Но если ты намерен стать лучше в какой-то области – все получится.

Кстати, что насчет футбола? Вы стали им больше интересоваться? Смотрели Евро?

Да, я определенно стал им больше интересоваться и понимать его историю, стратегию и так далее. Я смотрел Евро. Вчера, например, наблюдал за игрой Англии на айпаде, пока работал на компьютере. А во время локдауна мы очень много играли в FIFA вместе со сценаристами, актерами и другими людьми в команде. Это было здорово. Нас было порой от пяти до десяти человек, мы все общались через наушники и давали друг другу виртуальные пятюни. Я очевидно полюбил этот спорт. Еще я уже очень давно люблю баскетбол и нахожу некую схожесть в этих играх, похожие тактические маневры.

Как формировался стиль вашего героя: его одежда, прическа и в особенности усы?

Его внешний вид был вдохновлен разными рекламами, где спортивные тренеры ходили в коротких полиэстеровых шортах. Точнее, он был позаимствован у американских футбольных тренеров из 1980-х. Многие коучи тогда носили усы, это было особенно распространено. Мой отец тоже тогда их носил. Я не против усов, это часть моей жизни. Они достаточно быстро отрастают, и я считаю, что это крутая фишка. Во время работы над сериалом я общался с Джимом Харбо – он крутой мужик и тренер «Мичигана». Я помню, писал ему и спрашивал, во что он одевался на игры. Он отвечал, что носил кепки и кофты, а также нередко ходил в очках. Вообще, нашим костюмером на протяжении этих двух сезонов была Джеки Леви, которая отвечала за внешний вид каждого героя. Я просто рассказывал ей о своих представлениях по поводу того, как должен выглядеть мой герой, и она начинала творить.

Многие зрители считают, что ваш герой слишком оптимистичен, причем настолько, что иногда он раздражает окружающих. Как вы думаете, чему нас учит оптимизм Теда Лассо?

Хм, вы знаете, я думаю, что оптимизм помогает нам преодолевать большие испытания. Если у вас и у меня будет положительный настрой, мы сможем достичь чего-то большего.

Обзор, использование, оценка и геометрия

Что такое LASSO?

LASSO, сокращение от оператора наименьшей абсолютной усадки и выбора, представляет собой статистическую формулу, основной целью которой является выбор характеристик и регуляризация моделей данных. Впервые этот метод был представлен в 1996 году профессором статистики Робертом Тибширани. LASSO вводит параметры в сумму модели, давая ей верхнюю границу, которая действует как ограничение для включения в сумму абсолютных параметров в допустимом диапазоне.

Метод LASSO упорядочивает параметры модели за счет уменьшения коэффициентов регрессии, уменьшая некоторые из них до нуля. Фаза выбора элемента происходит после сжатия, когда каждое ненулевое значение выбирается для использования в модели. Этот метод важен для минимизации ошибок прогнозирования, которые являются обычными для статистических моделей. Количественный анализ. Количественный анализ — это процесс сбора и оценки измеримых и проверяемых данных для понимания поведения и эффективности бизнеса..

LASSO предлагает модели с высокой точностью прогнозирования. Точность повышается, поскольку метод включает сокращение коэффициентов, что снижает дисперсию и минимизирует смещение. Он работает лучше всего, когда количество наблюдений невелико, а количество функций велико. Он сильно зависит от параметра λ, который является определяющим фактором усадки. Чем больше становится λ, тем больше коэффициентов принудительно равняются нулю.

Когда λ равно нулю, модель становится регрессией обыкновенных наименьших квадратов.Следовательно, когда λ увеличивается, дисперсия значительно уменьшается, а также увеличивается смещение результата. Лассо также является полезным инструментом для удаления всех нерелевантных переменных, не связанных с переменной ответа.

LASSO в статистических линейных моделях

Статистическая модель — это реальное математическое представление проблемы. Модель должна отражать проблему как можно ближе к реальному миру, делая ее простой и понятной.Модель состоит из объясняющих переменных и переменных отклика.

Объясняющая переменная — это независимая переменная, которая остается на усмотрение исследователя. Независимые переменные — это входные данные в модели, которые исследователь может измерить, чтобы определить их влияние на результаты модели.

Переменная ответа является зависимой переменной Зависимая переменная Зависимая переменная — это переменная, значение которой будет изменяться в зависимости от значения другой переменной, называемой независимой переменной.что составляет основной фокус эксперимента. Он формирует результат эксперимента, который может быть одним результатом в случае одномерных моделей или, в случае многомерных моделей, несколькими результатами.

LASSO является неотъемлемой частью процесса построения модели, особенно с использованием выбора функций. Этап выбора характеристик помогает выбрать объясняющие переменные, которые являются независимыми переменными и, следовательно, входными переменными в модели.

Входные переменные являются важными элементами, которые определяют выход модели и помогают измерить их влияние на переменные отклика.Правильный выбор переменных определяет точность модели. Этап выбора характеристик LASSO помогает в правильном выборе переменных.

Оценка с помощью LASSO

Статистические модели полагаются на LASSO для точного выбора переменных и регуляризации. Например, в линейной регрессии LASSO вводит верхнюю границу суммы квадратов, тем самым минимизируя ошибки, присутствующие в модели. Оценка LASSO зависит от параметра λ.

Параметр λ контролирует силу усадки, при этом увеличение λ приводит к увеличению усадки.Верхняя граница суммы всех коэффициентов обратно пропорциональна параметру λ. Когда верхняя граница увеличивается по значению, параметр λ уменьшается. С уменьшением верхней границы одновременно увеличивается параметр λ.

По мере того, как верхняя граница приближается к бесконечности, параметр λ приближается к нулю, преобразовывая эксперимент в обыкновенный метод наименьших квадратов, где параметр λ всегда равен нулю. Когда коэффициенты верхней границы приближаются к нулю, значение параметра λ увеличивается в сторону бесконечности.

LASSO Geometry

LASSO образует ромбовидную форму на графике для своей ограничительной области, как показано на изображении выше. Ромбовидная форма включает углы, в отличие от круглой формы, образованной регрессией гребня. Близость первой точки к углу показывает, что у модели один коэффициент, равный нулю.

