Полный гид! Все виды Каре: 26 разновидностей твоей любимой стрижки | Красотка
Каре — это универсальная и невероятно многоликая стрижка, которая может предложить любой женщине идеальное решение конкретно для ее волос. Все виды стрижки каре мы решили описать в нашей сегодняшней статье. Здесь вы встретите самые стильные разновидности стрижки, которые помогут вам создать идеальный образ для любого случая жизни.
https://www.instagram.com/cabelocurto/https://www.instagram.com/meucabelocurto/https://www.instagram.com/best_shorthairstyles/https://www.instagram.com/yokii.san/https://www.instagram.com/best_shorthairstyles/instagram.com/lucyhaleinstagram.com/lucyhaleАсимметричное каре
Асимметричное каре невероятно универсально и чудесно подойдет как полным леди, так и худым, вне зависимости от их типажа и формы лица. Привнести в представленную стрижу изюминки помогут окрашивание и челка. Если говорить о последней, то ее стоит подбирать, отталкиваясь от недостатков на лице, которые стоит скрыть.
Чтобы выбрать максимально гармоничный вариант челки, обратитесь к специалисту, который подберет для вас идеальную идею для вашего лица.
Градуированное каре
В градуированном каре затылочная часть выстригается ярусами, короче передних прядей, которые имеют удлиненный вид. Весь контур стрижется ступенчато, зубчиками, без соблюдения ровных срезов. Такое решение прекрасно подходит как коротким волосам, так средним и даже длиною до лопаток. Такую стрижку вы можете сделать как с челкой или без. Если вы выбираете первый вариант, обратите внимание на: рваную, ровную, косую или удлиненную челки, которые идеально будут работать в паре с удлиненным каре.
https://www.instagram.com/cabelocurto/instagram.com/lucyhaleinstagram.com/lucyhaleДвойное каре
Стрижка двойное каре делит всю массу волос на два яруса: верхний оформляется обычно по схеме классического каре, а нижние пряди остаются более длинными.
Представленное решение чудесно будет смотреться как на молодых леди, так и на дамах постарше. Нет для этой стрижки ограничения ив форме лица. Двойное каре чудесно скроет недостатки, добавит обьема волосам и молодости самой женщине.
Каре на ножке
Стрижка каре на ножке имеет большой объем на макушке, до ушей или чуть ниже, у улица, а вот на затылке волос минимум. Такое решение прекрасно подходит уверенным и целеустремленных женщинам, которые не бояться выглядеть особенно. Добавят этой стрижке яркости — красивое окрашивание и челка.
https://www.instagram.com/cabelocurto/https://www.pinterest.ruКаре на удлинение
Как показывает практика, существует несколько видов каре с удлиненными прядями. В классификации принято выделять классическую стрижку с удлинением передних локонов, с использованием градуировки, боб-каре с удлиненными прядями в области лица, асимметричное каре. Вам стоит выбирать именно ту вариации стрижки, которая максимально подчеркнет ваши достоинства и скроет недостатки.
Каре каскад
Свое название стрижка каре каскад получила благодаря способу оформления кончиков прядей, который очень стильно сочетается со строгим и каноническим силуэтом. Представленная прическа чудесно подойдет любой женщине, вне зависимости от ее возраста или структуры волос.
https://www.instagram.com/dicasdecortes/Все виды стрижки каре, представленные в нашей статье, являются невероятно стильными и модными. Чтобы ваш образ с этой прической получился незабываемым, не забудьте посоветоваться со специалистом по поводу правильного выбора стрижки каре.
instagram.com/lucyhalehttps://www.instagram.com/exteriorglam/instagram.com/lucyhaleА какие прически нравятся вам? С нетерпением ждем ваших комментариев!
Если Вам понравилась статья, сохраните к себе и поделитесь с друзьями!
Присоединяйся к нам на наши каналы в Яндекс.
Дзен: Красотка, Идеи стильных людей, Маникюр★нейл-арт, Гении и аутсайдеры
Сообщение Полный гид! Все виды Каре: 26 разновидностей твоей любимой стрижки появились сначала на Красотка.
