for instance การใช้: นี่คือโพสต์ที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อนี้
Transitions for expository development
�����¹Ẻ expository �繡����¹Ẻ˹�觷�����������Ѻ�����¹������
���§���� ���Ԩ�ó� �ع�þ��� ��§ҹ�Ԫҡ�� ��ʹ�������¶֧��óҸԡ��
�ѡɳ��Ӥѭ�ͧ�����¹Ẻ expository 㹧ҹ��¹�ء���������
�����¹�����������ʴ������Դ��� ����Ժ���������˹�������˵ؼ�
������ҧ ������º��º��Т���稨�ԧ��ҧ �
����ʹѺʹع������Ӥѭ�ͧ�����¹��鹹�� ���ͧ�ҡ��ҡ����¹Ẻ expository
����ҧ�ЫѺ�� ��ͧ�դ��������Դ��ҧ �
�������������Ѻ�ش������µ�ҧ � �ͧ�����¹ �� ��Ҽ����¹��ͧ��÷���¡������ҧ���ͧ��������������
for example, for instance �����ҡ�����º��º��觵�ҧ �
���ͧ�������������� similarly, likewise �繵�
㹡����¹Ẻ expository ��� �·���令��������һ�����
Table of Contents
Illustration
Comparison
and
Contrast
AdditionIllustrationComparisonandContrast
for
example
similarly
in
contrast
in additionfor examplesimilarlyin contrast
example
contrast
furthermore for
instance likewise on
the other and
moreover take
the case of in
the same manner conversely
besides on
the contrary
while
however
nevertheless
yet
whereas
Consequence Summary
therefore
to
sum up
thereforeto sum up
sum up
thus in
summary
for
this reason to
conclude
consequently in
conclusion
as
a result
���仹����繤�Ժ������ǡѺ
transitions for
expository development
�����һ��������
��Ҽ����¹��ͧ��÷�������������
���������� and,
also, in addition, furthermore, moreover ���� besides �������ҹ��ͤ������仹������ǡѺ��觵�ҧ � ���ѡ��áԨ���繵�ͧ���������Ԩ����ա���
����ѧࡵ�������������ҧ �
(1) Usually, a businessman�s
goal is to make a profit. (2) In
pursuit
of
that goal, he must seek to determine what the market for his product is
and
will be. (3) He must also
decide whether to maintain his prices or increase
or
reduce them. (4) In addition,
he must seek to reduce his costs of doing business
to
meet the pressure of competition from other businesses. (5) Moreover, he must
decide
whether to buy new machinery to increase the productivity of his plant, and
he
must seek to substitute less-expensive materials for more-expensive ones. (6)
Furthermore,
he must try to employ workers who will produce enough at a low
enough cost to allow his
business to make a profit.
�ҡ������ҧ��ҧ�鹹��������Ҥ������������
in addition,
moreover ��� furthermore
�����鹵鹻���¤
������������Ңͧ�����¹�դ���ᵡ��ҧ�ѹ��ҧ�Ҩ���ҧ������ҹ�������ѧ����Ҫ������͡������
�� 㹻���¤ (5) �Ҩ��¹ He must, moreover, decide.. ���� he must
decide, moreover, whether�
������è��ҧ�����ҧ�鹻���¤�ҡ�Թ�
�ԩй�鹨з��������ҹ�дش�ҡ���ҷ����繡�����������
��ǹ��
and ��� also ��ǹ�ҡ��������鹵鹻���¤��������㹻���¤
�� also ��ǹ�ҡ�л�ҡ�˹�ҡ���������������ҧ����Ҫ�����С������
��ǹ�� and ��ǹ�ҡ�����鹵鹻���¤��ѡ� compound
sentence �ѧ㹻���¤
Moreover, he must decide
whether to buy new machinery to increase
the productivity of his
plant, and he must seek to substitute less-expensive materials
for more-expensive ones.
and
�Ҩ�������鹵鹻���¤��ҧ���͡����¹�����٫�ӫҡ�Թ�
���������鹢�ͤ���㹻���¤��ѡ�������ѧ and, but �繵�
�ѧ㹢�ͤ������仹������ǡѺ��ä鹾��Ե��Թ K
Dr.
Dam�s experiments had included all the vitamins that
had
been discovered. These had not
corrected the blood condition.
The
doctor was certain that the unknown element must have been
removed
from food when fats were removed.
He also knew it was
not
present in fish or wheat oil. And
he knew it was very important
in
the process of the clotting of the blood.
�·��� �
仡����¹���繷����ʹ��ҡ�������ͼ����¹¡������ҧ�����������һ�Сͺ��Ժ��
�����¹�����¡������ҧ�����������ҹ����Ҿ
���Тͧ��觷����¹��鹨����Ѻ㨼����ҹ����ùѡ ������ҧ��
�����¹����ǡѺ�ѭ�Ҩ�Ҩ�㹡�ا� ���¡������ҧ������¡������鹷ҧ����è�ҨõԴ�Ѵ�����繻�Ш�
�����¹�֧�س���ѵԢͧ�� ᷹������Ӥس�Ѿ�� (���Ҿ ������ ���) ��ҹ��
���¡������ҧ�ͧ��á�зӫ�觨з��������ҹ������ҧ�Ѵਹ��Ҥ�����繤��������
㹡����¹����ǡѺ����ͧ�ҧ�Ԫҡ����������ͧ��� ������ѡɳ��繹������
�����¹����觤�è��������ҧ��Сͺ���Ъ����������ҹ���㨴բ��
���ѡ�֡����ҹ��ͤ������仹������ǡѺ���ɰ��ʵ������ѧࡵ�Ը��������ҧ���ͷ���������ҡ�Ш�ҧ�Ѵਹ��觢��
Many products are close
substitutes for one another. For
example,
one
may substitute fish for meat or bus rides for train rides. In fact, almost all
goods
have substitutes, which may sometimes be goods that do not appear to
be
alike but are in fact functionally similar. For instance, people can and to
substitute
more heating for more clothing.
����¤����鹵鹴��� For example ���� For
instance ¡������ҧ���� � �ͧ��觷�����ٻ����
���������ҹ���㨻���¤�����������ҡ��բ�� ���˹觢ͧ for example ���� for instance �Ҩ�ҧ����˹�һ���¤�ӹͧ���ǡѺ
moreover, furthermore ��� in addition �ѧ������֡���������ǹ Addition �����Ҩ���ҧ�����ѧ��иҹ�ͧ����¤����
�ѧ�����㹢�ͤ������仹��
In recent years economists
have become aware of intangible
resources
that also contribute to the production of goods and
services. Entrepreneurship, for example, is
really an intangible factor
of
production. It is harder to see and
measure, but we know that it is
important
by the effect that it has. Two
societies, for example, might
have
the same physical amounts of tangible resources, but one society
might
be able to produce more with these factors of production because
it
has a greater capacity for entrepreneurship.