Область ограничений регрессии гребня образует круговую форму, которая не включает в себя углов, подобных тем, которые формируются областью ограничений LASSO при нанесении на график.Следовательно, коэффициенты регрессии гребня не могут быть равны нулю.

Взвешенный LASSO

Взвешенный LASSO — результат того, что исследователь отдельно штрафует коэффициенты регрессии. Это означает, что вместо того, чтобы штрафовать общий параметр λ для всех коэффициентов, коэффициенты штрафуются индивидуально с использованием разных параметров.

Веса могут быть определены с помощью алгоритма LASSO для соответствующего назначения весов для точного моделирования.Аналогичное взвешивание коэффициентов регрессии — это кооперативный LASSO, где коэффициенты штрафуются в группах, которые считаются похожими.

Дополнительные ресурсы

Чтобы продолжать изучать и развивать свои знания в области бизнес-аналитики, мы настоятельно рекомендуем дополнительные ресурсы CFI, указанные ниже:

• Методы прогнозирования Методы прогнозирования Лучшие методы прогнозирования. В этой статье мы объясним четыре типа методов прогнозирования доходов, которые финансовые аналитики используют для прогнозирования будущих доходов.
• Независимая переменная Независимая переменная Независимая переменная — это входные данные, предположения или драйверы, которые изменяются, чтобы оценить их влияние на зависимую переменную (результат).
• Множественная линейная регрессия Множественная линейная регрессия Множественная линейная регрессия относится к статистическому методу, используемому для прогнозирования результата зависимой переменной на основе значений независимых переменных.
• Анализ сценария Анализ сценария Анализ сценария — это процесс изучения и оценки возможных событий или сценариев, которые могут произойти в будущем, и прогнозирования

The Lasso Page

The Lasso Page The Lasso Page

Страница лассо Подгонка с ограничением L1 для статистики и интеллектуального анализа данных

Лассо — это метод сжатия и выбора для линейной регрессии. Он сводит к минимуму обычную сумму квадратов ошибок с ограничением суммы абсолютные значения коэффициентов. Он связан с мягким пороговым значением вейвлет-коэффициентов, прямой поэтапной регрессии и методов повышения.

Простое объяснение лассо и регрессии наименьшего угла

Ресурсы и ссылки Lasso

• Оригинальная бумага для лассо:

  Тибширани Р. (1996). Регрессионное сжатие и выбор с помощью лассо. J. Royal.Статист. Soc B., Vol. 58, No. 1, pages 267-288).

• Глобальная согласованная фильтрация в инженерии:

  J.J. Fuchs. О применении глобального согласованного фильтра к оценке DOA с помощью однородных круговых массивов. IEEE Trans, S.P., том 49, стр. 702—709, апрель. 2001 г.

• Алгоритм наименьшего угла регрессии (LAR) для решения лассо:

  Эфрон, Б., Джонстон, И., Хасти, Т. и Тибширани, Р. (2002). Наименьшая угловая регрессия pdf файл. Опубликовано в Annals of Statistics 2003

  Программное обеспечение LARS для Splus и R. Программное обеспечение полностью вычисляет LAR, Lasso или Поэтапный путь в том же порядке вычислений, что и метод наименьших квадратов.

  Пакет glmnet для подгонки моделей лассо и эластичной сетки можно найти на КРАН. Вот версия MATLAB.

• L1-ограничения для неортогональных вейвлет-разложений:

  Чен, Донохо и Сондерс: «Атомное разложение по основанию (файл ps)» (pdf)

• Анализ выживаемости: Тибширани, Р.(1997). Метод лассо для выбора переменных в модели Кокса. Статистика в медицине 1998 г.
• М. Осборн, Б. Преснелл и Б. Турлах: Исследования и программное обеспечение для лассо: Их страница в Univ. Западной Австралии
• Алгоритмы (метод «Стрельба») Вэньцзян Фу (1998). Штрафные регрессии: мост против лассо. JCGS vol 7, no. 3, 397-416.
• Асимптотика: Кит Найт и Вэньцзян Фу (2000). Асимптотика оценок типа лассо Анна. Статист. 28, вып.5, 1356–1378
• Книги с описанием лассо: Элементы Статистическое обучение:
  интеллектуального анализа данных, вывода и прогнозирования (Хасти, Тибширани, Фридман)

  Выбор подмножества в регрессии (Миллер)

5.

{p} | \ beta_ {j} | \).p | \ hat {\ beta} _ {LS, j} | \) обозначают абсолютный размер оценок методом наименьших квадратов. Значения \ (0

Если, например, \ (c = c_0 / 2 \), средняя усадка коэффициентов наименьших квадратов составляет 50%. Если \ (\ lambda \) достаточно велико, некоторые коэффициенты обнуляются, что приводит к разреженной модели .

Геометрическая интерпретация

Лассо выполняет сжатие \ (L1 \), так что в ограничении есть «углы», которые в двух измерениях соответствуют ромбу.Если сумма квадратов «попадает» в один из этих углов, то коэффициент, соответствующий оси, уменьшается до нуля.

Посмотреть видео Пояснение

По мере увеличения \ (p \) многомерный ромб имеет увеличивающееся количество углов, поэтому весьма вероятно, что некоторые коэффициенты будут установлены равными нулю. Следовательно, лассо выполняет сжатие и (эффективно) выбор подмножества.

В отличие от выбора подмножества, Lasso выполняет мягкую пороговую обработку : при изменении параметра сглаживания путь выборки оценок непрерывно перемещается к нулю.q \) можно рассматривать для \ (q \ geq0 \). Риджевая регрессия и лассо соответствуют \ (q = 2 \) и \ (q = 1 \) соответственно. Когда \ (X_j \) слабо связано с \ (Y \), лассо притягивает \ (\ beta_j \) к нулю быстрее, чем регрессия гребня.

Вывод для оценки лассо

Обычное лассо не учитывает неопределенность оценки параметров; стандартные ошибки для \ (\ beta \) недоступны сразу.