Поделиться в социальных сетях
Вам может понравиться
ВСЕ ПРОСТО
Одной из самых стильных и универсальных стрижек в нынешнем сезоне по праву считается стрижка каре. На протяжении десятилетий, гуру парикмахерского искусства «ворожили» над созданием «идеального» каре, каждый раз модернизируя каре в соответствии с актуальными модными тенденциями.
Стрижка каре полюбилась многим женщинам, в числе которых и первые голливудские красавицы, именно за свою практичность и простоту в уходе. Данная прическа не только идеально подчеркивает красоту формы лица ее обладательницы, но и отлично «вписывается» в любой стиль одежды. Кроме того, современные мастера парикмахерского искусства, владеют множеством техник и знают все тонкости этой, по истине, уникальной стрижки.
Так что, на ваше усмотрение предоставляется огромный выбор стрижек каре: асимметричные, удлиненное, графическое, с челкой и без… Выбирайте понравившуюся и удивляйте окружающих безупречным образом.
А каким же бывает каре, и какая стрижка подойдет именно вашему очертанию лица, читайте в статье ниже.
Каре для разных типов лицаНедооценить преимущества этой универсальной стрижки просто невозможно. Каждая леди, пожелавшая сделать себе модную «обновку» в виде стрижки каре, однозначно сможет подобрать именно «свое» каре, идеально обрамляющее лицо и подчеркивающее его черты.
Для круглого лицаСложнее всего подобрать прическу, пожалуй, девушкам с круглой формой лица. Именно круглолицым красоткам, как нельзя лучше подойдет удлиненное каре. Длинные пряди возле скул, визуально «вытянут» лицо. В данном случае, желательно, сделать пробор сбоку или наискосок, а не прямо по середине головы. Также, стоит обратить внимание, что передние локоны следует «держать» идеально ровными, либо закручивать их наружу.
В случае, если они будут «смотреть» в сторону подбородка, округлость лица только будет подчеркнута.
Обладательницам овального лица подойдет любое из типов каре. Будет ли это короткое каре или каре ассиметричное – решать вам в зависимости от настроения и вкуса. В любом случае, вы будете на высоте. Любительницам челки также можно не отказываться от своего предпочтения, но хорошо будет смотреться стрижка и без нее. В этом случае, вы сможете открыть лоб и выгодно подчеркнуть подбородок. Удлиненная прическа позволит удачно подать губы и скулы.
Для квадратного лицаЛеди с квадратной формой лица также можно подобрать подходящее каре. Ассиметричное каре, к примеру, позволит визуально «сгладить» углы. Удачно будет смотреться и прическа каре с небольшой завивкой. Нежные кудри послужат «мягким акцентом» и придадут объема самым волосам. Челку стоит сделать наискосок и не очень пышной.
Типы удлиненного каре на длинные волосыКаждая девушка, время от времени, желает как-то «освежить» образ, привнести в него что-то новое.
Удлиненное каре именно то, что нужно обладательницам длинных локонов, желающих немного видоизмениться, но опасающихся радикальных перемен. Всего несколько нехитрых и «не существенных» движений мастера, и вы выглядите модно и готовы покорять мир.
Этот вариант стрижки каре подойдет практически любой прекрасной нимфе. Передние пряди предполагают длину до плеча, но, по желанию, могут быть и длиннее. Никаких трудностей с укладкой не вызовет данная прическа у обладательниц прямых от природы волос, хотя и женщинам с курчавыми локонами это не доставит непосильных хлопот.
Данная прическа может быть градуированной с ассиметричными и рваными прядями. Тут уж все по вашему желанию.
Каре с косой челкойТакая прическа станет настоящим «спасением» для девушек с тонкими волосами. Угол стрижки может быть подобран индивидуально для вас, а стильная длинная челка придаст вашему образу интриги и визуально, вытянет лицо.
Данная стрижка отголосок классического варианта каре, но без челки. Сделав пробор по середине и оставив передние пряди подлиннее – скроете линию скул и смягчите овал подбородка.