���ѧࡵ�������
comma �������ѧ for example ���ͷ����¡�ӹ���͡�ҡ��ǹ��蹢ͧ����¤
�ʴ���� for example ��� ���á㹻���¤�������ó�����
���ͪ����������ͤ�������ͧ���¡������ҧ�������ҹ����Ҿ������Ѵਹ���
�������ҹ�ա��ͤ���˹������ѧࡵ����ҵ�����ҧ�������������´����Ш����
�����������ҹ�ͧ�Ҿ����ͧ��觷������¹���ѧ���Ҷ֧��Ѵਹ��� ����Ǥ��
�Ҿ�ͧ���Թ��Ѻ��ҹ㹷���״
It
is darker in the woods, even on ordinary nights, that most people
suppose.
I often had to look up at the opening between the trees above the
path
to make sure of my route. Where
there was no path, I had to guide
myself
by the known relation of particular trees which I felt with my hands.
For
instance, I could always pass between two pines, not more than eighteen
inches
apart, in the darkest night.
㹡��¡������ҧ �����¹�����繷��е�ͧ�������������
�����Ҩ�٫�ӫҡ������ �ѧ��鹺ҧ���駼����¹�Ҩ��¡������ҧ�������� �
�����͡�����ҹ�µç��� ����仹���¡������ҧ� �ѧ㹢�ͤ������仹��
Those who have made thorough
studies of the vocabularies of
aboriginal
languages have found that these languages have rich resources
of
available words. The Maya language
of Yucatan has at least 20,000
words,
the Aztec of central Mexico about 27,000, and the Zulu language of
South
Africa possesses more than 30,000.
Some other languages may not
have
as many, but the vocabulary of any language, irrespective of how
primitive
the people may seem, must be reckoned in thousands, not in
hundreds,
of words.
�����¹¡���� Maya, Aztec ��� Zulu �����繵�����ҧʹѺʹع������Ӥѭ������ ��������Ңͧ����ҵ�ҧ �
���դ��Ѿ��ӹǹ�繾ѹ ����������� �����¹�Ҩ��鹵鹻���¤ For
example, the Maya language of Yucatan�. ���� The Maya
language of Yucatan, for example, �.
������¹������֡�����ӹ���ҡ�����㹢�ͤ�������ҡ��֧������ա
�Ըա����¹�����ѹ�ҡ�ա�Ը�˹�觤��
comparison and
contrast �����¹Ẻ�����������öԺ����觷������ҹ�ѧ������ѡ��
�����º��º�Ѻ�����蹷�����ѡ���� comparison ���
������º��º�ѡɳз�����¤�֧�ѹ ��ǹ contrast ��͡�����º��º��觷��ᵡ��ҧ�ѹ
���ҧ�á���㹡����¹��ԧ � �����¹��ǹ�ҡ�������Ըա����¹���Ẻ comparison
��� contrast �Ǻ���仴��¡ѹ
���������оٴ�֧��������¤�֧�ѹ ���ͤ���ᵡ��ҧ�ѹ��§���ҧ������ҹ��
����㹡�����º��º�����ҧ����ͧ���
�����繸����ҷ����պҧ��觺ҧ���ҧ������¡ѹ��кҧ��觺ҧ���ҧ���ᵡ��ҧ�ѹ
���ѡ�֡����ҹ��ͤ������仹�������º��º��駤�������¤�֧�ѹ
��Ф���ᵡ��ҧ�ѹ�����ҧ�Ѳ��������������Ѳ���������ԡѹ
Whereas
Americans pride themselves on a studied informality and
openness,
their Japanese counterparts employ formality and complexity.
While
Americans value time, the Japanese treasure space. Americans have
always
enjoyed a sense of continental scale, employing metaphors of size to
describe both the natural
environment and industrial production.
Japan, on
the other hand, has exerted its genius on
the diminutive and the miniature.
America produces the world�s
airplanes, while Japan creates cameras and
transistors.
Yet
Japan and America share, to differing degrees, some large
experiences
and broad skills. Both for example, have transplanted cultures.
The
�mother� society China has influenced the daughter Japan in countless
way. Great Britain has similarly
influenced the United States � in everything
from
language to political structure, literature to cultural values. Americans
have highly developed the
business of buying and selling, of
advertising and
mass producing. Japan has likewise developed this
commercial spirit to a
high degree. Both peoples have always
emphasized the importance of work
and are paying penalties for
their commitment to development and
modernization.
㹢�ͤ�����ҧ�鹹��
���˹���á�鹤���ᵡ��ҧ�����ҧ������ԡѹ��Ф������
�����¹�֧������������ǡѺ contrast �� whereas,
while ��� on the other hand 㹷ҧ�ç�ѹ����
���˹�ҷ���ͧ���¶֧��������¤�֧�ѹ�����ҧ�Ѳ��������������Ѳ���������ԡѹ
�ѧ��鹼����¹�֧������������ǡѺ comparison �� both,
similarly ��� likewise
����˹�ҷ���ͧ����ѧࡵ�������
����� yet ������鹵� �繤����������ǡѺ contrast ������������ͷ����ʴ�����ᵡ��ҧ�����ҧ������ԡѹ��Ф�����������Ѻ�����������ǡѺ
contrast ����˹�ҷ��˹��
������������¹��ȷҧ�ҡ���˹�ҷ��˹�觷������������ǡѺ����ᵡ��ҧ�ѹ�������˹�ҷ���ͧ�������ǡѺ��������¤�֧�ѹ
����� yet �͡�ҡ�з�˹�ҷ�����ѭ�ҳ�������������Ҩ�����¹��ȷҧ�ͧ��������ͧ����
�ѧ����������§����ͧ���˹�����������µ�����ͧ�������ѹ��ѹ
㹡�����º��º����ᵡ��ҧ�ѹ
�ѧ�դ��ա�ͧ�ӷ���������¤�� however ��� nevertheless ��ǹ�ҡ�����鹵鹻���¤�ӹͧ���ǡѺ�����������蹷�����֡�����������ǹ
Addition ��� Illustration �������ҹ��ͤ������仹��
In the uncivilized state
every family owns a shelter as good as
the
best, and sufficient for its simpler wants. However, in modern
civilized
society not more than one half of the families own a shelter.
�������ҧ�� however ���˹�һ���¤ ����������ѧ��ǹ�á�ͧ����¤����
In modern civilized societies, however, not more� �·���
� 仨������� however ᷹����� but ��
����դ���ᵡ��ҧ㹡��������ͧ������ä� ������º��º�ͧ����¤���仹��
The author is a good writer; however,
we were unable to sell his book.
The
author is a good writer, but we were unable to sell his book.