Для вывода с использованием оценщика лассо были предложены различные оценщики стандартной ошибки:

• Tibshirani (1996) предложил бутстрап (Efron, 1979) для оценки стандартных ошибок и получил приблизительную оценку в закрытой форме.

• Фан и Ли (2001) вывели формулу сэндвича в настройке правдоподобия как средство оценки ковариации оценок.

Однако приведенные выше приблизительные ковариационные матрицы дают оценочную дисперсию \ (0 \) для предикторов с \ (\ hat {\ beta} _j = 0 \). «Байесовское лассо» Парка и Каселлы (2008) дает допустимые стандартные ошибки для \ (\ beta \) и обеспечивает более стабильные точечные оценки с использованием апостериорной медианы. Оценка лассо эквивалентна режиму апостериорного распределения при нормальном правдоподобии и независимой априорной теории Лапласа (двойная экспонента):
\ begin {уравнение *}
\ pi (\ beta) = \ frac {\ lambda} {2} \ exp (- \ lambda | \ beta_j |)
\ end {формула *}
Байесовские оценки лассо (апостериорные медианы) кажутся компромиссом между обычным лассо и регрессией гребня.2}})
\ end {формула *}

Сравните регрессию гребня и лассо

Цветные линии — это пути уменьшения коэффициентов регрессии к нулю. Если мы проведем вертикальную линию на рисунке, это даст набор коэффициентов регрессии, соответствующий фиксированному \ (\ lambda \). (Ось x фактически показывает долю усадки, а не \ (\ lambda \)).

Регрессия по гребню уменьшает все коэффициенты регрессии до нуля; лассо имеет тенденцию давать набор нулевых коэффициентов регрессии и приводит к разреженному решению.

Обратите внимание, что как для регрессии гребня, так и для лассо коэффициенты регрессии могут изменяться от положительных до отрицательных значений по мере их уменьшения до нуля.

Группа Лассо

В некоторых контекстах мы можем рассматривать набор регрессоров как группу, например, когда у нас есть категориальная ковариата с более чем двумя уровнями. Сгруппированный лассо Юань и Линь (2007) решает эту проблему, рассматривая одновременное сокращение (заранее определенных) групп коэффициентов.

Как разрабатывать модели регрессии LASSO в Python

Последнее обновление 13 января 2021 г.

Регрессия — это задача моделирования, которая включает в себя прогнозирование числового значения на основе входных данных.

Линейная регрессия — это стандартный алгоритм регрессии, который предполагает линейную связь между входными данными и целевой переменной. Расширение линейной регрессии вызывает добавление штрафов к функции потерь во время обучения, что поощряет более простые модели с меньшими значениями коэффициентов.Эти расширения называются регуляризованной линейной регрессией или штрафной линейной регрессией.

Лассо-регрессия — это популярный тип регуляризованной линейной регрессии, который включает штраф L1. Это приводит к уменьшению коэффициентов для тех входных переменных, которые не вносят большой вклад в задачу прогнозирования. Этот штраф позволяет некоторым значениям коэффициентов перейти к нулевому значению, что позволяет эффективно удалять входные переменные из модели, обеспечивая тип автоматического выбора признаков.

В этом руководстве вы узнаете, как разрабатывать и оценивать модели регрессии лассо в Python.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

• Лассо-регрессия — это расширение линейной регрессии, которое добавляет штраф регуляризации к функции потерь во время обучения.
• Как оценить модель регрессии лассо и использовать окончательную модель для прогнозирования новых данных.
• Как настроить модель регрессии лассо для нового набора данных с помощью поиска по сетке и автоматически.

Приступим.

Как разрабатывать модели регрессии LASSO в Python
Фотография Фила Долби, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на три части; их:

1. Регрессия Лассо
2. Пример регрессии Лассо
3. Настройка гиперпараметров лассо

Регрессия лассо

Линейная регрессия относится к модели, которая предполагает линейную связь между входными переменными и целевой переменной.2

Проблема с линейной регрессией заключается в том, что оценочные коэффициенты модели могут стать большими, что делает модель чувствительной к входным данным и, возможно, нестабильной. Это особенно верно для задач с небольшим количеством наблюдений ( выборки ) или большим количеством выборок ( n ), чем входные предикторы ( p ) или переменные (так называемые задачи p >> n ).

Один из подходов к обеспечению стабильности регрессионных моделей состоит в том, чтобы изменить функцию потерь, чтобы включить дополнительные затраты для модели с большими коэффициентами.Модели линейной регрессии, которые используют эти модифицированные функции потерь во время обучения, в совокупности называются линейной регрессией со штрафными санкциями.

Популярным наказанием является наказание модели на основе суммы абсолютных значений коэффициентов. Это называется штрафом L1. Штраф L1 минимизирует размер всех коэффициентов и позволяет минимизировать некоторые коэффициенты до нулевого значения, что удаляет предсказатель из модели.

• l1_penalty = сумма j = 0 до p абс (beta_j)

Штраф L1 минимизирует размер всех коэффициентов и позволяет любому коэффициенту перейти к нулевому значению, эффективно удаляя входные характеристики из модели.

Действует как тип автоматического выбора функции.

… Следствием ограничения абсолютных значений является то, что некоторые параметры фактически установлены в 0 для некоторого значения лямбды. Таким образом, лассо дает модели, которые одновременно используют регуляризацию для улучшения модели и выбора признаков.

— стр. 125, Прикладное прогнозное моделирование, 2013 г.

Этот штраф может быть добавлен к функции стоимости для линейной регрессии и называется регуляризацией оператора наименьшего абсолютного сжатия и выбора (LASSO) или, чаще, « Lasso » (с заглавным регистром) для краткости.

Популярной альтернативой регрессии гребня является модель оператора наименьшего абсолютного сжатия и выбора, часто называемая лассо.

— стр. 124, Прикладное прогнозное моделирование, 2013 г.

Используется гиперпараметр под названием « лямбда », который управляет взвешиванием штрафа для функции потерь. Значение по умолчанию 1.0 даст полный вес штрафа; значение 0 исключает штраф. Очень маленькие значения лямбда , такие как 1e-3 или меньше, являются обычными.

• lasso_loss = убыток + (лямбда * l1_penalty)

Теперь, когда мы знакомы со штрафной регрессией Лассо, давайте посмотрим на рабочий пример.

Пример регрессии лассо

В этом разделе мы продемонстрируем, как использовать алгоритм регрессии лассо.

Во-первых, давайте представим стандартный набор данных регрессии. Мы будем использовать набор данных о жилье.

Набор данных корпуса — это стандартный набор данных машинного обучения, содержащий 506 строк данных с 13 числовыми входными переменными и числовой целевой переменной.

Используя тестовую систему многократной стратифицированной 10-кратной перекрестной проверки с тремя повторами, наивная модель может достичь средней абсолютной ошибки (MAE) около 6,6. Самая высокопроизводительная модель может достичь MAE на том же самом тестовом жгуте около 1,9. Это обеспечивает границы ожидаемой производительности для этого набора данных.

Набор данных включает в себя прогнозирование стоимости дома с учетом деталей пригорода американского города Бостон.

Нет необходимости загружать набор данных; мы загрузим его автоматически как часть наших проработанных примеров.

В приведенном ниже примере загружается и загружается набор данных как Pandas DataFrame и суммируется форма набора данных и первых пяти строк данных.

# загружаем и резюмируем набор данных о жилье из панд импортировать read_csv из matplotlib import pyplot # загрузить набор данных url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.csv’ dataframe = read_csv (url, header = None) # суммировать фигуру печать (dataframe.shape) # подвести итоги первых нескольких строк печать (dataframe.голова ())

# загрузить и суммировать набор данных жилья из pandas import read_csv from matplotlib import pyplot # load dataset url ​​= ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master ‘ dataframe = read_csv (url, header = None) # суммировать фигуру print (dataframe.shape) # суммировать первые несколько строк print (dataframe.голова ())

При выполнении примера подтверждаются 506 строк данных, 13 входных переменных и одна числовая целевая переменная (всего 14). Мы также можем видеть, что все входные переменные являются числовыми.

(506, 14) 0 1 2 3 4 5 … 8 9 10 11 12 13 0 0,00632 18,0 2,31 0 0,538 6,575 … 1 296,0 15,3 396,90 4,98 24,0 1 0,02731 0,0 7,07 0 0,469 6,421 … 2 242.0 17,8 396,90 9,14 21,6 2 0,02729 0,0 7,07 0 0,469 7,185 … 2 242,0 17,8 392,83 4,03 34,7 3 0,03237 0,0 2,18 0 0,458 6,998 … 3 222,0 18,7 394,63 2,94 33,4 4 0,06905 0,0 2,18 0 0,458 7,147 … 3 222,0 18,7 396,90 5,33 36,2 [5 строк x 14 столбцов]

(506, 14) 0 1 2 3 4 5 … 8 9 10 11 12 13 0 0.00632 18,0 2,31 0 0,538 6,575 … 1296,0 15,3 396,90 4,98 24,0 1 0,02731 0,0 7,07 0 0,469 6,421 … 2 242,0 17,8 396,90 9,14 21,6 2 0,02729 0,0 7,07 0 0,469 7,185 … 2 242,0 17,8 392,83 4,03 34,7 3 0,03237 0,0 2,18 0 0,458 6,998 … 3 222,0 18,7 394,63 2,94 33,4 4 0,06905 0,0 2,18 0 0,458 7,147 … 3 222,0 18,7 396,90 5,33 36,2 [5 строк x 14 столбцов]

Библиотека машинного обучения Python scikit-learn предоставляет реализацию алгоритма регрессии со штрафом Лассо через класс Лассо.

Как ни странно, лямбда-член может быть настроен с помощью аргумента « alpha » при определении класса. Значение по умолчанию — 1.0 или полный штраф.

… # определить модель model = Lasso (альфа = 1.0)

… # определить модель model = Lasso (alpha = 1.0)

Мы можем оценить модель регрессии Лассо для набора данных о жилищном строительстве, используя повторную 10-кратную перекрестную проверку, и сообщить среднюю среднюю абсолютную ошибку (MAE) для набора данных.

# оценить модель регрессии лассо на наборе данных из среднего значения импорта из numpy import std из абсолютного импорта из панд импортировать read_csv из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из sklearn.model_selection import RepeatedKFold из sklearn.linear_model import Lasso # загрузить набор данных url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.csv’ dataframe = read_csv (url, header = None) данные = фрейм данных.ценности X, y = данные [:,: -1], данные [:, -1] # определить модель модель = Лассо (альфа = 1,0) # определить метод оценки модели cv = RepeatedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) # оценить модель scores = cross_val_score (модель, X, y, scoring = ‘neg_mean_absolute_error’, cv = cv, n_jobs = -1) # заставить оценки быть положительными баллы = абсолютные (баллы) print (‘Среднее значение MAE:% .3f (% .3f)’% (среднее (баллы), стандартное (баллы)))

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 18 19 20 21 22

# оценить модель регрессии лассо в наборе данных из numpy import mean из numpy import std из numpy import absolute from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import RepeatedKFold from sklearn.linear_model import Lasso # загрузить набор данных url ​​= ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Dat dataframe = read_csv (url, header = None) data = dataframe.values ​​ X, y = data [:,: -1], data [:, -1] # определить модель model = Lasso (alpha = 1.0) # определить метод оценки модели cv = RepeatedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) # оценить модель scores = cross_val_score (model, X, y, scoring = ‘neg_mean_absolute_error’, cv = cv, n_jobs = -1) # принуждает баллы быть положительными баллов = абсолютные (баллы) print (‘Среднее значение MAE:%.3f (% .3f) ‘% (среднее (баллы), стандартное (баллы)))

При выполнении примера оценивается алгоритм регрессии лассо для набора данных о жилищном строительстве и отображается средняя MAE для трех повторов 10-кратной перекрестной проверки.

Ваши конкретные результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма обучения. Попробуйте запустить пример несколько раз.

В этом случае мы видим, что модель достигла MAE около 3,711.

Мы можем решить использовать регрессию Лассо в качестве нашей окончательной модели и делать прогнозы на новых данных.

Это может быть достигнуто путем подгонки модели ко всем доступным данным и вызова функции pred () , передавая новую строку данных.

Мы можем продемонстрировать это на полном примере, приведенном ниже.

# сделать прогноз с помощью модели регрессии лассо для набора данных из панд импортировать read_csv из sklearn.linear_model import Lasso # загрузить набор данных url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.csv ‘ dataframe = read_csv (url, header = None) data = dataframe.values X, y = данные [:,: -1], данные [:, -1] # определить модель модель = Лассо (альфа = 1,0) # подходящая модель model.fit (X, y) # определить новые данные строка = [0.00632,18.00,2.310,0,0.5380,6.5750,65.20,4.0900,1,296.0,15.30,396.90,4.98] # сделать прогноз yhat = model.predict ([строка]) # подвести итог прогнозу print (‘Прогноз:% .3f’% yhat)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 18

# сделать прогноз с помощью модели регрессии лассо для набора данных из pandas import read_csv из sklearn.linear_model import Lasso # загрузить набор данных url ​​= ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.csv’ dataframe = read_csv (url, header = None) data = dataframe.values ​​ X, y = data [:,: -1], data [:, -1] # определить модель model = Lasso (alpha = 1.0) # fit model model.fit (X, y) # определить новые данные row = [0.00632,18.00,2.310,0,0.5380,6.5750,65.20,4.0900,1,296.0,15.30,396.90,4.98] # сделать прогноз yhat = model.predict ([row]) # суммировать прогноз print (‘Прогноз:% .3f’% yhat)

Выполнение примера соответствует модели и делает прогноз для новых строк данных.

Ваши конкретные результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма обучения. Попробуйте запустить пример несколько раз.

Далее мы можем посмотреть настройку гиперпараметров модели.

Настройка гиперпараметров лассо

Как мы узнаем, что гиперпараметр по умолчанию alpha = 1.0 подходит для нашего набора данных?

Нет.

Вместо этого рекомендуется протестировать набор различных конфигураций и выяснить, что лучше всего подходит для нашего набора данных.

Один из подходов состоит в том, чтобы выполнить поиск значений alpha в диапазоне от 1e-5 до 100 по шкале log-10 и определить, что лучше всего подходит для набора данных. Другой подход — проверить значения между 0.0 и 1,0 с шагом сетки 0,01. В этом случае мы попробуем последнее.

Пример ниже демонстрирует это с использованием класса GridSearchCV с сеткой значений, которые мы определили.

# гиперпараметры поиска по сетке для регрессии лассо из numpy import arange из панд импортировать read_csv из sklearn.model_selection import GridSearchCV из sklearn.model_selection import RepeatedKFold из sklearn.linear_model import Lasso # загрузить набор данных url = ‘https: // raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.csv ‘ dataframe = read_csv (url, header = None) data = dataframe.values X, y = данные [:,: -1], данные [:, -1] # определить модель model = Лассо () # определить метод оценки модели cv = RepeatedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) # определить сетку сетка = dict () сетка [‘альфа’] = диапазон (0, 1, 0,01) # определить поиск search = GridSearchCV (модель, сетка, оценка = ‘neg_mean_absolute_error’, cv = cv, n_jobs = -1) # выполнить поиск результаты = поиск.подходят (X, y) # суммировать print (‘MAE:% .3f’% results.best_score_) print (‘Конфигурация:% s’% results.best_params_)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 18 19 20 21 22 23 24 25

# гиперпараметры поиска сетки для регрессии лассо из numpy import arange from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import RepeatedKFold from sklearn.linear_model import Lasso # загрузить набор данных url ​​= ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Dat/jbrownlee/ dataframe = read_csv (url, header = None) data = dataframe.values ​​ X, y = data [:,: -1], data [:, -1] # определить модель model = Lasso () # определить метод оценки модели cv = RepeatedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) # определить сетку grid = dict () grid [‘alpha’] = arange (0, 1, 0.01) # определить поиск search = GridSearchCV (model, grid, scoring = ‘neg_mean_absolute_error’, cv = cv, n_jobs = -1) # выполнить поиск results = search.fit (X, y) # summarize print (‘MAE:% .3f’% results.best_score_) print (‘Config:% s’% results.best_params_)

При выполнении примера каждая комбинация конфигураций будет оцениваться с использованием повторной перекрестной проверки.

Ваши конкретные результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма обучения.Попробуйте запустить пример несколько раз.

Вы можете увидеть некоторые предупреждения, которые можно игнорировать, например:

Объективные не совпадали. Возможно, вы захотите увеличить количество итераций.

Цель не сходилась. Возможно, вы захотите увеличить количество итераций.

В этом случае мы видим, что мы достигли несколько лучших результатов, чем значение по умолчанию 3.379 против 3,711. Не обращайте внимания на знак; библиотека делает MAE отрицательным в целях оптимизации.

Мы видим, что модель присвоила штрафу альфа вес 0,01.

MAE: -3,379 Конфигурация: {‘alpha’: 0.01}

MAE: -3,379 Конфигурация: {‘alpha’: 0,01}

Библиотека scikit-learn также предоставляет встроенную версию алгоритма, который автоматически находит хорошие гиперпараметры через класс LassoCV.

Для использования класса модель соответствует набору обучающих данных, как обычно, а гиперпараметры настраиваются автоматически в процессе обучения. Затем подходящую модель можно использовать для прогнозирования.

По умолчанию модель будет тестировать 100 значений alpha . Мы можем изменить это на сетку значений от 0 до 1 с разделением 0,01, как мы это делали в предыдущем примере, установив аргумент « alphas ».

Пример ниже демонстрирует это.