Боб-кареПоклонницами такой стрижки являются молодые, энергичные девушки. Чем-то такая прическа напоминает «мальчуковую», но смотрится эффектно и стильно. Данная прическа хороша будет на красавицах с овальным лицом и длинной шеей. Массивные аксессуары в ушах и на шее – создадут потрясающий эффект и придадут вашему образу утонченности. Уместным при таком выборе каре будет калорирование волос.
Каре «на ножке»Отдаленно, такая прическа походит на шапочку гриба. Отсюда и название. Девушки с лицом овальной или треугольной формы, запросто могут «примерить» такой вариант стрижки. Выигрышно будет смотреться каре «на ножке» на не очень густых волосах. Правильная укладка придаст прическе дополнительного объема.
Удивительно, но такая прическа пользуется большей популярностью у брюнеток. Важно, чтобы у владелицы такой стрижки линия шеи была максимально утонченной, ведь каре ее полностью оголит и подчеркнет недостатки, если такие имеются.
В основном, каре на средние волосы предполагает длину до плеч, передние пряди слегка заходят за их линию, а сзади слегка открывается шея. Внизу волосы могут быть как ровными, так и подстрижены «каскадом». Отлично будет смотреться такая стрижка именно на прямых волосах и у девушек с длинной шеей.
Градуированное кареБольшой популярностью пользуется градуированное каре последнее время. Секрет его успеха в простоте ухода и легкости укладки. Также, такая стрижка поможет удачно сгладить возможные несовершенства формы лица его обладательницы.
При таком каре, волосы стригут «ступенчато»: на затылке – короче, к лицу — длиннее. В результате прическа выходит дерзкой, смелой, интригующей.
Отличный вариант для девушек, которые не бояться выделиться из толпы.
Если вы счастливая обладательница прямых волос – ассиметричное каре именно для вас. С одной стороны волосы делаются длиннее, с другой – короткий боб.
источник
Глава 3 Машинное обучение в R с использованием пакета Caret
12
В компьютерных лабораториях 9B-11B мы будем использовать пакет Caret R (Kuhn et al. 2021) (сокращение от C las классификация A nd RE gression T raining) для выполнения задач машинного обучения в RStudio.
Пакет Caret предлагает ряд инструментов и моделей для задач классификации и регрессионного машинного обучения. Фактически, он предлагает более 200 различных моделей машинного обучения, из которых можно выбирать. Не волнуйтесь, мы не ожидаем, что вы будете использовать их все!
3.
1 Пакет Caret Мы можем загрузить, установить и загрузить пакет Caret в RStudio следующим образом:
install.packages("caret")
library(caret) 3.2 Прогнозирование видов пингвинов с помощью машинного обучения
Чтобы проиллюстрировать пример применения пакета Caret , мы будем использовать знакомый набор данных пингвинов из пакета palmerpenguins R (Хорст, Хилл и Горман 2020).
Предположим, мы хотим предсказать видов пингвинов на архипелаге Палмера, основываясь на их других характеристиках, а именно на их bill_length_mm , bill_depth_mm , flipper_length_mm , body_mass_g и полов измерений (для этого примера мы будем игнорировать другие переменные в наборе данных пингвинов ).
Таким образом, у нас есть задача многоклассовой классификации с функциональные переменные bill_length_mm , bill_depth_mm , flipper_length_mm , body_mass_g и sex , и переменная результата вид .
Учитывая, что мы на самом деле уже записали видов наблюдений, наша задача машинного обучения может быть отнесена к категории задач контролируемого обучения .
Для начала загружаем пакет palmerpenguins (который уже должен быть установлен).
библиотека (пальмерпингвины)
Чтобы упростить выполнение следующих шагов, давайте создадим набор данных, содержащий только наши переменные функций и результатов (мы также удалим недостающие значения):
ml_penguins <- na.omit(penguins[ c(1,3: 7)])
3.2.1 Визуализация данных
Как мы уже знаем, обычно рекомендуется визуализировать наши данные перед проведением любого анализа. Поскольку мы должны быть хорошо знакомы с набором данных пингвинов , мы не будем тратить здесь слишком много времени на эту тему.
Однако стоит отметить, что пакет Caret предлагает несколько вариантов визуализации данных с помощью функции featurePlot .