����� however ��ͧ�� semi-colon ��ѧ����¤��ѡ�á���� however �� conjunctive
adverb ����� coordinating conjunction �����ͧ�ҡ���
but �� coordinating conjunction ��ͧ��
comma ��ѧ����¤��ѡ�á
�ѡ��¹��ǹ�ҡ�����һ���¤�á���������������ҡѺ����¤����ͧ
���Ҩ����դ�����鹵鹻���¤����ա��� ��
The
author is a good writer. However,
we were unable to sell his book.
��ǹ����� nevertheless �������ǡѹ
�����ǹ�ҡ��â�鹵鹻���¤ �ѧ㹢�ͤ������仹��
After
the Civil began, my father ran away from home and joined
the
army as a drummer boy. I used to
listen to him tell about the times when
he
went hungry or had to sleep in snow or rain with just a blanket. He was
not injured by the
hardships. I suppose there never
was a man more healthy.
In the 27 years that he
worked on the railroad I never knew him to lose a day.
Nevertheless, what happened to him in the
war was an important part of my
young life. I made him tell me everything he could
remember about his life
as a drummer boy in the Civil
War.
����� nevertheless ���ҧ�Ѻ however ��� but ��ǹ�ҡ����㹡óշ����� ��֧��й��� ������� ��;ٴ�֧���ҧ˹��������ҡ�к͡���
���֧�������ҧ��鹡�…�
�����кآ�ͤ�������㹷ҧ�ç�ѹ�������͢Ѵ��駡Ѻ��ͤ�������ҡ�
��㹢�ͤ�����ҧ�鹹������¹��ͧ��÷��к͡���
�����ʺ��ó��ʧ�����ͧ����繺ԴҨ�����觼š�з��֧�آ�Ҿ�ͧ��ҹ��ʹ���Ե
��֧��й�鹻��ʺ��ó�ѧ����ǡ��ѧ������Ӥѭ��ͪ��Ե�����硢ͧ�����¹
㹡����¹Ẻ expository ���¤���
�����¹�оٴ�֧���˵آͧ�������˹�� ��мŷ���Դ��鹨ҡ�˵ع��
㹡ó��蹹���դ����������������Ҩ������������§�˵���мŹ��
��������ѧ��������� so, therefore, thus, consequently, for this
reason ��� as a result
�����ҹ��ͤ������仹����������
therefore �繤������
There is a vast different
between the number of human wants and the
amount of resources and goods
capable of satisfying these wants.
Men must
therefore choose how to use resources
and goods in the best possible way.
Men must also decide how to
develop and improve the resources that they have.
Therefore, economics is sometimes called the
science of choice.
����� therefore �����鹵鹻���¤�ӹͧ���ǡѺ����������
� ������֡�������� �����ҧ������㹻���¤����
��ǹ�ҡ�����ҧ������ǹ�á�ͧ����¤ ��㹻���¤��ҧ�鹫���ҧ therefore
���������ҧ����Ҫ��� must ��С������ choose
�����Ҩ��������ѧ��иҹ (Men therefore must) ������ѧ������� (Men must choose therefore) ��÷�������¹������ҧ�������ͤ�����ҡ����㹡����¹���������ҹ�������֡������繤�㹵��˹����ǡѹ��ʹ����
�ա�Ը�˹�觷��Ъ����������¹������ҡ�����ҡ��鹤������¹������� �� �� thus
᷹ therefore ��ҧ �ѧ㹢�ͤ������仹��
At a certain season of our
life we are accustomed to consider every
spot
as the possible place for a house.
I have thus looked over the country
on
every side within a dozen miles of where I live. I have imagined myself
buying
all the farms, one after another, because all were to be bought and I
knew
their price.
�Ҩ�ִ����ѡ��Ҷ���� thus ��ǹ�ҡ�����������㹻���¤���ҧ㹵�����ҧ��ҧ��
��������Դ����������� �������������¹�դ���ᵡ��ҧ�ѹ��ҧ�Ҩ�ҧ thus
���˹�һ���¤�� ��ǹ����� consequently �������ö��᷹
therefore ��� thus ��
�����դ������¤���¤�֧�ѹ
�����ӻ����� to conclude, in conclusion, to sum up, in summary
��� to summarize ��˹�ҷ��������§��ͤ������е���ҡѺ��ͤ�������ҡ�
�����¹��������������ҹ�� ��ѧ�ҡ������Ժ�����͢�ͤԴ��繵�ҧ �
������������ ��е�ͧ�������Һ��Ң�ͤ������ � ���ѧ���ص�ŧ
��ǹ�ҡ���������ҹ���鹵鹻���¤�ѧ㹵�����ҧ���仹��
The
early days of Esalen Institute in Big Sur, California, were
times
of exciting psychi explorations and dramatic, if at times painful,
confrontations
between hostile groups. In one
memorable encounter,
blacks
and whites traded bitter comments, wept openly, and then, in
an
unexpected conclusion to their marathon session, warmly embraced
and
comforted one another. Everyone
from movie stars to star athletes,
world-famous
psychologists to martial arts specialists sought to expand
the
unpredictable period � as if all the turmoil of the 1960�s had been bottled
up
and shipped to this Oceanside retreat.
������������������㹡����¹Ẻ
expository ��Դ��ҧ � �� �����¶֧��óҸԡ�� ˹ѧ��;���� �ѧ㹵�����ҧ���仹��
Dear Editor:
I
believe your article on attempts to solve the traffic problem in
Bangkok
was rather unfair and one-sided. It
is easy to criticize the current
situation
and to belittle those responsible for seeking a solution. But I feel
that
you exaggerated the defects in the current one-way system and overlooked
its
positive aspects, particularly the improved efficiency of the bus service.
You
also failed to give any credit to the numerous traffic policemen who are
doing
a generally good job under difficult conditions. In conclusion, I feel
that
you did your readers a disservice by presenting them a distorted view
of
the actual situation on the streets of Bangkok.
�ѡ�֡�����Һ�֧���������������ҧ
� ���� ���� addition,
illustration, comparison and contrast, consequence ��� summary
������������繵�����ҧ��ͤ�������鹡����������������㴻�����˹������
������� � �ó� �����¹���������������»����������ͧ���ǡѹ
����Ҩ���������˹�� ��кҧ������������˹������ ���դ���������»�����
�ѧ��鹼����¹���繨е�ͧ���͡����������������������Ѻ�óյ�ҧ �
�������ҹ��ͤ������仹�� ��觼����¹����������������ҧ � ����˹�����ǡѹ
Income elasticity of demand
is the change in demand for particular
goods
that results from changes in the income of consumers. If a family�s
income
rises, for example, the family will tend to consume more meat, more
fruit,
more electricity, and more butter. However,
this is not true for all goods.
For
instance, if a family�s income rises, it may consume less cereal products,
because
it may substitute meat for some of the cereal products. Similarly, the
family may use less bus transportation,
substituting transportation by private
automobiles.