# использовать автоматически настроенный алгоритм регрессии лассо из numpy import arange из панд импортировать read_csv из sklearn.linear_model импорт LassoCV из sklearn.model_selection import RepeatedKFold # загрузить набор данных url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.csv’ dataframe = read_csv (url, header = None) data = dataframe.values X, y = данные [:,: -1], данные [:, -1] # определить метод оценки модели cv = RepeatedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) # определить модель model = LassoCV (alphas = arange (0, 1, 0.01), cv = cv, n_jobs = -1) # подходящая модель model.fit (X, y) # подвести итоги выбранной конфигурации print (‘альфа:% f’% model.alpha_)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 18

# использовать автоматически настроенный алгоритм регрессии лассо из numpy import arange from pandas import read_csv from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import RepeatedKFold # загрузить набор данных url ​​= ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.csv’ dataframe (url header = None) data = dataframe.values ​​ X, y = data [:,: -1], data [:, -1] # определить метод оценки модели cv = RepeatedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) # определить модель model = LassoCV (alphas = arange (0, 1, 0.01), cv = cv, n_jobs = -1) # fit model model.fit (X, y) # суммировать выбранную конфигурацию print (‘alpha:% f’% model.alpha_)

Выполнение примера соответствует модели и обнаруживает гиперпараметры, которые дают наилучшие результаты, с помощью перекрестной проверки.

Ваши конкретные результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма обучения. Попробуйте запустить пример несколько раз.

В этом случае мы видим, что модель выбрала гиперпараметр альфа = 0.0. Это отличается от того, что мы нашли с помощью ручного поиска по сетке, возможно, из-за систематического способа поиска или выбора конфигураций.

Дополнительная литература

В этом разделе представлены дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Книги

API

Статьи

Сводка

В этом руководстве вы узнали, как разрабатывать и оценивать модели регрессии лассо в Python.

В частности, вы выучили:

• Лассо-регрессия — это расширение линейной регрессии, которое добавляет штраф регуляризации к функции потерь во время обучения.
• Как оценить модель регрессии лассо и использовать окончательную модель для прогнозирования новых данных.
• Как настроить модель регрессии лассо для нового набора данных с помощью поиска по сетке и автоматически.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Откройте для себя быстрое машинное обучение на Python!

Разрабатывайте собственные модели за считанные минуты

… всего несколько строк кода scikit-learn

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Мастерство машинного обучения с Python

Охватывает руководств для самообучения и сквозные проекты , например:
Загрузка данных , визуализация , моделирование , настройка и многое другое…

Наконец-то доведите машинное обучение до

Ваши собственные проекты

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Вот места съемок Теда Лассо

Если вам нравится шоу AppleTV «Тед Лассо» — второй сезон стартовал 23 июля 2021 года — возможно, вам интересно, где его на самом деле снимают. Вот места съемок Теда Лассо, большинство из которых находится в Большом Лондоне.

(Отказ от ответственности: некоторые из приведенных ниже ссылок являются партнерскими ссылками, это означает, что гиды Groundhopper могут получить некоторую компенсацию, если вы совершите покупку после нажатия одной из этих ссылок.)

Этот пост был обновлен после второго сезона, восьмого эпизода «Манчестер Сити». Переходите к этому содержанию здесь.

Следите за новостями по мере того, как сезон продолжается.

Но сначала немного истории: кто и что такой Тед Лассо?

Все началось с рекламы «Тоттенхэм» из NBC

Когда NBC получила контракт на вещание Премьер-лиги в США, они создали два коротких и веселых рекламных ролика, в которых Лассо, тренер по американскому футболу из штата Уичито, приходит, чтобы тренировать «Тоттенхэм Хотспур».Как и большинство людей, когда я услышал, что рекламу Теда Лассо «Тоттенхэм» превратили в сериал AppleTV, я задумался, как это вообще может случиться.

Результат оказался неожиданным. Тед Лассо — всегда оптимистичный парень, который видит в людях лучшее и вдохновляет их, и оказывается, что, хотя он не понимает правила офсайда, он приличный тренер. Были добавлены другие персонажи и слои, и для меня результат «Тед Лассо»… прекрасен.

Между прочим, NBC по-прежнему транслирует Премьер-лигу в США через свой потоковый сервис Peacock.

Но где снимается Тед Лассо?

Места съемок Теда Лассо

Вот трейлер сезона 2021 года, в котором показаны многие места съемок Теда Лассо:

Новые локации Теда Лассо в сезоне 2021?

В приведенном выше трейлере стадион «Уэмбли» довольно заметен, и при более внимательном рассмотрении он очень похож на полуфинал Кубка Англии против «Манчестер Сити». Но поскольку английская система продвижения и понижения была большой темой в сезоне 2020 года, кто знает?

Еще один приятный поворот: песня, представленная в этом трейлере, принадлежит Дэвиду Боуи, который, как и AFC Richmond, был из Южного Лондона.

Определенные места съемок Теда Лассо

Вымышленные работодатели Теда — AFC Richmond, и многие сцены снимаются в реальном Ричмонде, городе в Большом Лондоне. К ним относятся его квартира в Ричмонд-Грин (где его обучает молодая девушка, ведущая мимо него) и паб Prince’s Head, который появляется несколько раз.

Паб The Prince’s Head в фильме «Тед Лассо».

Вот снимок настоящего паба из Google Maps, демонстрирующий, как они внесли некоторые изменения в шоу.Они изменили вывеску на «Корона и якорь» и, кажется, прикрыли отрывок с надписью «Голова принца» на стене.

Спасибо читателю Яну (см. Комментарии ниже) за помощь с этим!

Настоящая голова принца, одно из мест съемок фильма «Тед Лассо».

Вот он на Google Maps:

Местоположение головы принца в «Теде Лассо».

В сезоне 2, эпизоде ​​1, мы видим Роя, Кили и Фиби, сидящих на берегу Темзы на фоне эллинга.Я потратил больше времени, чем хотелось бы признать, в поисках этого места на Картах Google, но затем читатель, Джеймс (см. Комментарии ниже), сообщил нам, что это гребной клуб Твикенхема на острове Пирогова угря, который может быть самым английским, что мы никогда не сталкивался.

Сцена «Тед Лассо» с видом на остров Пирогов с угрем.

В сезоне 2, эпизоде ​​3 есть пара сцен, где люди ходят по очаровательным улочкам, умные и проницательные — ах, жизнь в Лондоне. Вот пара скриншотов и ссылка на Google Map, где они были сняты.

Примечание Паб с пирогом с угрем слева?

The Eel Pie — это «паб в стиле регби» на Черч-стрит в Твикенхеме:

Эти двое идут в магазин кукол на той же улице:

Все еще на Черч-стрит, Твикенхэм.

Это чистая лазерная клиника, полностью покрытая полом, также на Черч-стрит.

А этот кукольный магазин? На самом деле это магазин Mojo на Черч-стрит, 43, «необычный сувенирный магазин, где продают одежду, парфюмерию, товары для дома, канцелярские товары и гаджеты».«Я надеюсь, что им хорошо заплатили, чтобы они потеряли день или два в бизнесе, в то время как их магазин стал пристанищем для кукол-сирот из Британии.

Хотите английскую куклу-сироту?

Наконец, в S2E3 мы видим Теда на его родной территории в Ричмонде, который в данном случае фактически снят в Ричмонде. Розыгрышем здесь были аргентинские блинчики с начинкой под названием Chango, которые было достаточно легко найти, за исключением того, что Google Street View не пометил его как «Мощеный двор». Может быть, потому что он слишком узкий, чтобы по нему ехать?

Ммм, empanadas.

Подтверждение находится на заднем плане: явно верхние этажи итальянского дома Себастьяна на Кинг-стрит, 12, в конце мощеного двора.

Тренировочная площадка AFC Richmond Тренировочная база

AFC Richmond, показанная здесь, на самом деле является домом для футбольных клубов Hayes and Yeading.

Тед Лассо и его помощники на тренировке для AFC Richmond.

Hayes and Yeading, основанные в результате слияния Hayes FC и Yeading FC в 2007 году, входят в Южный премьер-дивизион Южной лиги, на седьмом уровне английской футбольной пирамиды.(Вот справочник по лигам и кубкам английского футбола.) Их домашний стадион, Биконсфилд-роуд, удобно расположен рядом со студией West London Studios, где снимается большая часть Теда Лассо. Как видите, это все в аэропорту Хитроу.

Выходи поиграть на тренировочную площадку AFC Richmond!

Биконсфилд-роуд, дом Хейса и Йидинга и место съемок Теда Лассо. (через Hayes and Yeading FC)

Тед Лассо и стадион «Ричмонд»

Многие поклонники Премьер-лиги сразу узнают, что вымышленная Нельсон-Роуд, также известная как «собачий фунт», потому что это дом AFC Richmond Greyhounds, на самом деле является Селхерст-Парк, домом настоящего клуба Премьер-лиги, Кристал Пэлас. .

Тед и его помощник осматривают Уайтхорс-лейн-энд на «Нельсон-роуд», он же Селхерст-парк.

Внутриигровое действие на «Нельсон Роуд», которое показывает цифровую версию Мэйн (справа) и Холмсдейл Роуд в Селхерст Парке, домашнем стадионе Кристал Пэлас.

Между прочим, в некоторых из этих боевых сцен, подобных приведенной выше, на самом деле используются компьютерные массовые сцены. Но в других случаях это настоящая дворцовая территория.

Во втором сезоне мы получили четкий внешний вид парка Селхерст, в частности крышу Холмсдейл-роуд-Энд:

За пределами «Нельсон-роуд», на самом деле, Холмсдейл-роуд-энд Селхерст-парка.

Обратите внимание на небольшие штрихи, которые они сделали, чтобы на нем было написано «Нельсон-роуд». Они через многое проходят из-за того, что отображается на экране в течение примерно трех секунд.

Этот снимок сделан на углу Парк-роуд и Холмсдейл-роуд, как видно здесь на Google Maps:

Настоящая улица Холмсдейл-Роуд в парке Селхерст.

Selhurst Park находится в Южном Лондоне и является одной из самых интересных площадок Премьер-лиги для посещения.

Где найти Селхерст-парк в Южном Лондоне.

Groundhopper Soccer Guides продает билеты и пакеты гостеприимства в Crystal Palace.

Когда Ричмонд выиграл у «Эвертона»

Мне больше всего понравились места съемок Теда Лассо из первого сезона, когда борзые выиграли жизненно важный матч на выезде с «Эвертоном». «Эвертон», конечно же, находится в Ливерпуле и играет в свои игры в историческом парке Гудисон. Предположительно, съемки там были слишком дорогими или что-то в этом роде, поэтому создатели Теда Лассо остались в Лондоне, но нуждались в подходящем историческом месте.

Что может быть лучше в таком случае, чем Крэйвен Коттедж, домашний стадион Фулхэма Чемпионшипа, поле которого показано здесь в Теде Лассо — все еще с гербом Фулхэма над турникетами!

Кратковременно появляется как «Гудисон Парк Эвертона»: Крейвен Коттедж, домашний стадион «Фулхэма».

На самом деле, в правой части этого скриншота вы можете видеть краны из продолжающегося строительства новой прибрежной трибуны в коттедже. Вот несколько фотографий того же экстерьера перед реальной игрой «Фулхэма».

Сцена из ночной игры возле коттеджа Крейвен.

Вы знакомы, фанаты Ричмонда?

Чтобы узнать больше об этих территориях, вы можете отправиться на экскурсию в парк Гудисон в Эвертоне или на экскурсию в коттедж Крейвен в Фулхэме.

Тед Лассо на «Уэмбли»: «Ричмонд» — «Манчестер Сити» в полуфинале Кубка Англии

На S2E8 «Манчестер Сити» футбол снова выходит на первый план, поскольку Ричмонд выходит в полуфинал Кубка Англии.Это было настоятельно рекомендовано в трейлере выше, и мне было интересно, получим ли мы какие-нибудь камеи о Городе. Неа. Но они четко засняли предыгровую побочную сцену настоящего Уэмбли.

Обратите внимание, как «Уэмбли» не позволял «Ричмонду» выйти на поле!

Здесь, наверное, использовали дрон, а потом набили компьютерных «фанатов».

Легко заметить, когда вы летите в Лондон…

Уэмбли сверху.

… и они обязательно сыграют там полуфиналы Кубка Англии.Я знаю, потому что видел одну. У нас также есть билеты на полуфиналы и финалы Кубка Англии!

Стадион «Уэмбли» во время полуфинала Кубка Англии, «Челси» — «Саутгемптон».

Я также совершил экскурсию по стадиону Уэмбли, часть которого находится на той же боковой линии в конце туннеля для игроков.

Туннель для игроков на «Уэмбли» — довольно крутое место. Это часть тура!

Еще три забавные заметки от S2E8!

# 1 было сложно поймать: когда тренер Бирд сказал, что случайно съел грибы на одной игре (что заставило меня громко рассмеяться), Рой сказал ему: «Игра в Порт-Вейл?» С Ричмондом в Чемпионшипе и Порт-Вейл (из района Сток) во второй лиге, это, должно быть, была игра Кубка Англии.

# 2, реальным судьей был Майк Дин, и он тоже получил реплику!

Ага, это Майк Дин! Следите за ним в трансляциях Премьер-лиги.

И № 3, там было два законных очка «Сити», каждая из которых, возможно, была снята во время игры Charity Shield в этом году: пение «Голубая луна» перед игрой и исполнение их лицом к лицу с поля ». Познань »танец после гола:

Мне кажется, это настоящие кадры.

Подпишитесь на нашу рассылку «Groundhopper»

Заказать Groundhopper Руководство по футболу в Англии

Другие предложения по чтению и просмотру футбольных матчей:

Подробнее о Кристал Пэлас FC:

Тед Лассо — Apple TV + Press

Номинальный TV-MA Комедийный сериал

Джейсон Судейкис играет Теда Лассо, маленького тренера по футболу в колледже из Канзаса, нанятого тренировать профессиональную футбольную команду в Англии, несмотря на то, что у него нет опыта тренерской работы в футболе.

Помимо главной роли, Судейкис выступает в качестве исполнительного продюсера вместе с Биллом Лоуренсом («Скрабс») через его Doozer Productions в сотрудничестве с Warner Bros. Television и Universal Television, подразделением NBCUniversal Content. Джефф Инголд из Doozer также является исполнительным продюсером, а Лиза Катцер — со-исполнительным продюсером. Сериал был разработан Судейкисом, Лоуренсом, Джо Келли и Бренданом Хантом и основан на ранее существовавшем формате и персонажах из NBC Sports.

Дата выхода второго сезона

23 июля 2021 г.

Посмотреть больше

Эпизоды и изображения

• Сезон 2 Эпизод 11

  Полуночный поезд до Ройстона

  Миллиардер-футбольный энтузиаст из Ганы делает Сэму невероятное предложение.Тед планирует что-то особенное на последний день доктора Шэрон с командой. Дата премьеры: 1 октября 2021 г.

• Сезон 2 Эпизод 10

  Запрет на свадьбу и похороны

  Ребекка ошеломлена внезапной потерей. Команда сплачивается, чтобы показать свою поддержку, но Тед обнаруживает, что борется с кусочком своего прошлого. Дата премьеры: 24 сентября 2021 г.

Посмотреть все серии и изображения

Судьи и экипаж

• Джейсон Судейкис

  Писатели

  Исполнительные продюсеры

• Билл Лоуренс

  Писатели

  Исполнительные продюсеры

• Джефф Инголд

• Лиза Катцер

Трейлеры и видео

Сезон 2 Официальный трейлер второго сезона Смотри

Сезон 2 Официальный трейлер второго сезона Смотри

Как смотреть Тед Лассо

Одним из немногих достижений 2020 года стал выпуск Ted Lasso , абсолютной жемчужины комедийного сериала, который, казалось бы, появился на Apple TV + из ниоткуда.

Джейсон Судейкис в главной роли в главной роли тренера по американскому футболу, нанятого тренировать профессиональную футбольную команду через пруд — несмотря на то, что у него нет никакого опыта в футболе — шоу трогательное, острое и бесконечно удивительное, но не чтобы упомянуть мечту любого англофила. В состав ансамбля также входят Джуно Темпл, Ханна Уоддингем, Энтони Стюарт Хед, Фил Данстер и Бретт Гольдштейн.

Если вам еще не довелось испытать абсолютную радость от Ted Lasso , сейчас нет времени, как настоящее, потому что в настоящее время транслируется 2 сезон, а сериал только что получил 20 номинаций на Эмми.Вот как это сделать.

Ted Lasso — это оригинал AppleTV +, то есть он доступен исключительно на потоковой платформе Apple. Это вряд ли изменится в ближайшее время, поэтому, если вы хотите смотреть, вам понадобится подписка. Но если вы опасаетесь платить еще одну ежемесячную абонентскую плату за еще одну потоковую платформу, мы ее получим — и есть несколько способов обойти это.

Каждый новый пользователь может подписаться на бесплатную семидневную пробную версию Apple TV +, чего достаточно, чтобы прожить весь первый сезон.Если вам нравится эта услуга, вы можете подписаться всего за 4,99 доллара в месяц (что дешевле, чем у большинства платформ конкурентов, таких как Netflix, Disney + и т. Д.).

Но есть также способы получить более длительную бесплатную пробную версию. Если вы хотите купить новое устройство Apple прямо сейчас, скажем, ноутбук, планшет или телефон, вы получите целый год бесплатного использования Apple TV + вместе с покупкой.

Эмма Дибдин Эмма Дибдин — писатель-фрилансер из Лос-Анджелеса, которая пишет о культуре, психическом здоровье и истинном преступлении.

Этот контент создается и поддерживается третьей стороной и импортируется на эту страницу, чтобы помочь пользователям указать свои адреса электронной почты. Вы можете найти больше информации об этом и подобном контенте на сайте piano.io.

.