Здесь мы используем эту функцию (с аргументом plot = "pairs" ) для создания матрицы диаграммы рассеяния различных переменных признаков, которые мы используем, окрашенных видами пингвинов.
Обратите внимание, что аргумент featurePlot может принимать несколько различных параметров, например плотность , коробка и разброс - вы можете попробовать их.
featurePlot(x = ml_penguins[ -1],
y = ml_penguins$species,
сюжет = "пары",
auto.key = list(columns = 3)) Мы видим, что при моделировании body_mass_g и flipper_length_mm или bill_depth_mm трудно различить пингвинов Адели и антарктического ремешка. Но мы надеемся, что наша модель машинного обучения сможет использовать данные для этих переменных, чтобы делать точные прогнозы.
3.2.2 Предварительная обработка
Пакет Caret содержит несколько инструментов для предварительной обработки, которые облегчают нашу работу.
3.2.2.1 Фиктивные переменные
Одно из предположений, сделанных пакетом, состоит в том, что все данные характеристических переменных являются числовыми. Поскольку наша переменная sex является категориальной, а не числовой, нам придется преобразовать ее в числовую переменную, прежде чем продолжить.
Мы можем использовать функцию dummyVars из каретки , чтобы переклассифицировать записи penguin sex как «фиктивные переменные» (т. е. переменные, которые принимают значения 0 или 1, в зависимости от того, верны они или нет). Мы назовем этот скорректированный набор данных dummy_penguins .
При преобразовании переменных признаков с помощью функции dummayVars нам нужно следовать определенному подходу:
- Сначала мы назначаем результат функции
dummyVarsобъекту - Затем мы используем этот объект с
предсказывает функциюи исходные данные (указанные с помощью аргументаnewdataв функциипредсказания), чтобы обновить наши данные - не забудьте также включить переменную результата при обновлении ваших данных!
Давайте посмотрим, как мы это делаем в библиотеке R:
(tibble) dummy_penguins <- dummyVars(species ~ ., data = ml_penguins) ml_penguins_updated <- as_tibble(predict(dummy_penguins, newdata = ml_penguins)) # не забудьте также включить переменную результата ml_penguins_updated <- cbind(species = ml_penguins$species, ml_penguins_updated) голова (ml_penguins_updated)
, data = ml_penguins)
ml_penguins_updated <- as_tibble(predict(dummy_penguins, newdata = ml_penguins))
# не забудьте также включить переменную результата
ml_penguins_updated <- cbind(species = ml_penguins$species, ml_penguins_updated)
голова (ml_penguins_updated) ## вид bill_length_mm bill_depth_mm flipper_length_mm body_mass_g пол.самка ## 1 Адели 39,1 18,7 181 3750 0 ## 2 Адели 39,5 17,4 186 3800 1 ## 3 Адели 40,3 18,0 195 3250 1 ## 4 Адели 36,7 19,3 193 3450 1 ## 5 Адели 39,3 20,6 190 3650 0 ## 6 Адели 38,9 17,8 181 3625 1 ## секс.мужчина ## 1 1 ## 2 0 ## 3 0 ## 4 0 ## 5 1 ## 6 0
Примечание. Мы используем функцию as_tibble из пакета tibble для реструктуризации наших данных после введения фиктивных переменных dummyVars . Это в основном потому, что мы хотели бы включить видов переменная с метками Adelie , Chinstrap и Gentoo , а не числа 1,2 и 3.
Теперь вместо пол принимает значения 90 007 женский или мужской , эта переменная была заменена фиктивными переменными sex.female и sex.male . Обратите внимание, что в первой строке у нас есть значение 0 для sex.female и значение 1 для sex.male — другими словами, данные в первой строке относятся к пингвину-самцу.
3.2.2.2 Идентификация образцов, оказывающих чрезмерное влияние
Прежде чем мы начнем обучать нашу модель машинного обучения, мы также должны выполнить некоторые проверки, чтобы убедиться, что качество наших данных высокое.