㹢�ͤ�����ҧ�鹹��
�����¹���ӨӡѴ�����ͧ income elasticity of demand �����ͷ����������ҹ����������� �����¹�֧��¡������ҧ���������� for
example ��㹻���¤���仵�ͧ��÷����к���ҵ�����ҧ������¡�ҹ�鹡��Ҩ������ԧ�����
�ѧ��鹨֧�������� However ���ͪ����������Ң�ͤ���������ҨТѴ��駡Ѻ��ͤ�������ҡ�
��ͨҡ��鹡�¡������ҧ�ա���� For instance �繤������
�͡�ҡ������ҧ��鹼����¹���ѧ�֡�֧�ա�ó�˹�觷�����¤�֧�ѹ�֧�������� Similarly
��鹵鹻���¤���� �ҡ��ͤ�����������餧��������ҧ�Ѵਹ��Ҥ��������ҧ
� ������ͤ���������ͧ�������
���㹢�����ǡѹ���˹�ҷ�����ѭ�ҳ������������ҹ�����Ң�ͤ������㹷�ȷҧ㴵���
[Update] Machine Learning บทที่ 4: Logistic Regression | for instance การใช้ – NATAVIGUIDES
Logistic Regression
โดย ชิตพงษ์ กิตตินราดร | ธันวาคม 2562
คราวที่แล้วเราได้เรียนรู้ Linear Regression เพื่อสร้างโมเดลพยากรณ์ผลลัพธ์ที่เป็นตัวเลขต่อเนื่อง (Continuous number) คราวนี้เราจะมาสร้างโมเดลสำหรับพยากรณ์หมวดหมู่ หรือที่เรียกว่า Classification กันบ้าง
โจทย์ของเราคือการจำแนกสายพันธุ์ของพืชตระกูล Iris ออกเป็น 3 กลุ่ม คือ Sentosa, Versicolor, และ Virginica โดยมีข้อมูลอยู่ 4 Feature คือ ความยาวกลีบเลี้ยง (Sepal length), ความกว้างกลีบเลี้ยง (Sepal width), ความยาวกลีบดอก (Petal length), และความกว้างกลีบดอก (Petal width) โดยทั้งหมดมีหน่วยวัดเป็นเซนติเมตร
ภาพจาก Radomil, CC BY-SA 3.0 | Dlanglois, CC BY-SA 3.0 | Frank Mayfield – originally posted to Flickr as Iris virginica shrevei BLUE FLAG, CC BY-SA 2.0
Load
เราจะใช้ชุดข้อมูล Iris plants dataset ซึ่งเป็นชุดข้อมูลยอดนิยมในการทดสอบโมเดลการจำแนกแบบหลายหมวดหมู่ โดยชุดข้อมูลนี้ถูกฝังอยู่ใน scikit-learn เรียบร้อยแล้ว สามารถเรียกใช้ได้เลยโดยการเรียก load_iris()
ฟังก์ชัน ในคลาส datasets
:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Load the iris data
iris = datasets.load_iris()
Explore
เมื่อโหลดแล้วลองดูโครงสร้างและคำอธิบายข้อมูล:
print(iris.keys())
print(iris["DESCR"])
print("Feature names are: ", iris["feature_names"])
print("Target names are: ", iris["target_names"])
Method .keys
ของ iris object จะเรียกดู Dictionary key ของชุดข้อมูล ซึ่งประกอบด้วย:
dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])
หมายความว่าถ้าเราเรียกดู Keys เหล่านี้ ก็จะเจอข้อมูลใน Key นั้นๆ เช่น ถ้าเราอยากรู้ว่าหมวดหมู่ที่จะพยากรณ์ มีอะไรบ้าง ก็เรียก iris["target_names"]
ก็จะได้:
['setosa' 'versicolor' 'virginica']
แนะนำให้เรียก iris["DESCR"]
เพื่อดูคำอธิบายชุดข้อมูลด้วย จะได้เข้าใจที่มาที่ไป ลักษณะ และจำนวนตัวอย่างข้อมูล:
Iris plants dataset
--------------------
**Data Set Characteristics:**
:Number of Instances: 150 (50 in each of three classes)
:Number of Attributes: 4 numeric, predictive attributes and the class
:Attribute Information:
- sepal length in cm
- sepal width in cm
- petal length in cm
- petal width in cm
- class:
- Iris-Setosa
- Iris-Versicolour
- Iris-Virginica
:Summary Statistics:
============== ==== ==== ======= ===== ====================
Min Max Mean SD Class Correlation
============== ==== ==== ======= ===== ====================
sepal length: 4.3 7.9 5.84 0.83 0.7826
sepal width: 2.0 4.4 3.05 0.43 -0.4194
petal length: 1.0 6.9 3.76 1.76 0.9490 (high!)
petal width: 0.1 2.5 1.20 0.76 0.9565 (high!)
============== ==== ==== ======= ===== ====================
:Missing Attribute Values: None
:Class Distribution: 33.3% for each of 3 classes.
:Creator: R.A. Fisher
:Donor: Michael Marshall (MARSHALL%[email protected])
:Date: July, 1988
The famous Iris database, first used by Sir R.A. Fisher. The dataset is taken
from Fisher's paper. Note that it's the same as in R, but not as in the UCI
Machine Learning Repository, which has two wrong data points.
This is perhaps the best known database to be found in the
pattern recognition literature. Fisher's paper is a classic in the field and
is referenced frequently to this day. (See Duda & Hart, for example.) The
data set contains 3 classes of 50 instances each, where each class refers to a
type of iris plant. One class is linearly separable from the other 2; the
latter are NOT linearly separable from each other.
Prepare
พอเข้าใจข้อมูลแล้ว ก็ต้องเตรียมข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่จะนำไปให้โมเดลฝึกได้ ซึ่งโดยหลักการคือการกำหนด Matrix ข้อมูลให้อยู่ในตัวแปร X ส่วน Vector เป้าหมายให้อยู่ในตัวแปร y โดยสำหรับชุดข้อมูลที่ฝังอยู่ใน scikit_learn เราสามารถเรียก Method .data
และ .target
ได้เลย
X = iris.data
y = iris.target
print("X_shape shape is:", X.shape)
print("y_shape shape is:", y.shape)
สองบรรทัดสุดท้าย เป็นการตรวจสอบมิติของข้อมูลทั้ง X และ y ซึ่งจะได้:
X_shape shape is: (150, 4)
y_shape shape is: (150,)
แปลว่า X เป็น Matrix ขนาด (150, 4) คือมี 150 แถวเท่ากับจำนวนตัวอย่าง และ 4 คอลัมน์เท่ากับจำนวน Feature ส่วน y เป็น Column vector ขนาด 150 ซึ่งจะต้องเท่ากับจำนวนแถวของ X matrix
อนึ่ง เราใช้ตัวพิมพ์ใหญ่ เช่น X เวลาแทน Matrix ส่วน Vector ใช้ตัวพิมพ์เล็กเช่น y เพื่อทำให้ชัดเจนว่าข้อมูลอยู่ในประเภทอะไรทางคณิตศาสตร์
จากนั้นเราจะแบ่งข้อมูลออกเป็น Train set กับ Test set โดยการสุ่มด้วยฟังก์ชัน train_test_split
ในโมดูล model_selection
โดยฟังก์ชันนี้จะ Return ตัวแปร 4 ตัว ได้แก่ Matrix X เพื่อเทรน, Matrix X เพื่อทดสอบ, Vector Y เพื่อเทรน, และ Vector Y เพื่อทดสอบ ตามลำดับ ดังนั้นให้เรากำหนดตัวแปรทั้ง 4 เมื่อเรียกฟังก์ชันนี้
# Split the data into train and test set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
print("X_train shape is:", X_train.shape)
print("y_train shape is:", y_train.shape)
print("X_test shape is:", X_test.shape)
print("y_test shape is:", y_test.shape)
สังเกตว่า train_test_split
มี Argument X
, y
ซึ่งก็คือชุดข้อมูลที่เราเพิ่งเตรียม และมี random_state
ซึ่งทำให้เราสามารถกำหนดได้การสุ่มแต่ละครั้งได้ผลออกมาเหมือนกัน ซึ่งเป็นประโยชน์ในการทดสอบโมเดล เพราะถ้าเราเรียกฟังก์ชันแต่ละครั้งแล้วผลออกมาไม่เหมือนกัน คือแต่ละครั้งก็สุ่มใหม่ เราจะไม่สามารถควบคุมตัวแปรในการทดสอบโมเดลได้
วิธีการกำหนด random_state
คือการใส่ตัวเลขจำนวนเต็มอะไรก็ได้ลงไป ถ้าดูหนังสือหรือโค้ดคนอื่นจะเห็นว่าบางทีจะใส่เลข 42
อันนี้เป็น Meme ซึ่งมาจากนิยายวิทยาศาสตร์เรื่อง A Hitchhiker’s Guide to the Galaxy ของ Douglas Adams
Visualise
ก่อนจะสร้างโมเดลก็น่าจะลอง Visualise ข้อมูลให้เห็นภาพสักหน่อย ในที่นี่เราจะสร้าง Scatterplot matrix ซึ่งแสดงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลแต่ละ Feature และจำแนกจุดที่เป็นตัวแทนของข้อมูลที่อยู่ในหมวดหมู่แต่ละหมวดจาก 3 หมวด โดยการใช้สีที่ไม่เหมือนกัน
# Plot the data
iris_df = pd.DataFrame(X_train, columns=iris.feature_names)
pd.plotting.scatter_matrix(iris_df, c=y_train, figsize=(12,12), marker="o")
ได้ผลแบบนี้:
วิธีอ่าน Scatterplot matrix มีดังนี้:
- Scatterplot matrix แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว ซึ่งอาจจะเป็น Feature ทั้งสองตัว หรืออาจจะเป็น Feature กับ Label ก็ได้ โดยแสดงทุกคู่ความสัมพันธ์ที่เป็นไปได้อยู่ในภาพเดียวกัน เลยมีหน้าตาเป็น Matrix
- จะเห็นว่า Matrix ช่องบนซ้ายแทยงลงมาช่องล่างขวา ไม่ได้แสดงเป็น Scatter plot แต่เป็น Distribution plot เพราะมันคือความสัมพันธ์ของตัวมันเอง โดย Distribution plot ก็มีประโยชน์ ทำเราจะได้เห็นว่ารายการข้อมูลทั้งหมดมีการกระจายตัวใน Feature นั้นอย่างไร เช่น ช่อง Sepal width พบว่ามีการกระจายตัวแบบ Normal distribution คือข้อมูลส่วนมากมีค่าอยู่กลางๆ แถวๆ Mean แล้วกระจายตัวออกทั้งด้านลบและด้านบวก
- ส่วนช่องอื่นๆ เราสามารถกำหนดให้แยกสีตาม Label ได้ ทำให้เห็นว่าในแต่ละคู่ความสัมพันธ์ ข้อมูล Label ไหนอยู่ตรงไหน ตัวอย่างเช่น คู่ Petal length VS. Sepal length (แถว 3 คอลัมน์ 1) จะเห็นว่า Label แรกจะมี Petal และ Sepal length น้อย, Label ที่สองอยู่ตรงกลางๆ, และ Label ที่สามมีค่ามาก แต่เมื่อดู Sepal width VS. Sepal length (แถว 2 คอลัมน์ 1) พบว่า Label 2 และ 3 มีค่าผสมผสานกัน แยกกจากกันไม่เด็ดขาด เป็นต้น
สำหรับเรา ประโยชน์หนึ่งจากการอ่าน Scatterplot matrix คือการสร้างความเข้าใจในภาพรวมว่าชุดข้อมูลนี้น่าจะ “ยาก” หรือ “ง่าย” ในการสร้างโมเดล โดยถ้าข้อมูลแต่ละ Label แยกจากกันค่อนข้างชัด การสร้างโมเดลก็จะค่อนข้างง่ายและแม่นยำ
Logistic regression algorithm
และแล้วก็เกือบถึงเวลาที่จะฝึกโมเดลให้เข้ากับชุดข้อมูล แต่ก่อนหน้านั้นเรามาทำความเข้าใจว่า Algorithm ที่เราจะใช้นั้นทำงานอย่างไร โดย Algorithm ที่เราเลือกใช้คือ Logistic Regression ชื่ออาจจะฟังดูเหมือน Regression ที่มีเป้าหมายพยากรณ์ค่าต่อเนื่อง แต่ในความเป็นจริงไม่ได้เป็นอย่างนั้น เราลองมาดูกันว่าโมเดลนี้ทำงานอย่างไร
Hypothesis function
ใน Classification model เราต้องการให้ y มีคำตอบ คือ 0 หรือ 1 เท่านั้น ซึ่งหมายความว่า “ไม่ใช่” หรือ “ใช่” (ตอนนี้กำหนดให้มีสองคำตอบไปก่อน การใช้หลักการเดียวกันมาใช้กับการจัดหมวดหมู่ที่มีหลายคำตอบ ทำได้โดยการใช้ Softmax function ซึ่งจะกล่าวถึงภายหลัง)
แต่ในความเป็นจริง เราไม่สามารถมั่นใจอะไรได้ร้อยเปอร์เซ็น ว่าคำตอบคือ “ไม่ใช่” หรือ “ใช่” ดังนั้น สิ่งที่เราต้องการ คือเราจะสร้าง Hypothesis function ที่ให้ค่าความเป็นไปได้ ที่คำตอบจะคือ “ไม่ใช่” หรือ “ใช่” โดยกำหนดขอบเขตการตัดสินใจ (Decision boundary) ไว้ที่ 0.5 ซึ่งจะทำให้เราได้ขอบเขตการตัดสินใจดังนี้:
โดย คือ Hypothesis function ที่มี x เป็น Input ซึ่งอยู่ในรูปของ:
อ่านว่า Sigma และ อ่านว่า Sigmoid z ซึ่ง นี้เป็นฟังก์ชันที่เรียกว่า Sigmoid function หรือ Logistic function ซึ่งเป็นที่มาของชื่อ Logistic regression นั่นเอง
Sigmoid function มีหน้าตาอย่างนี้:
- แกนนอนคือ Input ซึ่งในที่นี้คือ ส่วนแกนตั้งคือ Output ซึ่งในที่นี้คือ
- สังเกตว่าเมื่อ มีค่ามาก จะมีค่าเข้าใกล้ 1 ส่วนเมื่อ มีค่าน้อย จะมีค่าเข้าใกล้ 0
- สังเกตว่าเมื่อ , ซึ่งอยู่กึ่งกลางระหว่าง Limit ด้านบน คือ 1 และ Limit ด้านล่าง คือ 0 ดังนั้นเราจึงเลือก 0.5 เป็นขอบเขตการตัดสินใจนั่นเอง
- คือค่าคงที่ของ Euler มีค่าเท่ากับ 2.7182 (และทศนิยมลำดับต่อไปเรื่อยๆ)
- คือ Linear function ซึ่งเราเคยใช้ใน Linear regression โดยไม่มีตัวแปร Intercept
นั่นหมายความว่า:
อนึ่ง สำหรับใครที่สนใจจะเขียน Algorithm เอง จะควรจะแปลง ให้เป็น Vectorised form เพื่อเร่งความเร็วในการคำนวน ซึ่งมีวิธีคือหาการ Dot product ของ W transpose และ X (ทั้งคู่เป็น Matrix) ดังนั้นเราจะได้ Sigmoid function ดังนี้:
เมื่อได้ Hypotheses function แล้ว หน้าที่ของเรา คือการหาค่า w ที่จะทำให้ค่าความคลาดเคลื่อนระหว่าง กับ นั้นน้อยที่สุด การที่จะทำให้ค่าความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุดดังกล่าว ก็ต้องอาศัย Cost function และการหา Gradient descent ของ Cost function เหมือนที่เราเคยทำ
Cost function
สำหรับ Logistic regression เราจะใช้ Cost function ดังนี้:
ลองทำความเข้าใจเงื่อนไขของ Cost function ด้านบน พิจารณาว่าหน้าที่ของ Cost function คือการหาค่าตัวแปรที่จะส่งผลให้ Cost นั้นต่ำที่สุด ซึ่งแบ่งได้เป็น 2 กรณี คือเมื่อ y เท่ากับ 1 และ y เท่ากับ 0
โดยในกรณีของ y เท่ากับ 1 หากเราได้ Hypothesis function จะทำให้ Cost function ซึ่งก็คือ ซึ่งมีค่าน้อยที่สุดที่จะเป็นไปได้ ดังนั้นเราจึงใช้ เป็นตัวแทนของ Cost function ในกรณี
ส่วนในกรณีของ y เท่ากับ 0 หากเราได้ Hypothesis function จะทำให้ Cost function ซึ่งก็คือ ซึ่งมีค่าน้อยที่สุดที่จะเป็นไปได้ ดังนั้นเราจึงใช้ เป็นตัวแทนของ Cost function ในกรณี
เงื่อนไขทั้งสองแบบ สามารถนำมารวมกันเป็นสมการเดียวได้ว่า:
นำ Cost function นี้มาใส่ในรูปแบบ Cost function ของ Linear regression:
จะได้ Cost function เต็มรูปแบบ คือ:
หรือใน Vectorised form ดังนี้:
Gradient descent
เชื่อหรือไม่ว่าอนุพันธ์ของ ของ Logistic regression cost function นั้นเหมือนกับอนุพันธ์ ของ Linear regression cost function:
ส่วน Vectorized version ก็คือ:
ดังนั้น วิธีการอับเดตตัวแปรจึงทำเหมือน Linear regression ทุกประการ
Softmax function
Algorithm ของเราสามารถให้คำตอบสำหรับปัญหาที่มีคำตอบแค่ 2 ค่า คือ 1 กับ 0 เรียกว่า Binary classification แล้วถ้าคำตอบมีหลายค่า เช่นในโจทย์ของเรา ที่ต้องการจำแนกดอก Iris ออกเป็น 3 สายพันธุ์ล่ะ เราเรียกปัญหาแบบนี้ว่า Multiclass classification
Logistic Regression สามารถให้คำตอบปัญหา Multiclass classification โดยการแก้ไขรายละเอียดของกลไกเล็กน้อย ซึ่งจบลงที่การใช้ Softmax function ตอน Output โดยมีหลักการและขั้นตอนดังนี้:
1) คำนวนหาผลลัพธ์ Linear function z
ของแต่ละ Class k
:
เช่นกรณีของเรา มี k = 3
เราจะได้ , , และ ของข้อมูลแต่ละรายการ
2) นำ ไปประกอบกันใน Softmax function แทน Logistic function เดิม ดังนี้:
-
คือความเป็นไปได้ที่รายการนี้จะอยู่ใน Class
k
-
เป็นค่าความเป็นไปได้ที่รายการนี้จะอยู่ใน Class
k
โดยเทียบกับคะแนน Linear function ของแต่ละ Class ของรายการนั้น
โดย Softmax จะเลือกพยากรณ์ Class ที่ได้คะแนนความเป็นไปได้สูงที่สุด
ถ้าอ่านแล้วงง ลองโค้ด Softmax function ใน Python ดู:
z = [1, 2, 3]
p = np.exp(z)/np.sum(np.exp(z))
เมื่อเรียก p
จะได้ผลว่า array([0.09003057, 0.24472847, 0.66524096])
แปลว่าถ้า Linear function z ของ Class แรก ให้ผลเท่ากับ 1 ความเป็นไปได้ของ Class นี้จะเท่ากับ 9% เมื่อเทียบกับ Class ที่สอง (2 –> 24.47%) และ Class ที่สาม (3 –> 66.52%) ดังนั้น Softmax function จะเลือก Class 3 เป็นคำตอบ
3) Algorithm จะนำ ไปคำนวนใน Cost function ที่ดัดแปลงจากเดิมเล็กน้อย เรียกว่า Cross entropy cost function เพื่อหา Global minimum ที่จะทำให้ความต่างของค่าที่พยากรณ์กับค่าจริงมีน้อยที่สุด:
-
คือค่าจริงที่รายการที่
i
จะอยู่ใน Classk
ซึ่งจะมีค่า 1 หรือ 0
4) หาอนุพันธ์ในกระบวนการ Gradient descent โดยใช้สูตรเดิม:
อนึ่ง ฟังก์ชัน LogisticRegression
ใน scikit-learn จะเลือกใช้ Softmax function โดยอัตโนมัติอยู่แล้ว โดยดูจากข้อมูล Label y
ของเรา ซึ่งสะดวกมาก ไม่ต้องทำอะไรเพิ่มแล้ว แค่เรียกฟังก์ชัน
Modelling
ตอนนี้เราก็พร้อมแล้วในการสร้างโมเดล โดยเรียก Class LogisticRegression
และพ่วง Method .fit
เพื่อสร้างเทรนโมเดลไปเลย
# Train the model
logreg = LogisticRegression(max_iter=200, random_state=42).fit(X_train, y_train)
จะเห็นว่า Class LogisticRegression
มี Argument max-iter
อยู่ด้วย Argument นี้ทำหน้าที่ควบคุม Hyperparameter ของโมเดล โดยเราสามารถกำหนดว่าจะให้ Algorithm (เรียกใน scikit-learn ว่า “Solver”) ทำงานกี่รอบ ในลักษณะเดียวกับที่ Gradient descent อับเดต Parameter ซ้ำไปเรื่อยๆ เพื่อให้ Cost function ลดลงทุกๆ รอบ
อันที่จริง แต่ละโมเดลจะมี Argument แบบนี้มากมาย เช่น LogisticRegression
มี Argument ดังนี้ (ดูจากเอกสารอ้างอิงของ scikit-learn):
class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2′, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=’lbfgs’, max_iter=100, multi_class=’auto’, verbose=0, warm_start=False, n_jobs=None, l1_ratio=None)
เราจะพูดถึง Hyperparameter เหล่านี้ในหัวข้อถัดไป ในขั้นนี้เพียงแค่ให้รู้ก่อนว่าเราสามารถกำหนดค่าต่างๆ เพื่อปรับแต่งโมเดลของเราได้ในที่นี้
Evaluate
เมื่อเทรนโมเดลแล้ว เราก็มีประเมินความแม่นยำกัน:
# Evaluate the model's accuracy
print("Train set accuracy = " + str(logreg.score(X_train, y_train)))
print("Test set accuracy = " + str(logreg.score(X_test, y_test)))
ได้ผลว่า:
Train set accuracy = 0.9642857142857143
Test set accuracy = 1.0
นั่นคือเมื่อเทรนกับ Train set ได้ความแม่นยำ 96.42% ส่วนเมื่อนำมาทดสอบกับ Test set ได้ความแม่นยำถึง 100% ทีเดียว
สำหรับวิธีการคำนวนความแม่นยำของ Logistic regression สูตรนั้นง่ายมาก คือคำนวนว่าสัดส่วนระหว่าง ที่ให้ค่าตรงกับ ที่แท้จริงนั้น เป็นเท่าไหร่
Predict
มาลองดูกันว่าเวลาเราต้องการพยากรณ์จริงๆ นั้นทำอย่างไร สมมุติว่าเราไปเจอดอก Iris ที่อยากรู้ว่าเป็นสายพันธุ์ไหน เราจึงไปวัด Feature ทั้ง 4 มา ได้ว่า:
- sepal length 6 cm
- sepal width 2.5 cm
- petal length 4 cm
- petal width 1.5 cm
เราจะต้องใส่ข้อมูลนี้ลงไปในให้โมเดลพยากรณ์ โดยทำข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบและมิติเดียวกันกับ X ที่เอาไว้เทรน ซึ่งถ้าจำได้ เราเคยหามิติของ X ไว้ ได้ดังนี้:
X_shape shape is: (150, 4)
คือเป็น Array ขนาด 150 แถว 4 คอลัมน์ โดยแต่ละแถวคือ 1 รายการ ดังนั้น X ใหม่ของเรา ตั้งชื่อว่า X_new
จีงจะต้องเป็น Array มิติ (1, 4) ซึ่งเขียนใน Python ได้ว่า np.array([[6, 2.5, 4, 1.5]])
:
# Make a prediction
X_new = np.array([[6, 2.5, 4, 1.5]])
y_pred = logreg.predict(X_new)
y_pred_prob = logreg.predict_proba(X_new)
print("Prediction:", y_pred, "with the probability array:", y_pred_prob)
print("Predicted target name:", iris["target_names"][y_pred])
ได้คำตอบคือ:
Prediction: [1] with the probability array: [[0.01372466 0.91809317 0.06818217]]
Predicted target name: ['versicolor']
นั่นคือโมเดลได้พยากรณ์ว่าดอก Iris ดอกนี้ เป็นสายพันธุ์ Versicolor โดยมีความมั่นใจ 91.8% อย่างไรก็ตามก็มีความเป็นไปได้ที่จะเป็นสายพันธุ์ Setosa 1.37% และ Virginica 6.81%
ถ้าดูโค้ดแล้วงง ลองพิจารณารายละเอียดดังนี้:
- Method
.predict_proba
หมายว่าว่า ให้พยากรณ์โดย Output ออกเป็น Array ของความเป็นไปได้ - ทำไม
iris["target_names"][y_pred]
จึงให้ผลออกมาเป็นชื่อสายพันธุ์ได้ ถ้าจำได้ตอนต้น เรารู้ว่าชุดข้อมูลนี้ได้เตรียม Dictionary key ที่ชื่อtarget_names
ไว้ให้ โดยมีค่าว่า['setosa' 'versicolor' 'virginica']
คำสั่งนี้คือการเรียกค่าของ Keytarget_names
ลำดับที่[y_pred]
ซึ่งในที่นี้คือ[1]
นั่นเอง
สรุป
เป็นอันว่าเราสร้างโมเดล Logistic regression เพื่อพยากรณ์ปัญหา Multiclass classification สำเร็จ
ในบทต่อไปจะเจาะลึกรายละเอียดเกี่ยวกับการเตรียมข้อมูล โดยเฉพาะข้อมูลที่เป็นข้อความหรือหมวดหมู่ ซึ่งเราต้องแปลงให้เป็นตัวเลขเสียก่อน
หน้าแรก | บทที่ 3 Linear Regression Programming | บทที่ 5 Categorial Encoding
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
#racingpigeon #pigeonfancier Famous Pigeon Fancier | Gino Clicque \”Golden Prince\”
Welcome to my channel l Pekeng Ilokano channel is about History of Racing Pigeon of World Famous and Legendary Pigeon Fanciers.
All the videos, songs, images, and graphics used in the video belong to their respective owners and I or this channel does not claim any right over them.
racingpigeon pigeonfancier Famous Pigeon Fancier | Gino Clicque \”Golden Prince Team Clicque
● Tips
● Method
● Medication
● Motivation
● Feeding
GINO CLICQUE TEAM CLICQUE
In 2021, just as in previous seasons, the Clicque colony reached an extremely high level. On short, middle, long and extreme long distance, this allround loft is unmatched.
The name Gino Clicque is renowned worldwide for the achievements this champions loft has realized. Titels, large victories, ace pigeons and spectacular results…truly, the palmares of this colony has it all. For this loft that was already quite lonely at the top in the past years, has outdone itself once again in 2021. A remarkable season, together with 2018 possibly their best season ever.
Back then, two National KBDB ace pigeon titles were won, which was nearly repeated last season with a 2nd National Ace pigeon KBDB Long Distance Old Birds and 2nd National Ace pigeon KBDB Extreme Long Distance Yearlings. Besides these titles, three 2nd National prizes were won on Bourges yearlings, Limoges yearlings and Perigieux old birds. The fact that a staggering 52 wins and 92 National Top100 spots were won, leaves many speechless.
2021: a record year
The 2021 season as a whole was yet another success story, however some results were even more impressive than others. On the national classic from Bourges for instance, a staggering 25 Clicque pigeons took Top100 spots. Knowing there was a total of 30,000 pigeons on the old and yearlings race really puts this performance into perspective, truly spectacular! In pigeon sport the term ‘allround’ is thrown around quite a lot, but Team Clicque has the numbers to show for it. On the short distance and middle distance there were 27 victories, whilst also winning the 2nd National Ace pigeon title on the extreme long distance with Silver Olympic (BE203015063). Nonetheless, the favorite races on the racing calendar are those between 600700 kilometers, this is where the best results are achieved. More so, with warm and tough conditions these pigeons are in their element. A perfect example is National Perigieux; with beautiful weather and low speeds, Gino clocked 27 of his athletes in the National Top100 of which 12 in the Top 20 National!! Basketing his strongest racing team possible, it was an exceptional achievement. A strong loft performance, on which his first nominated bird was also the first to be clocked. This honor was for Tien Chang (BE193089137) who managed to secure the title of 2nd National Ace pigeon Long Distance KBDB.
_____________________________________
Copyright Disclaimer This channel used some contents for educational purposes under fair use. Copyright Disclaimer Under Section 107 of the Copyright Act 1976, allowance is made for \”fair use\” for purposes such as criticism, comment, news reporting, teaching, scholarship, and research. Fair use is a use permitted by copyright statute that might otherwise be infringing. Nonprofit, educational or personal use tips the balance in favor of fair use. Image Collected from Google.Com. Information Collected: Google.com
นอกจากการดูบทความนี้แล้ว คุณยังสามารถดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ อีกมากมายที่เราให้ไว้ที่นี่: ดูความรู้เพิ่มเติมที่นี่
IELTS Speaking – Do NOT say, \”For example…\” – Say this instead…
An IELTS Speaking Section lesson by aehelp.com. The first 1000 people who click the link will get 2 free months of Skillshare Premium: https://skl.sh/academicenglishhelp05211 This video explains the reasons you need to avoid saying, “for example” or “for instance in your speaking interview. It also teaches you several different options to use for stating examples that will help you to achieve a better score. The video also gives speaking interview examples with band 8 and band 9 students who use correct leading expressions to achieve higher scores when stating examples for their answers and explanations. Learn these strategies to help you get better band scores for this kind of interview setting, make sure to watch the lesson at the end. This playlist teaches important steps for IELTS speaking interview, and tips for what to do to get a band 7, 8, and 9. Check out our worldclass IELTS prep website at www.aehelp.com. This video is a part of a series that instructs the steps necessary to achieve a high score, between 7 to 9, on the IELTS speaking section question. This series will teach you the skills that will help you to be successful, confident and to reach success on these questions during the speaking interview. Follow the instructions carefully and make sure to practice. Use the subtitles, vocabulary definitions, and captions as necessary to help you comprehend the information. It is important to practice a lot to give full sentence answers which reflect the grammar structure of the questions. Strategies will help with fluent language, natural language, and complex language. This video is sponsored by Skillshare.
For Example — For Instance — Such as — in Business English — Speaking and Writing
Learn how to make your ideas or statements in speaking and writing stronger and more clear by using \”for example\” and \”such as.\”
This lesson is perfect for Business ESL students who want to speak better at work, in business or social life.
Using \”for example/instance or such as\” will help people better understand you. Thus, this will open more doors for you in terms of opportunities and benefits.
👍🏼Subscribe for more FREE videos to improve your English in minutes
https://www.youtube.com/channel/UCBgXGhz1scYpMlqAaNpGDA?sub_confirmation=1
Galaxy Tab S7 FE: สนุกทั้งเรียนและเล่น ด้วย S Pen | Samsung
สนุกทั้งเรียนและเล่น ด้วย S Pen ใหม่ พร้อมหน้าจอขนาดใหญ่กว่าเดิม เพียง 19,990. เท่านั้น
รายละเอียดเพิ่มเติม: https://bit.ly/3j6Rwpt
GalaxyTabS7FETH
such as, for example, example ใช้ต่างกันอย่างไร ดร.พี่นุ้ย อธิบายและเชียนประโยคตัวอย่าง writing
เข้าเนื้อหานาทีที่ 2.28 นะคะ
ดร.พี่นุ้ย สมิตา หมวดทอง
https://www.nuienglish.com
https://www.facebook.com/nuienglish
อยากเลี้ยงกาแฟพี่นุ้ย https://www.nuienglish.com/coffee
โรงเรียนสอนภาษาอังกฤษ NuiEnglish
อันดับ 2 ของประเทศในการสอบพรี ม.ต้น ขณะเรียนที่สาธิตปทุมวัน
สอบเข้ามหาวิทยาลัย ขณะเรียนเตรียมอุดมแผนวิทย์คอม ม.4 GPA 3.94
อักษร จุฬา เอกอังกฤษ เกียรตินิยมอันดับ 1 สามปีครึ่ง
ปริญญาโท Speech Communication ทุน ก.พ.
ปริญญาโท International Boundaries ทุนเชลล์ร่วมกับรัฐบาลอังกฤษ
ปริญญาเอก Development Management ทุนงบประมาณแผ่นดิน
เรียนภาษาอังกฤษ สอนภาษาอังกฤษ นนทบุรี nuienglish นุ้ยอิงลิช เรียนอังกฤษ สอนอังกฤษ nuienglish.com เรียนอังกฤษนนทบุรี
นอกจากการดูบทความนี้แล้ว คุณยังสามารถดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ อีกมากมายที่เราให้ไว้ที่นี่: ดูบทความเพิ่มเติมในหมวดหมู่LEARN FOREIGN LANGUAGE
ขอบคุณที่รับชมกระทู้ครับ for instance การใช้