Например, мы должны проверить наши данные, чтобы убедиться, что:
- Наши данные сбалансированы, с небольшим количеством уникальных значений (если они есть) для каждой переменной функции
- Нет образцов, которые могли бы оказать чрезмерное влияние на модель 9\dagger\) Иногда модель машинного обучения выигрывает от использования обучающих данных, которые включают несколько сильно коррелированных переменных признаков. Однако часто коррелированные переменные признаков могут быть проблематичными.
3.2.2.3 Переменные признаков с нулевой и почти нулевой дисперсией
Если какие-либо переменные признаков имеют нулевую или почти нулевую дисперсию, это может вызвать проблемы при последующем разделении наших данных на наборы данных для обучения и проверки.
Мы можем использовать функцию
иNearZeroVarиз 9Пакет 0007 Caret для проверкиabв нашем контрольном списке. Одним из аргументов этой функции являетсяsaveMetrics, который можно указать какsaveMetrics = FилиsaveMetrics = T.Если мы используем
saveMetrics = F, будет создан вектор позиций переменных признаков с нулевой или почти нулевой дисперсией. Если мы используемsaveMetrics = T, будет создан фрейм данных с подробной информацией о переменных.Рассмотрим оба варианта, используя наш набор данных
ml_penguins_updated.saveMetrics = FoptionNearZeroVar(ml_penguins_updated, saveMetrics = F)
## integer(0)
Выход
integer(0)означает, что ни одна из переменных характеристик не имеет были отмечены как проблемные, с относительно нулевой дисперсии или почти нулевой дисперсии, что обнадеживает. Это означает, что ни одна из переменных характеристик не имеет единственного уникального значения.saveMetrics = ToptionNearZeroVar(ml_penguins_updated, saveMetrics = T)
## freqRatio percentUnique zeroVar nzv ## вид 1.226891 0.
09 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ## bill_length_mm 1.166667 48.9489489 FALSE FALSE ## bill_depth_mm 1.200000 23.7237237 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ## flipper_length_mm 1.235294 16.2162162 FALSE FALSE ## body_mass_g 1.200000 27.9279279 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ## пол.женский 1.018182 0.6006006 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ## пол.мужской 1.018182 0.6006006 ЛОЖЬ ЛОЖЬ
Здесь мы видим, что, как указано ранее, ни одна из переменных не имеет нулевой или почти нулевой дисперсии (как показано в столбцах 3 и 4 выходных данных).
Столбец
freqRatioвычисляет частоту наиболее распространенного значения, записанного для этой переменной, деленную на частоту второго наиболее распространенного значения. Если мы проверим этот столбец, мы увидим, что все переменные функции имеют значениеfreqRatio, близкое к 1. Это хорошая новость и означает, что у нас нет несбалансированного набора данных, где одно значение записывается значительно чаще, чем другие. ценности.Наконец, если мы проверим столбец
percentUnique, мы увидим количество уникальных значений, записанных для каждой переменной, разделенное на общее количество выборок и выраженное в процентах. Если у нас есть только несколько уникальных значений (т. е. переменная функции имеет почти нулевую дисперсию), то значениеpercentUniqueбудет небольшим. Поэтому более высокие значения считаются лучшими, но стоит отметить, что по мере увеличения размера нашего набора данных этот процент будет естественным образом уменьшаться.Основываясь на этих результатах, мы видим, что ни одна из переменных не показывает характерных признаков.
Все переменные имеют
freqRatioзначения, близкие к 1.Переменные
видов,sex.maleиsex.femaleимеют низкие значенияpercentUnique, но этого следует ожидать от этих типов переменных (если бы они были непрерывными числовыми переменными, то это могло бы быть причиной для беспокойства).percentUniqueзначений . Это нормально, и низкое значениеpercentUniqueдля категориальной функциональной переменной само по себе не является достаточной причиной для удаления этой функциональной переменной.
3.2.2.4 Характеристики отсечки
Если мы заранее знаем, что у нас есть определенные требования к значениям
freqRatioиcentUnique, мы можем указать значения отсечки с использованием аргументовfreqCutиuniqueCutсоответственно.Например, если мы считаем, что переменные признаков с оценкой
freqRatioвыше 1,23 иоценок percentUniqueниже 20 оказывают чрезмерное влияние, мы можем использовать следующий код для фильтрации таких переменных характеристик:NearZeroVar(ml_penguins_updated , saveMetrics = T, freqCut = 1,23, uniqueCut = 20)
## freqRatio процUnique zeroVar nzv ## вид 1.226891 0.
09 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ## bill_length_mm 1.166667 48.9489489 FALSE FALSE ## bill_depth_mm 1.200000 23.7237237 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ## flipper_length_mm 1.235294 16.2162162 ЛОЖЬ ИСТИНА ## body_mass_g 1.200000 27.9279279 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ## пол.женский 1.018182 0.6006006 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ## sex.male 1.018182 0.6006006 FALSE FALSE
Обратите внимание, как изменился вывод в столбце
nzvпо сравнению с исходным выводом - теперьflipper_length_mmимеет значениеnzvTRUEиз-за наших произвольных спецификаций отсечки.3.2.
2.4.1 Выводы на основе пороговых значенийВ случае, если характеристическая переменная имеет как высокое значение
freqRatio, так и низкое значениеpercentUnique, и оба эти значения превышают указанные пороговые значения , то было бы разумно удалить эту переменную функции (при условии, что она не является категориальной переменной).Если у функциональной переменной есть только одно проблемное значение (например, у функциональной переменной высокое значение
freqRatio, которое превышает указанное отсечение, но также имеет высокое значениеpercentUnique, которое не превышает указанного отсечки), тогда допустимо сохранить эту переменную функции.3.2.3 Разделение данных
ml_penguin_trainиml_penguin_validateсоответственно.Мы можем использовать функцию
createDataPartitionиз пакетаCaretдля разумного разделения данных на эти два набора. Одним из преимуществ использования этой функции для разделения наших данных по сравнению с простым использованием функции sampleявляется то, что если наша результирующая переменная является фактором (например, видом!), то случайная выборка, используемая функциейcreateDataPartition, будет происходить внутри каждого класса.Другими словами, если у нас есть набор данных, состоящий примерно из 50% данных о пингвинах Адели, 20% данных о антарктических ремешках и 30% данных Gentoo, выборка
createDataPartitionсохранит это общее распределение классов 50/20/30.Давайте посмотрим, как использовать эту функцию в R:
set.seed(16505050) train_index <- createDataPartition (ml_penguins_filtered$species, p = 0,8, # здесь p обозначает разделение - 80/20 список = ЛОЖЬ, times = 1) # times указывает, сколько раз нужно выполнитьЗдесь мы разделили данные обучения/проверки 80/20 с помощью аргумента
p = 0,8. Если мы теперь быстро взглянем на наш новый объект, то увидим, что:head(train_index, n = 6)
## Resample1 ## [1,] 1 ## [2,] 3 ## [3,] 4 ## [4,] 6 ## [5,] 8 ## [6,] 10
Обратите внимание, что наблюдения 1, 3, 4, 6, 8 и 10 теперь будут присвоены обучающим данным
ml_penguin_train, а наблюдения 2, 5 и 9будут присвоены данные проверкиml_penguin_validate.Чтобы выполнить эти назначения с помощью нашего объекта
train_index, мы можем использовать следующий код:ml_penguin_train <- ml_penguins_filtered[train_index, ] ml_penguin_validate <- ml_penguins_filtered[-train_index, ]
Теперь мы готовы обучить нашу модель!
В следующем разделе мы представляем несколько моделей машинного обучения, которые мы будем применять в компьютерных лабораториях 10B и 11B.
Ссылки
Хорст, Эллисон Мари, Элисон Пресманес Хилл и Кристен Б. Горман. 2020. Пальмерпингвины: Архипелаг Палмера (Антарктида) Данные о пингвинах .
- Нет образцов, которые могли бы оказать чрезмерное влияние на модель 9\dagger\) Иногда модель машинного обучения выигрывает от использования обучающих данных, которые включают несколько сильно коррелированных переменных признаков.
Однако часто коррелированные переменные признаков могут быть проблематичными. 
2.4.1 Выводы на основе пороговых значений
Одним из преимуществ использования этой функции для разделения наших данных по сравнению с простым использованием функции 
Если мы теперь быстро взглянем на наш новый объект, то увидим, что: