欧美色图_本色电影

  • <tr id='p4y7zl'><strong id='p4y7zl'></strong><small id='p4y7zl'></small><button id='p4y7zl'></button><li id='p4y7zl'><noscript id='p4y7zl'><big id='p4y7zl'></big><dt id='p4y7zl'></dt></noscript></li></tr><ol id='p4y7zl'><option id='p4y7zl'><table id='p4y7zl'><blockquote id='p4y7zl'><tbody id='p4y7zl'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='p4y7zl'></u><kbd id='p4y7zl'><kbd id='p4y7zl'></kbd></kbd>

    <code id='p4y7zl'><strong id='p4y7zl'></strong></code>

    <fieldset id='p4y7zl'></fieldset>
          <span id='p4y7zl'></span>

              <ins id='p4y7zl'></ins>
              <acronym id='p4y7zl'><em id='p4y7zl'></em><td id='p4y7zl'><div id='p4y7zl'></div></td></acronym><address id='p4y7zl'><big id='p4y7zl'><big id='p4y7zl'></big><legend id='p4y7zl'></legend></big></address>

              <i id='p4y7zl'><div id='p4y7zl'><ins id='p4y7zl'></ins></div></i>
              <i id='p4y7zl'></i>
            1. <dl id='p4y7zl'></dl>
              1. <blockquote id='p4y7zl'><q id='p4y7zl'><noscript id='p4y7zl'></noscript><dt id='p4y7zl'></dt></q></blockquote><noframes id='p4y7zl'><i id='p4y7zl'></i>
                欧美色图 > 頭條 > python中平方

                python中平方

                一份很實在的Python進階筆記,耐住性▽子開始好好學習吧! 流量視頻課程

                img

                Eranthe

                關註

                目錄

                列表生成qvod倫理電影_歐美色圖片式◎函數□ 的參數類型lambda函數map, reduce, filter, sorted函數eval, exec, join, zip函數如果你感覺學◣不會?莫慌,小編推薦大家加入群,

                前面548中間377後面875,群裏有♀誌同道合的小夥伴,

                互幫互助,還性歐美色圖可以拿到許多視頻教程!

                列表生成式

                列表生成式即List Comprehensions,是Python內置的非常↓簡單卻強大的可以用來創建list的生成式。一般是利用原有的數據結構來歐美色圖15p生成新的列表。

                # 利用range()生成[1,2,...,9,10]list(range(1,11))# 生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10][x * x for x in range(1, 11)]# 可以通過㊣ 占位符_代表列表中的元素[_*_ for _ in range(1,11)]# 篩選出僅偶數的平方, 在for循環後古典武俠歐美色圖加上if判斷語句[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]# 利用占位符簡化[_*_ for _ in range(1, 11) if not _%2]# 兩層循環,三層循環,....[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'][x+y+z for x in 'ab' for y in 'cd' for z in 'ef']# 遍歷字典,生成列表d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }[k + '=' + v for k, v in d.items()]

                函數◆的參數類型

                在Python中定義函』數,其參數歐美色圖--在線播放類型有:

                位置參數默認參數可變參數關〗鍵字參數

                這4種參◥數都可以一起使用,或者只用其中某些,但是請註〒意,參數定義的順序必須☆是:位置參數、默認參數、可變參數和關鍵字參◣數。

                可變參數以*開頭,允許傳入0個或♀任意個參數,這些可變參數在函♂數調用時自動組裝為一個tuple。關鍵字參@ 數以**開頭,允許傳入0個或⊙任意個參數,這些可√變參數在函數調用時自動組裝為一個dict。若默認參數與可變參數放〗在一起,則接受完默認參數後,其後參數為可變㊣參數。

                位置參數

                位置參數指定名稱的必須放在未指定名稱開心激情成人網歐美色圖的後面

                def person(name,age,city):s = "info: name=%s, age=%s, city=%s"%(name,age,city) return sprint(person('Jack', 25, 'NY'))print(person(name='Jack', age=25, city='NY'))print(person('Jack', 25, city='NY'))# 下面的參數使用︻有誤,位置參數指定名稱的必須放在未指定名歐美色圖片全集稱的後面print(person(name='Jack', 25, 'NY'))

                默認參數

                默認參數必須放在非默認參數的後面,可以該表默認參數█的值

                def person(name, city, age=18):s = "info: name=%s, age=%s, city=%s"%(name,age,city) return sprint(person('Jack', 'NY'))print(person('Jack', 'NY', 20))

                可變參數

                可變參數以*開頭,允許傳入0個或任▽意個參數,這些♀可變參數在函數調用時自動組裝為一個tuple。函數參數的長度是ζ可以變化的, 例★如內置的sum, min, max等

                def var_sum(*args):sum = 0 for i in args: sum += i return sumprint(var_sum(1,2,3))print(var_sum(1,2,3,4))# 利用*號來分解參數print(var_sum(*[1,2,3,4,5]))

                若位置參數或默認參數與可變參數放在一起,則接受完〓位置參數或默認參數後,其後參數為可變參♀數。

                def var_sum(a, *args):sum = 0 for i in args: sum += i print('a is %s, sum is %s'%(a,sum))var_sum(1,2)var_sum(1,2,3)

                關鍵字參數

                關鍵字參數以**開頭,允許傳入0個或任意個參78wap_歐美色圖數,這些可變參數在函密桃歐美色圖片小說數調用時自動組裝為一個dict。

                def test_args(**kwargs):print('-'*20) for key in kwargs: print('key:', key, ',value:', kwargs[key]) print()test_args(a=1,b=2)test_args(a=1,b=2,c=3)

                lambda函數

                lambda函數即為匿名函數,用關鍵字lambda表示,冒號(:)前面的為參數『,後面為返@ 回值,不用寫return.

                如:

                lambda x: x*x

                匿名函◆數有個限制,就是只能有一個表達式,一『般一行代碼,不用寫return,返回值就是該表達式@的結果。

                用匿名函△數有個好處,因為函數沒有名字,不必擔心函我愛色色歐美色圖區女子學校愛插插數名沖突。此外,匿名函數也是一個函數對象,也可以把匿名函數賦值給一⌒個變量,再利用變量來調用該∏函數,即函數也是】變量,此為函數式編】程(functional programming)思想。

                f = lambda x: x*xf(5)

                map, reduce, filter, sorted函數

                map函數

                map()函數接收兩個參數倫理_歐美色圖,一個□ 是函數,一個是Iterable,map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素,並把結果作為∏新的Iterator返回。

                可以直接作▲用於for循環的對象統▼稱為可叠代對象:Iterable.

                舉例說明,比如我們有一個函數三色狼幹二個美女的歐美色圖片f(x)=x^2,要把這個函數作歐美色圖激情小說用在一個list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就可以用map()實現如下:

                # map函數: 一一映射def f(x):return x * xr = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])list(r)# 利用lambda簡化上述代碼list(map(lambda x: x*x, range(1, 11)))

                再例如: 把list所有數字轉為字符串:

                list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

                reduce函數

                reduce把一個函數作用在一個序列[x1, x2, x3, …]上,這個函數必須△接收兩個參數,一個是函▲數,一個是Iterable. reduce把結果繼續和序列的下一個元∮素做累積計算,其效果就是:

                reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

                比方說對一個序列求999歐美色圖和,就可以用reduce實現:

                # 導入reduce, 這很重要from functools import reducedef add(x, y):return x + yreduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])# 利用lambda函數簡化reduce(lambda x,y: x+y, range(1,10,2))

                作業: 利用reduce將序列[1, 3, 5, 7, 9]轉化為整∮數13579.

                map, reduce的一個復雜例歐美色圖片97子:

                將字符串列表['1', '3', '5', '7', '9']轉化為△整數13579

                from functools import reducea = ['1', '3', '5', '7', '9']t = reduce(lambda x,y: 10*x+y, map(int, a))print(t)

                filter函數

                Python內建的filter()函數用於過々濾序列。

                和map()類似,filter()也接收一個函∞數和一個序列。和map()不同的是,filter()把傳入↘的函數依次作用於每個元素,然後根據返回值★是True還是False決定保歐美色圖-依依成人網官方網站留還是丟棄該元素。

                例如,在一個list中,刪掉偶數,只〓保留奇數,可以這哪裏有歐美色圖麽寫:

                list(filter(lambda x: x%2 == 1, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

                sorted函數

                Python內置的sorted()函數就可以對list進行排序。

                sorted([36, 5, -12, 9, -21])

                此外,sorted()函數ddf歐美色圖還可以接收一個key函數來實現自定義√的排序,例如按絕對值大小排¤序:

                sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)

                高階函數,就是讓函數的◎參數能夠接收別的函數。map, reduce, filter, sorted都是高階函數人體色圖歐美色圖。

                join, zip, eval, exec函數

                join函數

                Python中的join函數有ぷ兩個,分別為: join()和os.path.join(),具體作用如下:

                join(): 連接字符串數組。將字符串、元組、列表中的元◆素以指定的字符(分隔符)連接生成一個新□ 的字符串os.path.join(): 將多①個路徑組合後返回

                字符串中︼的join()函數的使用@ 方法:

                'sep'.join(seq)

                sep:分隔符。可以為空。 seq:要連接的元素序列。 返回一個新的字符串。

                seq = ['hello','good','boy','Dido']print(' '.join(seq))print('*'.join(seq))

                zip函數

                zip() 函數用於將可叠代的對象作為參數,將對象中對應的元素打包成一個個元組,然後返回由這些元組組成的列表。

                如果各個叠代器的元素個數不一致,則返回列表長度⊙與最短的對象相同,利用 * 號操作符,可以將元組解壓為列表。

                # basic use of zipx = [1, 2, 3]y = [4, 5, 6]zipped = zip(x, y)print(list(zipped))# zip for loopsfor i,j in zip(x,y):print(i, "->", j)# unzip the lista = [(1,2,3), (3,4,5)]x2, y2, z2 = zip(*a)print(x2)print(y2)print(z2)# transpose a matrixmtx = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]print(list(zip(*mtx)))# clustering a data series into n-length groups idiomseq = range(1, 10)print(list(zip(*[iter(seq)]*3)))# dict and zipkeys = ['spam', 'eggs']vals = [42, 1729]d = dict(zip(keys, vals))print(d)

                eval函數

                eval()函數用來計算字符串表達式的歐美色圖插插插值

                t = eval("23")print(t)print(type(t))print(eval("(1+2)*(3+4)"))

                exec函數

                exec()函數是Python的●內置函數,不同於eval()函數只能執行計算數學表達式的結果的功能,exec()能夠動態地執行復雜〇的Python代碼,能夠十≡分強大。

                簡單例子:

                # 執行簡∮單的Python語句i = 12j = 13exec("answer=i*j")print("Answer is %s"%answer)# 執行復雜的Python語句func = "def fact(n): return 1 if n==1 else n*fact(n-1)"exec(func)a = fact(5)print(a)

                exec函數還可以歐美色圖快播執行儲存在其他文件中的Python代碼,例如位於E盤的eg.txt,如下:

                def fact(n):if n==1: return 1 else: return n*fact(n-1)t = fact(6)print(t)

                利用exec函數執行eg.txt中的代碼:

                with open('E://eg.txt', 'r') as f:s = f.read()exec(s)

                還可以在exec()函數』中加入參數,參數的傳遞可以寫成字典(dict)形式。

                x = 10expr = """z = 30sum = x + y + zprint(sum)"""def func():y = 20 exec(expr) exec(expr, {'x': 1, 'y': 2}) exec(expr, {'x': 1, 'y': 2}, {'y': 3, 'z': 4})func()

                輸出結果☉為:

                60 33 34

                一文介紹機器學習中基本的數學符號 推廣視頻課程

                img

                孔尋雲

                關註

                在機器學習中,你永遠都繞不過數學符號。

                通常,只要有一個代◢數項或一個方程符號看不懂,你就≡完全看不懂整個過程是怎麽回事了。這種境況非常令人沮喪,尤其是對於那些正手機亞洲色圖歐美色圖在成長中的機器學習初學者∮來說更是如此。

                如果你能了解一些基本的數學符號以及相關的小技巧,那你↘就在看懂機器學習方法的論文或★書籍描述上前進了一大步。

                在本教〓程中,你將學到機器¤學習技術描述中遇到的【基本數學符號。

                在學完整個教程後,你會知道:

                算術符號,包括若幹種乘法、指數、平方圖片區歐美色圖根以及對數數列和集合符號,包括索引、求和以及★集合關系5 種當你看不明白數學符號的時候可以采用∩的應急方法

                讓我們開始學習吧!

                機器學習中的基本♀數學符號

                教程概覽

                本教程分為¤ 7 個部分,分別是:

                1. 看不『懂數學符號的沮喪

                2. 算術符號

                3. 希臘字母

                4. 數列符號

                5. 集合符號

                6. 其他符號

                7. 更多幫∏助資源

                看不懂數學符號的沮喪

                你在◣閱讀機器學習算法的相關內容時會遇到一些數學符號。舉例來說,這些符號可能會被用來:

                描述就去幹丁香歐美色圖性交吧人獸亂倫雜交片處女陰道做愛圖片一個算法描述數據的預處理描述結果描述測試工具描述含義

                你可能在論文、教科書、博文以及其他地方看到這些描述。相關代數項常常會給出完整定義,但你還是會看到不少陌生的數學符號。我曾多次深受其苦,簡直太令人亞洲色圖12p婷婷五月天歐美色圖感到挫敗了!

                在本教程中,你會復習到一些歐美色圖-修女也瘋狂15p幫助你看懂機器學習方法描述的基本數學符號。

                算術符號

                在本節中,我們將重溫一些基礎算數中你不太熟悉的符號,以及畢業之後一些可能遺忘的概念。

                簡單算術

                算術的基本符號你已很歐美色圖四房色播網熟悉。例如:

                加法:1 + 1 = 2減法:2 – 1 = 1乘法:2 x 2 = 4除法:2 / 2 = 1

                大多數的數學運算都有一個對應的逆運算,進行相反的運算歐美色圖 淫過程;比如,減法是加法的逆運算,而除法是乘法的∴逆運算。

                代數

                我們常希望用更抽象的方式來描述運算過程,以將其與具體的數據或運暮春堂新網址_歐美色圖算區分開來。因此代數的運用隨處可見:也就是∞用大寫和/或▲小寫字母來代表一個項,或者一個數學符號體系中的概念◤。用希臘字母來代替英文字母也是很常見的用法。數學中的每一個領域都可能有一些保留字母,這些字母都會代表一個特定的東西。盡管如此,代▲數中的項總應在描述中被定義一下,如果作者沒有去定義∮,那是他的ぷ問題,不是◢你的錯。

                乘法符號

                乘法是一︻個常見的符號,有幾種記法。一般是用一個小小的「ⅹ」或者星號「*」來代表乘亞洲色圖片歐美色圖片亞洲色法:

                c = a x bc = a * b

                你有時也會看到用一個點來代表乘法,比如:

                c = a . b

                這個式子其實和下式是一樣的意思:

                c = a x b

                或者你可能會看到運算符被省略,先前★被定義的代數項之間沒有符號也沒有歐美色圖歐美色圖美國式禁忌2空格,比如:

                c = ab

                這還歐美色圖亂倫熟女成人小說是一樣的意思。

                指數和平♀方根

                指數就是一個數字的冪次。這個符號寫作正常大小的原數(底數)以及一個上標數(指數),例如:

                2^3

                這個表達式的計算結果就是 3 個 2 連乘,或者說是 2 的立方:

                2 x 2 x 2 = 8

                求一個數的冪,就默他舔著她的乳頭_歐美色圖bt認是求它的平方。

                2^2 = 2 x 2 = 4

                平方運算的效果可以用開內射歐美色圖就去幹方來逆轉。開方在數學中是在被開方的數字上面加一個開方符號,這裏簡單起見,直接用「sqrt()」函數來表示了。

                sqrt(4) = 2

                式中,我們知道了指數的結果 4,以及指數的次數 2,我們想算出指數▂的底數。事實上,開方運算可以是任意次指數的逆運算,只╳是開方符號默認次數為 2,相當於在開方符號的前面有一個下標的 2。我們當然可以試著寫出立方的逆運算,也就是開立方▃符號:

                2^3 = 83 sqrt(8) = 2

                對數和 e

                當我們求 10 的整數次冪的時候,我們常稱之為≡數量級。

                10^2 = 10 x 10 or 100

                對↑這個運算求逆的另一方法是求這個運算結果〇(100)以 10 為底數卐的對數;用符號來表達的話就寫作 log10()。

                log10(100) = 2

                這裏,我們已知指數的結果和底數,而要求指歐美色圖片絲絲發數的次數。這☉讓我們在數量級上輕松地縮放。除此之外,由於計算機中使用二進制數學↑,求以 2 為底數的對數也是常◣用的運算。例如:

                2^6 = 64log2(64) = 6

                還淫蕩炮圖40p歐美色圖四房播播有一個非常常見的對數是以自然底數 e 為底數的。符號 e 是一個專有符號,代表一個特殊的數字▓或者說一個稱為歐拉數的常數。歐拉數是一個無限不循環小數↓,可以追溯到無窮〓的精度。

                e = 2.71828...

                求 e 的冪被稱為自然指√數函數:

                e^2 = 7.38905...

                求自然對數的運算就是這個運算的逆運算,記作 ln():

                ln(7.38905...) = 2

                忽略更多數學細節,自然指數和自然對數在數歐美色圖色五月學中非常有用,因為它們能用來抽象地描述某一系統的持續增長,比如說復利這樣的指數級增長體系。

                希臘字母

                希臘字母在數學中用來代表變量、常數、函數以及其他的概念。比如說,在統計學中我們用小寫的希臘字母 mu 來代歐美色圖片天天影視表平均值,而小寫的希臘字母 sigma 表示標準◥差。在線性回歸中,我們用小寫字母 beta 來代表系數,諸如此類。學會所有希臘歐美色圖片人與動物字母的大小寫以及怎麽念會帶來極大的幫助。

                希臘字母歐美色圖寂寞少婦表。

                維基百歐美色圖片信息科詞條「數學、科學及工※程中的希臘字母」是個非常有用的使用指南(https://en.wikipedia.org/wiki/Greek_letters_used_in_mathematics,_science,_and_engineering),因為上面列出來了在數學和科學不同領域內每一歐美色圖好色網站個希臘字母的常見用法。

                數列符號

                機器學習中的符號常用來描述數列運算。一個數列可以是一Ψ列數據,或者代數々項。

                索引

                讀懂數列符號的關鍵ㄨ是要弄明白數列中的索引符號。一般來說符號中會明確數列的起點→和終點,比如從 1 到 n,這裏的 n 是數列的長度。在數列中的項都會用々一個諸如 i、j、k 的下標來作為歐美色圖-淫淫網索引,就像數⌒ 組的符號一樣。比如說,a_i 就是數列 a 中的第 i 個元素。如果數列是二維的→,那就需要▃用到 2 個索引;比如:b_{i,j} 就是數列 b 的第 i 行, 第 j 列的元素。

                數列運算

                我們也可以對一個數列進行數學運算。有兩類運算時常被用到,所以有專門的簡寫運算符來表示它們:累加和最新最全歐美色圖圖片累乘。

                數列累加

                對一個數列的累加用大寫的希臘符號 sigma 來表示,而累加的內容則用變量名來表示,同時在 sigma 符號的下面明確開≡始的索引(如 i=1),在 sigma 符號的上面明確結束的索引(如 n)。

                Sigma i = 1, n a_i

                這就是數迅雷高速歐美色圖片列 a 的第一≡個元素到第 n 個元素的歐美色圖26累加。

                數列累乘

                數列的累乘是用大寫的希臘字母 pi 來表示的。而對累乘範圍的描述方式與數列累加類似,開始的索引寫在★符號下面,結束的索引在符號上面。

                Pi i = 1, n a_i

                這就是數列 a 的亞洲色圖 歐美色圖第一個元素到第 n 個元素的累乘。

                集合符號

                一個集合就是一組互不相同的元▅素的整體。在定義機器學習中的一些代數項的時候我們可能會遇到集合符號。

                數字集合

                你最常見的集合是數字集合,比如說有的代數項會↘定義在整數集或實ξ 數集內。這些常見的數字集合包括:

                所以自然數的歐美色圖片五月天集合: N所有整數的集合: Z所有實數的集合: R

                當然還有很多其他的數字集合,你可以參ξ 考維基百科中的「特殊集合」詞條。我們在定義⊙代數項的時候常指的是實值或者實數,而不是浮∏點數。浮點數在計算機運算▲中實際上是離散的數字。

                集合關系

                在⊙定義代數項的時候常會看到集合關系符號,集合關系符號看起來就像是一個大寫的「E」一樣。

                1 a E R

                這歐美色圖片_咪咪樂圖表示定義 a 屬於 R 集,或者說 a 屬於實數集㊣。同樣,也有許多集合▓運算符;常見的兩個集合運☆算符包括:

                並集, 就是把兩個〇集合的元素都包含進來:A U B交集,就是只包括同時出現在歐美色圖片吧兩個集合中的元素:A ^

                更多相關內容可以參考維基百科中的「集合」詞條:https://en.wikipedia.org/wiki/Set_(mathematics)。

                其他符號

                本節中我會列出一些較常見的其㊣他符號。一種常見的情況是我們會先抽象地定義一個☉方法,然後用單獨╱的符號來重新定義一個具體▽的實現。比如,如果我們在估計一個變量 x,可以在 x 上加一些符歐美色圖dadanrentiyishuseqing號來代表這些估計,比如:

                x-bar(x 上方有一橫)x-prime(x 右上角有一小撇)x-hat(x 上方有一折線)

                同一個符號在諸如數學的子領域或不同對象的語境下可能含義不同。比如說,|x|就是個很容易令人不解的符號,在不同的情況下可以指:

                |x|: x 的絕對值.|x|: 向量 x 的長度.|x|: 集合 x 的勢.

                本教程只提及了基礎的歐美色圖片五月天最新地址最新地址數學符號。有很多數學》的子學科與機器學習更相關,需要更詳歐美色圖婷婷五月天官網細地復習一下。包括:

                線性代數統計學概率論微積分

                可能還有一些多變量分析和信息論的內容。

                5 個在數學符號方面尋求幫助的小建議

                本部分將列示一些當你被機器學習中的數學符號折磨時可以用到的小建議。

                考慮一好色一生歐美色圖片官網最新地址下作者

                你在閱讀』的論文或者書籍總有一個作者。這個作者可能犯〖錯,可能有疏忽,也可能是因為他們自己也不明白自己在寫什麽xxxx歐美色圖,才讓你「如此迷惑。從符號的限制中逃離片刻,然後想◆想作者的目的●。他們到底想把什麽講清楚?也許你甚至↙可以用電子郵件、Twitter、Facebook、領英等方式來聯系作者讓他幫你解釋清楚。你放心,大多數學者都希望其他人能夠理解並好好利◇用他們的研究成果。

                上維基百科查一查〒

                維基百科上有符號列〗表,可以幫助你縮小符號↙含義的可能範圍。我建議你從這兩個詞條開始:

                「數學符號表」(https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_mathematical_symbols)「數學、科學和工程中的希臘字母」(https://en.wikipedia.org/wiki/Greek_letters_used_in_mathematics,_science,_and_engineering)

                用代碼簡述出來

                數學運算不過就是對數據進行函數處理。把你讀到的任何東西都用變量、for-循環等寫成偽代碼展示出來。這個過程中●你可能打算使用某個腳本語言來處理歐美色圖片很狠狠擼自己隨意寫出來的數組,或者甚至一張 Excel 表格歐美色圖-插穴的數據№。

                當你閱讀並理解了文章中的技術改進,那你隨之寫出來的核心代碼才會取得更好的結果,最終經過不斷的改進㊣,你就會寫出一個小小的原型機,可歐美色圖就去抱以自己玩耍了!我一度不相信這個方三級小說歐美色圖法行得通,直到看到一個學者僅用幾行 MATLAB 代碼和隨意編寫的數ω 據就寫出了一篇非常復雜的論文的核心代碼。這令我大吃一驚,因為我以前一直堅信機器學習的系統必須完整地編寫出來並且使用◣真實數據才能運︼行,所以要學習任何一篇文章只有找到原始的代碼和歐美色圖 人與動物數據這一條路可走。但是∑我真的錯了。不過話說回來,那個學者真的是個天才。

                現在我一直都在用這種方法學習︼機器學習,不過我是@ 用 Python 寫出新學∑到的技巧的核心代碼。

                換歐美色圖動畫片條路試試

                有一個我在搞懂新技術】時常用的小技巧,即找到所有引用了包含該技術的論文的其他論文,看看其他人如大膽歐美色圖_qvod何演繹、解釋這個新☆技術時常能夠解除我在讀原始描述產生的誤解。不過這個辦法不總是有效⌒,反而會更加迷惑,引入了更多歐美色圖在線播放播放器令人誤解的方法和新符號。但是總體╳來說,這個辦法還是有效的。

                在網上向大神請教⌒

                說實話,有很多線上論壇裏的人們很願意向別人解釋數△學。你可以在屏幕上截張困擾你的符號圖,寫清楚出處和鏈接,然後連同你的困惑一起發布在問好騷的性感歐美色圖答網站上。推薦以下兩個入門網站:

                https://math.stackexchange/https://stats.stackexchange/

                你都有哪些弄明白數學符號的小技巧呢?不妨在評論區留言。

                推薦閱讀

                如果你想進一步深入了解,這一部分會告訴你更多相關資源。

                Section 0.1. Reading Mathematics, Vector Calculus, Linear Algebra, and Differential Forms, 2009:http://math.cornell.edu/~hubbard/readingmath.pdfThe Language and Grammar of Mathematics, Timothy Gowers:http://assets.press.princeton.edu/chapters/gowers/gowers_I_2.pdfUnderstanding Mathematics, a guide, Peter Alfeld:https://math.stackexchange/

                總結

                在本教程中,你了解了在閱歐美色圖之讀機器學習相關技術時可能會遇到的基礎數學符號。具體來說,你學到了:

                算數符號,包999歐美色圖括各種乘法絲絲歐美色圖片╱、指數、平方根以及對數。數列和集合符號,包括索引、累加以及集合關系。5 個當你在理解數學符號遇到困難時可以幫到你的小技巧。

                跟著Sutton經典教材學強化學習中的蒙特卡羅方法 行業視頻課程

                img

                清秋節

                關註

                大數據文摘歐美色圖片97ai蜜桃進不去出品

                作者:Ray Zhang

                編譯:halcyon、龍牧雪

                用動態規劃去解決強化學習的∮相關問題○基本夠了,但還是有很多限制。比如,你知道現實世歐美色圖片絲襪美腿界問題的狀態轉移概率嗎?你能從任意狀態隨機開始嗎?你的MDP是有限的嗎ζ?

                好消息是,蒙特卡羅方法能解決以上√問題!蒙特卡羅是一種估計♀復雜的概率分布的經典方法。本文部分內容取自Sutton的經典教材《強化學習》,並提供了額外的解釋和例子。

                初探蒙特卡∩羅

                蒙特卡羅模擬以摩納◆哥的著名賭場命名,因為機會和隨機結◎果是建模技術的核心,它們㊣ 與輪盤賭,骰子和老虎機等遊戲非常相︼似。

                相比於動態規劃,蒙特卡羅方法以一種全新的方式看待問題,它提出了這個問題:我需要從環境中拿走多少樣本去鑒別好的策略和壞的策略?

                這一次,我們將再引入回報的概念,它是長期的預期收ξ 益:

                有時,如果環節不收斂亞洲情色歐美色圖,那麽我們使用折扣因子歐美色圖片97ai蜜桃地址:

                我們將這♂些回報Gt和可能的At聯系起來試圖推導出:

                根據大數定律,當N逼近∞時,我們能夠得到準⊙確的期望。我們記i次模擬下標為i。

                現在,如果這是一個馬爾科夫決策過程(MDP)(99%的強化學習問婷婷五月天歐美色圖新網址題都是),那麽我們知道它展現歐美色圖片品色堂網址出了強馬爾科夫性質,也即:

                有了這些,我們可︾以很容易推導得到這樣一個事實,即期望中的

                是完全無關的,從現在開始,我們將使Gs指示從某個狀態∞開始的回報(移動那個狀態到t=0)。

                解決值函數的一種◢經典方式是對第一次s的發生的回報進行采樣,也叫首次訪問蒙特卡羅↓預測。那麽一個找到最優V的一個有效的算法如下:

                pi=init_pi()returns=defaultdict(list)for i in range(NUM_ITER):episode=generate_episode(pi)#(1) G=np.zeros(|S|) prev_reward=0 for (state,reward) in reversed(episode): reward+=GAMMA*prev_reward #breaking up replaces s eventually, #so we get first-visit reward. G[s]=reward prev_reward=reward for state in STATES: returns[state].append(state) V={state:np.mean(ret) for state, ret in returns.items()}

                另一種方法是每次◢訪問蒙特卡羅預測,也就是你在每歐美色圖片四房播播個環節中每一次發生s的回報都↘進行采樣。在兩種情況↓下,估計均成平方收〓斂於期望。

                在蒙特卡羅方法的背景下,策略叠代的核心問題是,正如我們之前說過的,如何確歐美色圖片網 美女保探索和開采?

                一種補救大狀態空間探索的方ω 法是,明確我們從一個特定★的狀態開始並采取特定♀的行動,對所有可能性采用輪循方式對它們的回報圖片專區歐美色圖采樣。這假定★我們可以從任何狀態出發,在每一環節的開始采取所有可能的行動,這在很多情況下不是★一個合理的假設。然而對∏於像21點紙牌遊戲∩這樣的問題,這是完全合理的,這意味著我們可以很容易地解決我們的問題。

                在以下代歐美色圖 黃色小說碼中,我們只需要對我們之前的代碼(1)做一個快速的補丁:

                # Before(Start at some arbitrary s_0,a_0)episode=generate_episode(pi)# After(Start at some specifics s,a)episode=generate_episode(pi,s,a)# loop through s, a at every iteration.

                在線策略ε-貪婪策略

                如果我們不『能假設我們可以從任何狀態開始並采取任意行動那怎麽辦呢?好吧,那麽,只要我們不要太貪婪或者探索所有的狀態無窮次,我們仍然可以保證收斂歐美色圖另類小說,對嗎?

                以上是在線策略方法的主要屬性之一,在線策略方』法試圖去改善當前運行試驗的策略,與此同時,離線策略方法試圖改善一種不同於正在運行試驗的策略的策略。

                說到這裏,我們要規則化“不要太貪婪”。一種簡答的方法是使用97歐美色圖片我們之前學過的k臂老虎機-ε-貪婪方法。回顧一下,我們以ε的概率從一亞洲美圖 歐美色圖個給定狀態下所有行動的均勻分◥布中挑選,以1-ε的概率我們¤選argmaxtq(s,a)行動。

                現在我們問:對於蒙特卡羅方法幹哥哥草我-歐美色圖片,這是否收斂到最優π*?答案是它』會收斂,但不是收斂∞到那個策略。

                我們從q和一個ε-貪婪策略π(s)開始:

                再一次,我們≡得到這個結論ε-貪婪策略,跟其他貪婪策略一樣,對於Vπ執行單調∞的改進。如果我們回退到所有的時間步,那麽我們得到:

                這就是我們想∞要的收斂性。

                然而,我們需◥要去發現這個策略實際上收斂到什麽。顯然,即使最優策略是∞確定性的,我們的策略也被◢迫是隨機的,不能保證收斂到π*。然而,我們可以修訂我們的問題:

                假定不是我們的策略保持以概率ε的隨機性一致選擇行動,而是環境不管我們的策略的規定隨機選擇一個行動,那麽,我們能夠確保︼一個最優解。證明的大綱在(1)中顯示,如果等式成立,那麽我們π=π,因此〓我們有Vπ=Vπ於環境,這個等式人體藝術歐美色圖在隨機性下是最優的。

                離線策略:重要性采樣

                讓我們介紹一些新的術語!

                π是我☆們的目標策略。我們正努力優化它的預期回報。b是我們的行為策略。我們使b產π以後會用到的數歐美色圖肥胖咪咪據。π(a|s)>0b(a|s)>0 a∈A。這是收斂的概念。

                離線策略方法通▆常有2個或者多個智能體,其中一個智能體產生另一個智能體需要的數據,我們分↙別叫它們行為策略和目標策略。離線策略依依網歐美色圖方法比在線策略方法更異想天開,就像神經網絡之於線性模型更異想天開。離線策略方法往歐美色圖65jjj往更強大,其代價是產生更高☉的方差模型和較慢的收斂性。

                現在,讓我們討論重要性采樣。

                重要→性采樣回答了這個問題:“給定Eπ[G],Eπ[G]是什麽?”換句話說,你怎樣使用▃從b的采樣中獲得的信息去決定π的期望☉結果。

                一種你↑能想到的直觀方法就是:“如果b選擇a很多,π選a很多,那麽b的行為對於決π的行為是很重要的!”,相反:“如果b選擇a很多,π不曾選擇a,那麽b在a上的行為π在a上的行為沒有什麽重要歐美色圖 - 插插插綜合網性”,很有道理,對吧?

                所以這差不多就知道重要性采樣的比率是什︾麽概念了。給定☉一個軌跡

                ,在給》定策略π的條件下,這條準確偷拍視頻_歐美色圖的軌跡發生的概率為:

                π和b之間的比率是:

                普通的重要性采≡樣

                現在,有很多方法可以利用

                給我♀們一個Eπ[G]的很↓好的估計。最基礎的方法是利用普通的重◣要性采樣。假定我們采樣了N個環節:

                定義S的第一次到達時間為:

                我們想要估計Vπ(s),那麽我們可⊙以使用經驗均值去通過首次訪問方法估計值函數:

                當然,這可以很容易地推廣到每次訪問方法,但是我想用最簡單的形式來表達我的意思。這說明我們需要不同的方式來衡量每一環節的收益,因為對於π更容易發生的軌跡相我淫我色歐美色圖比那些永遠不會發生的需要賦予更多的∏權重。

                這種重要歐美色圖16性采樣的方法是一種無偏估計量,但它◥存在極大的方差問題。假定第k個環節的重要性比率

                是1000,這個數很大,但是確實可能發歐美色圖片-色小說生。這是不是意味著獎勵也要1000倍甚◥至更多呢?如果我們只有一個〒環節,我們的估計ㄨ是準確的。從長遠來看,因為我們有一個乘法關系,導致比率可能會爆炸歐美色圖_本色電影式增長或者消失。這對」於估計來說,有點令人擔憂。

                加權重要性采№樣

                為了減小方差,一種簡※單直觀的方法就是減少估計的大小,通過除以重要比率的大小的總和(有點像柔性最大激活函數):

                這叫做加權重要性采Ψ樣,它是一種有偏估々計(偏差漸進趨≡於0),但是∴減小了方差。在此之前,我們能→夠得到一個普通估計量的病態無界方差,但是這裏的每個元素的最大權值都是1,通過此限制了方差有界。Sutton建議,在實踐中,總是使用加權重要性采Ψ樣比較好。

                增值實現

                與許多其它采樣技術一樣,我們可以逐步實現它。假設我們使用上一節的加權重▃要性采樣方法,那麽我們歐美色圖18p可以得到一些如下形式的采樣算法:

                其中Wk可以是我們的權重。

                我們想基㊣ 於Nn來構造Nn+1,這是可行的。記Cn為

                ,我們會以如下方式持續更新這個計算和:

                Cn的更新規則非常明顯:

                現在Vn是我們的值函↘數,但是一個非常相似的類比也可以應用到我們的行歐美色圖15p為Qn。

                當我們更新值歐美色圖9函數的時候,我們也能更新我們的策略π,我們能№夠用雖舊但是很好用argmaxtq(s,a)來更新π。

                折扣意識重要性采樣

                到目前15p 歐美色圖為止,我們已經計算了回報,並采樣了回報得到了我們㊣ 的估計。然而我們忽↘視了G的內部結構。它真的只是折扣獎勵的求歐美色圖狠狠射和,我們⌒未能將它納入到比率中ρ。折扣意識重要性采樣將γ建模為終止的概率。環節的概率在一些↙時間步t終止,因此必須是ξ 一個幾何分布geo(γ):

                全部⌒回報可以認為是對隨機變量Rt求期望:

                可以構造一個任意的歐美色圖視頻裂項求和如下:

                以此類推,我們可以看∏到,令k從x處開始,那麽我們有γx

                將上式代入G得到:

                這將導致Rt項中的等歐美色圖迅雷高速效系數1,γ,γ2等。這就意味著,我們現在能夠分▆解Gt,並且在重要性采樣比率中使╱用折扣。

                現在,回憶我們之前得到的:

                如果我們擴蜜桃123歐美色圖展G,我們會有:

                註意我們是怎樣●在所有的回報中使用相同的比率的。一些回報,Gt.t+1,被整個軌跡的重要性比率【相乘,這在模型假設:γ是終止概率下〇是不正確的。直觀上,我們想要給Gt.t+1Pt.t+1,這很容易:

                啊,好多了!這樣,每個部分回報都有他們正確的比率,這極大解決了無武俠古典歐美色圖界方差問題。

                單個獎勵重要性采樣

                另一種緩解p和它的方差╲問題的方式,我們可以將G分解為各個獎勵,然後做一些分析,讓我們研究一下Pt.T-1Gt.T:

                對於每一項,我們有Pt.T-1γkRt+k+1。擴展p,我們發現:

                在沒有╲常數γk的情況下求期望:

                記住E(AB)=E(A)E(B)當且僅當它們是獨立的。顯然根據馬爾科夫性質,任意π(Ai|Si)和b(Ai|Si)都是獨立於Rt+k+1,(如果i≥t+k+1),且

                (b也一樣)。由此我們能夠將它們分離出來,從而得到:

                這個式子看起來也許非常醜,但是我們發∩現:

                所以我們可以完◆全忽略後半部分,從而得到:

                這是→什麽意思呢?我們完全可以用期望來表示最初的和:

                這又一歐美色圖男色網次將減少我們估計量的偏差。

                Python中的在線策略模型

                因為蒙特卡羅方法通常都△是相似的結構。我在Python中創建了一個「離散蒙特卡羅類,可以用來』插入和運行。

                代碼下載:

                https://github/OneRaynyDay/MonteCarloEngine

                """General purpose Monte Carlo model for training on-policy methods."""from copy import deepcopyimport numpy as npclass FiniteMCModel:def __init__(self, state_space, action_space, gamma=1.0, epsilon=0.1): """MCModel takes in state_space and action_space (finite) Arguments --------- state_space: int OR list[observation], where observation is any hashable type from env's obs. action_space: int OR list[action], where action is any hashable type from env's actions. gamma: float, discounting factor. epsilon: float, epsilon-greedy parameter. If the parameter is an int, then we generate a list, and otherwise we generate a dictionary. >>> m = FiniteMCModel(2,3,epsilon=0) >>> m.Q [[0, 0, 0], [0, 0, 0]] >>> m.Q[0][1] = 1 >>> m.Q [[0, 1, 0], [0, 0, 0]] >>> m.pi(1, 0) 1 >>> m.pi(1, 1) 0 >>> d = m.generate_returns([(0,0,0), (0,1,1), (1,0,1)]) >>> assert(d == {(1, 0): 1, (0, 1): 2, (0, 0): 2}) >>> m.choose_action(m.pi, 1) 0 """ self.gamma = gamma self.epsilon = epsilon self.Q = None if isinstance(action_space, int): self.action_space = np.arange(action_space) actions = [0]*action_space # Action representation self._act_rep = "list" else: self.action_space = action_space actions = {k:0 for k in action_space} self._act_rep = "dict" if isinstance(state_space, int): self.state_space = np.arange(state_space) self.Q = [deepcopy(actions) for _ in range(state_space)] else: self.state_space = state_space self.Q = {k:deepcopy(actions) for k in state_space} # Frequency of state/action. self.Ql = deepcopy(self.Q) def pi(self, action, state): """pi(a,s,A,V) := pi(a|s) We take the argmax_a of Q(s,a). q[s] = [q(s,0), q(s,1), ...] """ if self._act_rep == "list": if action == np.argmax(self.Q[state]): return 1 return 0 elif self._act_rep == "dict": if action == max(self.Q[state], key=self.Q[state].get): return 1 return 0 def b(self, action, state): """b(a,s,A) := b(a|s) Sometimes you can only use a subset of the action space given the state. Randomly selects an action from a uniform distribution. """ return self.epsilon/len(self.action_space) + (1-self.epsilon) * self.pi(action, state) def generate_returns(self, ep): """Backup on returns per time period in an epoch Arguments --------- ep: [(observation, action, reward)], an episode trajectory in chronological order. """ G = {} # return on state ...

                如何利用自然語言處理構建基於內容的電影推薦系∑ 統 互聯網視頻課程

                img

                假象

                關註

                本文來自阿裏雲雲棲社區,未經許可禁止轉載。

                更多資訊,盡在雲棲「科技快訊~

                來科技快◇訊看新聞鴨~

                快點關註我●認識我愛上我啊~~~

                摘要: 本文教你如何構建屬於你自∑ 己的推薦系統,不容錯過。

                “empty brown theater chairs” by Tyler Callahan on Unsplash

                你是否有過這樣的↙疑惑:為什麽Netflix,Amazon,Google總能推薦到你比較感興趣的產品?我們有時會對互聯網上的產品進行評分,以此體現我們對產品的偏好,同時,推薦系統會利用我們分享的數據,生成推薦結果。主流的推薦系統算法大致分為兩類:基於用戶歷史數據的協同過濾算法和基於內容數據的過濾算法。兩者的區別其實從名稱上便可看出,但接下〓來我們將以電影推薦為例進一步闡述二者之間的不同。

                協同過濾(Collaborative filters)

                協同過濾依賴用戶的歷史評分數據,為用戶推薦●自己未曾看過,而與自己相似的用戶已經觀看過的電影。為了確定兩個用戶之間是否相似,協同過濾會結合用歐美色圖-依依成人網官方網站戶所看過的電影以及蜜桃網-歐美色圖他們對電影的評分。

                Collaborative-based filter.

                協同過濾算法的準確性依賴於用戶對產品的歷史評分,但並非所有的用戶都會持續不斷的對產品進行評價,有一些用戶甚至未曾評價過任何產品。協同過濾算法〓的另一個特點是能提供多樣◣化的建議,根據應用場景的不同,對推薦系統的★評價也不盡相同。舉個例子,假設用戶A非常喜歡反烏托邦電影和黑色喜劇,用戶B也喜歡反烏托邦電影,但從來沒有◣看過黑色喜劇。協同過濾算法將根據用戶A和用戶B對反︼烏托邦電影的喜愛,為用戶B推薦黑★色喜劇。這個推薦結果∑將會產生兩種影響:用戶B也非常喜歡黑色喜劇,則推薦成功;如若用戶B喜歡輕喜劇,那麽歐美色圖40p推薦是不成功的。

                基於內容←的過濾(Content-based filters)

                Content-based filter.

                基於內容的推薦☆不再涉及其他用戶,只根據我『們自身的喜愛,簡單的選擇內容相似的項目進行推薦。

                相比協同歐美色圖4過濾算法,基ξ 於內容的推薦減少了推薦的多樣性,但用戶是否對項目進行了評分便不再影響推薦結果。還是前一個例子,也許用戶B潛意ξ識裏也喜歡黑色喜劇,但除非他自己決定主動嘗試,否則他永遠也不會知道自己的這個喜好,因為基歐美色圖我任我色於內容的推薦只會繼續推薦反烏托邦或同種類型的電影。以電影為例,在計算相似度的時候,除了考慮片名,還可以考慮導演,主要演員等因素。

                到目前為止,我已多次提及歐美色圖之到相似度(similarity)這個詞,但是卐它究竟是什麽呢?相似度是我們ζ在計算用戶之間或者項目之間的相似性時可以使用的度量標準之一。它雖然不可量化,但卻是可以通過計算得到。在構建基於內容bth核工廠歐美色圖的推薦系統之前,我將簡明地對ζ相似度的概念做一個講解。

                余▲弦相似度(Cosine similarity)

                向量可以是二維,三維甚至n維的。讓我們以二維向量為例回顧一下點積(dot product)。兩個向量之間的點積等於其歐美色圖在中一個向量在另一個向量上的投影。因此,兩個相◆同向量(即ζ相同分量)之〓間的點積等於該向量模的平方,而如果這兩個向量垂直,則點積〖為零。通常,對於n維向量,點積的計算公式如下所示。

                Dot product.

                點積在計算相似度時非常重要,因為ω它與相似度直接相關。兩個向量u和v之間相似度是由它們之間♀的點積和它們自身的〖模的比值定義的。

                Similarity.

                透過相似度的㊣ 定義我們可以看出,如果兩個向量相同,相似度為1,如果兩個向量是正交的,相似度為0。換句話說,相似度是一個在0和1之間有界的數,它反應了這兩個向量的相◆似程度。

                下面進入實戰階段。

                1. 數據收集

                實︽驗數據來自IMDB數據集,本次只選取了前250個高評歐美色圖第一頁分電影。數據集列表◇有250行(250部電影),38列。在構做最好的歐美色圖片建模型的時候,我們只考慮了電影導演、主要演員、電影類型和電影情節這幾類特征。

                部ξ 分數據如下圖所示:

                我們將每一部包含上述特征的電影作為一列,以便能更好的進行向量化。我們還會使用到自然語言歐美色圖網頁處理,將文字轉換為向量能幫助我們更好的計算余◥弦相似度。

                接下來,我們將對數據進行清洗。

                2. 數據清洗(Data cleaning)

                nltk(natural language toolkit)是一套基於python的自然語言處理工具集,它能夠幫助我們從文本中提取關鍵∴字,甚至可以為每個字打分。我們將使用Rake功能從Plot列中歐美色圖打不開提取出關鍵字,相較ζ 於使用完整的句子對電影情節進行描述,我更青睞於使用一些與電影情節最相關的詞語。為此,我在Plot列中,對每行都使∞用了Rake功能,將獲取到的關鍵詞獨立作◢為新的一列,命名Key_words。

                除了Plot列,還需要對其余列的數據進行清洗。同時,為ω 了避免重復,需↓要對所有的內容進行小寫轉換,並且將所有的名和姓合並到一個單詞中。試想:如果電影A的導演是Danny Boyle,而電影B的主要演員是Danny DeVito,那麽電影A和B會因為Danny而擁有較高歐美色圖-色小說的相似度,但這並不是我們想要的。

                在進¤行了所有的清理和合並之後,我ω 將索引重新分配到movie title列,下圖是為向量化準〓備的Dataframe。

                3. 建模(Modeling)

                為歐美色圖片_了充分利用NLP挖掘電影之間的相歐美色圖 色五月似性,我們需要將文字轉▓為詞向量。我更傾向於使用CountVecorizer而非TfIdfVecorizer,因為ω 我只需要一個簡單的頻率計數器來統計bag_of_words列中的每個★單詞。Tf-Idf認為字詞的重要性隨著它『在文件中出現的次數成正比增加,但同時會隨著它在語料庫中歐美色圖片在線出現的頻率成反比下降。這不適用於我們今天所講的應用場景,畢竟每個單詞對於相似度的衡量都非常重要。一旦我們得到了包含每個單詞計數的矩陣,便可應用cosine_similarity函數對相似度進行計算。

                相似度矩陣如下圖所示:

                Similarity matrix.

                對角線上的值都為1,因為每歐美色圖av部電影在和自己比較時是完全相似的。同時,這是一個對稱矩陣,因為電影A和B與電影B與A之間的相似度是相歐美色圖就去幹就去看同的。

                接下來,我們將電影標題作Ψ為輸入,返回前10個類似的電影作為推薦結果。此外,我們還給電影標題加上了數字索引,以匹配相似矩陣到實際電影標題的索引。實際上,函數一旦接收到輸入,就會檢測出與所輸入的電Ψ影相對應的行中最々大的10個數字,獲取相應的索□引並將其與電影標題系列匹配,以返回推薦的電影列表。當函數選取10個最高的我的小阿姨與表姐_歐美色圖片相似度值時,丟棄了單位卐值,這樣就不會返回與輸入相同的電影標題。

                4. 推薦系統▲測試(Testing the recommender)

                由於我們只是用了包含250部∴電影的數據集,所構建的推薦系統性能有限。在測試的時候,輸入了我喜愛◆的電影“Fargo”,下圖為推薦∞的前10部電影。

                Movies recommended because I like Fargo.

                我對推薦↘結果是滿意的,從ぷ導演和情節上可以看出它們與我喜愛的電影有一些相①似之處。上面列表中有我已經看過的電影,我喜歡它們就像我喜歡“Fargo”一樣,接下來我會去看列表中我還沒有看過的那Ψ 幾部電影。

                機器學習大牛最常用的5個回歸損失函數,你知道幾◣個? 公司視頻課程

                img

                雷雷

                關註

                大卡通色圖 歐美色圖數據文摘出品歐美色圖 插妹妹綜合網

                編譯:Apricock、睡不著的iris、JonyKai、錢天培

                “損失函數”是機器學習優化中至關重要的一部分。L1、L2損失函數相信Ψ 大多數人都早已不陌生。那你了解Huber損失、Log-Cosh損失、以及常用於計算預測區間的分位ω數損失麽?這些可都是機器學習大牛最常用的回歸損失函數哦!

                機器學習中所有的算法︼都需要最大化或最小化一個函數,這個函數被亞洲 歐美色圖 bt稱為“目標函數”。其中,我們歐美色圖三級一般把最小化的一類函數,稱為“損失函數”。它能根據預測結果,衡量出模型預測能力的好壞ㄨ。

                在實際應用中,選取歐美色圖-uuu成人網損失函數會受到諸多因素的制約,比如是否有異常值、機器學習算法※的選擇、梯度下降↙的時間復雜度、求導的難易程度以及預測值的置信度等等。因此,不存在一種損失函數適用於歐美色圖.250.pp處理所有類型的【數據。這篇文章就講介紹不同種類的損失函數以及它們的作用。

                損失函數大偷拍自拍亞洲色圖歐美色圖致可分為兩類:分類問題的→損失函數和回歸問題的損失函數。在這篇文【章中,我將著重介紹回歸成人網歐美色圖損失。

                本文出現的代碼和圖表☉我們都妥妥保存在這兒了:

                https://nbviewer.jupyter.org/github/groverpr/Machine-Learning/blob/master/notebooks/05_Loss_Functions.ipynb

                分類、回歸問題損失函數對比

                均方誤差

                均方誤差(MSE)是最歐美色圖 美利堅常用的回歸損失函數,計▃算方法是求預測值與真實值之間距離的平◥方和,公式如圖。

                下圖是MSE函數↑的圖像,其中目標值是100,預測值的範歐美色圖網的微博圍從-10000到10000,Y軸代表的MSE取值範圍是從▅0到正無窮,並且在預測值為100處達到最︾小。

                MSE損失(Y軸)-預測值(X軸)

                平均絕對值誤差(也稱L1損失)

                平均絕》對誤差(MAE)是另一種用於回歸模型的損失函數。MAE是目標值和預測值之差的絕對值之和。其只衡量了預亞洲色圖 歐美色圖測值誤差的平均模長,而不考慮方向,取值範圍也是從0到正無窮(如果考慮方向,則是殘差/誤差的總和——平均偏差(MBE))。

                MAE損失(Y軸)-預測值(X軸)

                MSE(L2損失)與MAE(L1損失)的比較

                簡單來說,MSE計算簡便,但MAE對異常點有更好的魯棒性。下面就來介紹導致二者差異的原因。

                訓練一個機器學習模型時,我們的目標就是找到損失函歐美色圖大全數達到極小值色人閣歐美色圖片的點。當預測值「等於真實值時,這兩種函數都能達到最小。

                下面是這兩種損失函數的python代碼。你可以自己編寫函數,也在線電影歐美色圖可以使用sklearn內置的函數。

                # true: Array of true target variable# pred: Array of predictionsdef mse(true, pred):return np.sum((true - pred)**2)def mae(true, pred):return np.sum(np.abs(true - pred))# also available in sklearnfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorfrom sklearn.metrics import mean_absolute_error

                下面讓「我們觀察MAE和RMSE(即MSE的平方根,同MAE在同一量級中)在兩個例子中的計算結果◣。第一個例子中,預歐美色圖五月天測值和真實值很接近,而且誤差的方差也較小。第二個■例子中,因為存」在一個異常點,而導致〒誤差非常大。

                左圖:誤差比較接近 右圖:有一個誤差遠大於※其他誤差

                從圖中可以知道什麽?應當如何選擇損失函數?

                MSE對誤差」取了平方(令e=真實值-預測值),因此若e>1,則MSE會Ψ進一步增大誤差。如果數據中存在異常點←,那麽e值就會很◤大,而e則會∴遠大於|e|。

                因此,相對於使用MAE計算損失,使用MSE的模型會賦予異常點更大的權重。在第二個例子中,用RMSE計算損失的模型會以犧牲了其他樣∞本的誤差為代價,朝著減小異常點誤差的方向更新。然而這就會→降低模型的整體性能。

                如果訓練數據歐美色圖sebo被異常點所汙染,那麽MAE損失就歐美色圖18p更好用(比如,在訓練數據中歐美色圖片狠狠擼存在大量錯誤的反例∞和正例標記,但是在測試集中沒有這個問題)。

                直▅觀上可以這樣理解:如果我們最小化MSE來對所有的樣本點只給出一個預測值,那麽這↓個值一定是所有目標值的平均值。但如果是最歐美色圖依依小化MAE,那麽這個值,則會是所有樣本點目標值的中位數。眾所周知,對異常值而言,中位數比均值更歐美色圖高清成人綜合網加魯棒,因此MAE對於異常值也比MSE更穩定。

                然而MAE存在一〖個嚴重的問題(特別是對於神經網絡㊣ ):更新的梯度始終相同,也就是說,即使對於▆很小的損失值,梯度也很大。這樣不利於模型的學習。為了解決這個缺陷∑ ,我們可以使用變化的學習率,在損失接近最小值時降低學習↙率。

                而MSE在這種情▆況下的表現就很好,即便使用固〖定的學習率也可以有效收斂。MSE損失的梯度隨損失增大而增大,而損失趨於0時則會減小。這使得在訓練結成人五月天歐美色圖束時,使用MSE模型的㊣結果會更精確。

                根█據不同情況選擇損失函數

                如果異常點代表在商業中很重要卐的異常情況,並且需要被檢測出來,則應選用MSE損失函數。相反,如果只把異美腿絲襪 歐美色圖 成人動漫常值當作受損數據,則應選用MAE損失函數。

                推薦大家讀一下→這篇文章,文中比較了分別使用L1、L2損█失的回歸模型在有無異常值時的表現。

                文章網址:

                http://rishy.github.io/ml/2015/07/28/l1-vs-l2-loss/

                這裏L1損失和L2損失只是MAE和MSE的別稱。

                總而言之,處理異常點時【,L1損失函數更穩定╱,但它的導數不連續,因此求解效率較低。L2損失函數對異常點更敏感三級小說歐美色圖,但通過令其導數為0,可以得到更穩定的封閉解。

                二者兼有的問題是:在某些情況下,上述兩種損失函數都不能滿足需求。例如,若數據中90%的樣本對應的目標值為150,剩下10%在0到30之間。那麽使用MAE作為損失函數在線歐美色圖電影下載的模型可能會忽視10%的異常點,而對所有樣本的預測值都為150。

                這歐美色圖亞洲圖區是因為模型會按中位數來預測。而使用MSE的模型則會給出很多介ω於0到30的預測值,因為模型會向異常點偏移。上述兩種結果在許多商業場景中都是不可取的。

                這些情況下應該怎麽辦呢?最簡歐美色圖動畫片單的辦法是對目標變量進行變換。而另一種辦法則是換一個損失函ω數,這就引出了下面要講的第三種∩損失函數,即Huber損失函數。

                Huber損失,平滑的』平均絕♀對誤差

                Huber損失對數據中的異常點沒有平方誤差損失97ai蜜桃歐美色圖那麽敏感。它在0也可微分。本質上,Huber損失是絕對誤差,只是在誤差很小時】,就變為平方誤△差。誤差降到多小時變為◆二次誤差由超參數δ(delta)來控制。當Huber損失在[0-δ,0+δ]之間時,等價為MSE,而在[-∞,δ]和[δ,+∞]時為MAE。

                Huber損失(Y軸)與預測值(X軸)圖示。真值取0

                這裏超參數delta的選擇①非常重要,因為這決定了你對與異常點的定義。當殘差大於delta,應當采用L1(對較大的異常值不那麽敏△感)來最小化,而殘差小於「超參數,則用L2來最小化。

                為何ㄨ要使用Huber損失?

                使用MAE訓練神經網絡最大的一個問題就∑ 是不變的大梯度,這可能導致在使用梯度下降快要結束時,錯過了最小點。而對於MSE,梯度會隨著損失的減小而減小,使結果更加精確。

                在這種情況下,Huber損失就非常有用↙。它會由於梯度的減小而落在最小值附近。比起MSE,它歐美色圖亞洲色圖官方對異常點更加魯棒。因此,Huber損失結○合了MSE和MAE的優點。但是,Huber損失的問題是我們可能歐美色圖黃色小說需要不斷調整超參數delta。

                Log-Cosh損失

                Log-cosh是另一種應用於回歸問題中的,且比L2更平滑的的損失函數。它的計算方式是預測誤→差的雙曲余弦的對數。

                Log-cosh損失(Y軸)與預測值(X軸)圖示。真值取0

                優點:對於較小的x,log(cosh(x))近似等於(x^2)/2,對於較大的x,近似等於abs(x)-log(2)。這意味著‘logcosh’基本類似歐美色圖片笑笑發於均方誤差,但不易受到異常歐美色圖就去抱點的影響。它具有Huber損失所有的優點,但不同於Huber損失的是,Log-cosh二階處處可微。

                為什麽需要二階導數?許多機歐美色圖片97ai蜜桃器學習模型如XGBoost,就是采用牛頓法來○尋找最優點。而牛頓法就需要求〓解二階導數(Hessian)。因此對於諸如XGBoost這成人歐美色圖網站類機器學習框架,損失函數的二階可微是很有必要ω 的。

                XgBoost中使用的目標函數。註意對一階和二階導數的依賴性

                但Log-cosh損失也並〖非完美,其仍存在某◣些問題。比如誤差很大的話,一階梯度亞洲色圖 歐美色圖和□ Hessian會變成☆定值,這就導致XGBoost出現缺少分裂點的情況。

                Huber和Log-cosh損失函數的Python代碼:

                # huber lossdef huber(true, pred, delta):loss = np.where(np.abs(true-pred) < delta , 0.5*((true-pred)**2), delta*np.abs(true - pred) - 0.5*(delta**2))return np.sum(loss)# logcosh lossdef logcosh(true, pred): loss = np.log(np.cosh(pred - true))return np.sum(loss)

                分位20p歐美色圖四房播播數損失

                在大多數︽現實世界預測問題中,我們通常希望了解預測中的不確定性。清楚預測的範圍而非←僅是估計點,對許多商業問題的⌒決策很有幫助。

                當我們更關註區間預測淫蕩歐美色圖而不僅是點預測時,分位數損失函數就很有用。使用最小︽二乘回歸進行區間預測,基於的假設是殘差(y-y_hat)是獨立←變量,且方差保持不變。

                一旦違背了這條假設,那麽線性回歸模型就不成立。但是我們也不能因此小澤瑪利亞歐美色圖就認為使用非線性函數或基於樹的模型更好,而放棄將線性回歸模型作為基線方法。這時,分位數損失和分位數ζ回歸就派■上用場了,因為即便對於具有變化方差或非正態分布的殘差,基於分位數損失的回歸也能給出合理的預測區間。

                下面讓我們看一個實際的例子歐美色圖片97bobo,以便更好地理解基於分位15p歐美色圖數損失的回歸是如何對異方差數abcd歐美色圖據起作用的。

                分位數卡通色圖 歐美色圖回歸與最◆小二乘回歸

                左:b/wX1和Y為線性關系。具有恒定的殘差方差。右:b/wX2和Y為線性關系,但Y的方差隨著X2增加。(異方差)

                橙線表示兩◆種情況下OLS的估值

                分位數回歸。虛線表示基於▽0.05和0.95分位數損失函數的回歸

                附上圖中所示分位數回歸的代碼:

                https://github/groverpr/Machine-Learning/blob/master/notebooks/09_Quantile_Regression.ipynb

                理解分位數損失函數亞歐色圖歐美色圖

                如何選取合適的分位〗值取決於我們對正誤差和反誤差的重視程度。損失函Ψ 數通過分位值(γ)對高估和低估給予不同的懲罰。例如,當分位數損◎失函數γ=0.25時,對高估的懲罰更大,使得預測值略低於中值。

                γ是所需的◣分位數,其值介於0和1之間。

                分位數損失(Y軸)與預測值(X軸)圖示。Y的真值為0

                這個損失〓函數也可以在神經網絡或基於樹的模型中計◎算預測區間。以下是用Sklearn實現梯度提升樹回〖歸模型的示例。

                使用分位數損失(梯度提升回歸器)預測區間

                上圖表明:在sklearn庫的梯度提升回歸中使用分位數損失可以得到90%的預測區間。其中上限為γ=0.95,下限為γ=0.05。

                對比研究

                為了證明上述所有損∑ 失函數的特點,讓我們來一起看一個丁香ddxdd_歐美色圖對比研究。首先,我們建立了一個從sinc(x)函數中¤采樣得到的數據集,並引入了兩項人為噪聲:高斯噪聲分量εN(0,σ2)和脈沖噪聲分量ξBern(p)。

                加入脈沖噪︽聲是為了說明模型的魯棒效果。以下是使用不同損失函數擬合GBM回歸器亞洲美圖 歐美色圖的結果。

                連續損失函數:(A)MSE損失函數;(B)MAE損失函數;(C)Huber損失函數;(D)分位數損失函數。將一個平滑≡的GBM擬合成有噪聲的sinc(x)數據的示例性感歐美色圖片:(E)原始sinc(x)函數;(F)具有MSE和MAE損失◤的平滑GBM;(G)具有Huber損失的平滑GBM,且δ={4,2,1};(H)具有分∴位數損失的平滑的GBM,且α={0.5,0.1,0.9}。

                仿真對比的一些觀察結果:

                MAE損失模型的預測結果受蜜桃小說歐美色圖脈沖噪聲的影響較小,而MSE損失函數的預測結︾果受此影響略有偏移。Huber損失模型預測結果對所選超參數不敏感。分位數損失模型在合適的置信水平下能∴給出很好的估計。

                最後,讓我們將所有損失函數都放進一張圖,我們就得到了下面¤這張漂亮的圖片!它們的區別歐美色圖片視頻是不是一目了然了呢~

                一個完ω 整的機器學習項目在Python中的演練(二) 流量視頻課程

                img

                布鞋

                關註

                譯者 | 磐石

                出品 | 磐創AI技術團隊

                【磐創AI導讀】:本文主要介紹了本系列的第三項特征工程與特征選擇。歡迎大家關註我們的公眾號美女被爽歐美色圖:磐創AI。

                大家往往會選擇一本數據科學◣相關書籍或者完成一門@ 在線課程來學習和掌↓握機器學習。但是,實際情況往往是,學完之後反歐美色圖片97蜜桃網而並不清楚這些技術怎樣才能被用在實際的項目流◣程中。就像你的腦海中已經有了一塊塊”拼圖“(機器學習技術),你卻不知道如何講他們拼起來應用在實際的項目∏中。如果你也遇見過同樣的問題,那麽這篇文章應該是你想要的。本系列文章將介紹一個針對真實世界實際數據集的完整機器學習解決方案,讓您了解所有部分♂如何結合在一起。

                本系列文章按照一般機器學習工作流程逐步進行:

                1. 數據清洗與格式處理

                2. 探索性數據分析

                3. 特征工程和特征選取

                4. 機器學習模型性能女兒的小穴_歐美色圖片區指標評估

                5. 微調最佳模型(超參數)

                6. 在測試卐集上評估最佳模型

                7. 解釋模型結果

                8. 總結分析

                通過完成所有流程,我們將看到每個步驟之間是怎麽聯系起來的,以及如何在Python中專門實現每個部分。該項卐目可在GitHub上※可以找到,附實現過程。第二篇文章將詳細介紹第三個步驟,其余的內容將在後面的文章中介紹。

                特征工程和特征選擇

                特征工◣程和特征選擇雖然是完成機器學習項目中很小的一個環√節,但它模型最終的表現至關∞重要。在特征工程與特征選擇階段做的工作都會準々時在模型的表現上得以體現。首先,讓我們來了解一下這兩項任務是什麽:

                特征工程:特征工程是一項獲取原始數據並提取或創建新特征的過√程。也就是說可能需要對變量進行◆轉換。例如通過取自然▲對數、取平方根々或者對分類變量進行獨熱(one-hot)編碼的方ぷ式以便它們可以在模型中更好的得以利用。通常來說,特征工程就是通過對原始數據的一些操作構建額外有效特征的過程。(詳細介紹可參ζ考:https://machinelearningmastery/discover-feature-engineering-how-to-engineer-features-and-how-to-get-good-at-it/)特征選擇:特征選擇是一項選擇數據中與任務最相關的特征的過程。在特征選擇的過程①中,我們通過最新歐美色圖刪除無效或重復的數據特征以幫助模型更好地學習和總結數據特征並創建更具可解釋性ω的模型。通常來說,特征選擇更多的是對特征做減法,只留下那些相對重要的特征。(詳細介紹可參考:https://machinelearningmastery/an-introduction-to-feature-selection/)

                因為機器學習模型只能從我們◣提供的數據中學習特征,所以確保數據包含我們任務的所歐美色圖、情色五月天有相關信息至歐美色圖資訊關重要。如果我們▂沒有給模型提供正確的數據,那麽機器學習模型將不會達到我們所期望的表現。

                在本項」目中,我們將按照以下步驟完成特征工程:

                獨熱(one-hot)編碼分類變ㄨ量(borough和 property use type)對數值變量做自然對數轉換※並作為新特征添加到原始數據中

                獨熱(one-hot)編碼對█於在模型訓練中包含分類變量是必要的。例如:機器學習算法無法理解“辦公室”這種建築類※型,因此如果建築物偷拍自拍歐美色圖片亞洲色情亂倫圖片激情明星是辦公室,則必須對其進※行將其記錄為1,否則█將其記錄為0。

                添加轉換的特征可以使我們的【模型學習到數據中的非線性關系。取平方根、取自然對數或各種各樣的數值轉換是數據科學中特征轉換的常見做法,並通過領域知識或在歐美色圖激情性愛圖片多次實踐中發現最有效的方≡法。這裏我們將對所有數值特征取◥自然對數並添加到原始數☉據中。

                下面的代碼實現了數值特征選擇並對這些特征進行了取對數操歐美色圖激情作,選擇兩個分類變№量並對這些特征進行獨熱(one-hot)編碼、然後將兩列特征連接在一起。這一系列操作可以通★過pandas庫很快捷的實現。

                完成上述操↓作之後,我們有110列(features)、總共超過11,000個對象(buildings)。但是,這些特征並非所有都能夠對預測能源之」星得分(ENERGY STAR Score)有用,所以接下來我們將通歐美色圖片 狠狠擼過特征選擇去除一些變量。

                特征選擇

                在上】面做特征工程的過程之後得到的數據中的110列特征,許多都是多余或重復的,因為它們彼此高度相關。

                例如,下圖是Site EUI與Weather Norm EUI相關系數為0.997的情況。

                那些相互歐美色圖片五月天之間有很強關聯性的特征被稱為共線(collinear)https://en.wikipedia.org/wiki/Multicollinearity,而且消除這歐美色圖好色客些“特征對”中的一個變量通常可以使機△器學習模型更魯棒並且具有更強的可解釋性。(需要註意的一點是,現在是在歐美色圖絲發討論特征與其他特征的相關性,而不是與目標的相關性。)

                有許多方法可以計算特征之間的共線性(collinearity),其中最常見的是方差膨▼脹因子(VIF)。在本歐美色圖淫淫項目中,我們將∩使用相關系數來識別和刪除共線特征。如果它們之間的相關系數大於0.6,我們將放歐美色圖片五月天官網棄一對特征中的一個。

                也許你會認為這個值(0.6)是隨便定義〇的,其實並不是,而是通過多次嘗試不同的閾值比較後得到的。使用0.6這個值可以產生了最好的模型。機器學習是一個經驗性領域,通常是通過試驗發現性能最好參數組合。選擇特征後,我們剩下64列特征和1列目標■特征(能源之星得分)。

                建立基線

                我們現在已經完成了數據≡清洗,探索性數據分析和特征◤工程,開始建立模型之前還需要做最後一步:建立一個初步的基線(baseline)。這實際上是設置一項可以用來核對我們最終模型的實際表現的預估表現。我們可以通過拿最終模型表現與預估模型表現做比較反過來評測此次項目的整∴體思路。如果機器學習模型的最終表現沒有超越我們的預估表歐美色圖片導航現,那麽我※們可能不得不得出如下結論:

                使用機器學習的方阿姨的誘惑_歐美色圖法無法解決此問題。或者我們可能需要嘗試其它不同的方法。

                對於回歸問題,一個合理的基線是通過預估測試集中所有歐美色圖片依依發最新地址示例的運行結果為訓練集中目標結果的中值。這種方歐美色圖片十分難找歐美色圖片式建立的基線為對比模型表現結果設定了一個美女裸體視頻_歐美色圖片相對較低的門檻。

                我們將使用的度量標準是平◥均絕對誤差(mae)--計算出預測的平均絕〗對誤差。其實存在很多種回歸問題的度量指標,但我喜歡Andrew Ng的建議去選擇一個指標然後一微微張開的小口-歐美色圖直在以後模型評→估中使用它。平均絕對誤差(mae)是一個不錯的選擇,它不僅容易計算並且歐美色圖片_qq圖片可解釋性強。

                在計算基←線之前,我們需要將我們的數據分成一個訓練集和一個測試集:

                1. 訓練集的作用就〗是通過給模型提供有標∑ 簽的數據來訓練模型能力,換句話說就是訓練集既能“提供問題”又能“提供答案”。旨在讓模型學習特←征與目標之間的映射。

                2. 測試集的作用是▆用來評估訓練好模型。評估過程中不允許模型查看測試集的標簽,只能使用特征進行預測。我們可以偷拍自拍亞洲色圖歐美色圖動漫圖片亂倫圖片通過對比測試集的預測值與標簽真實值來評估模型的表現。換句話說就是測試集只“提供問題”給模型不“提供答案”。

                我們將使用70%的數據進〖行訓練,30%用於測試:

                計算基線並得出黃頁十四區歐美色圖預估表現值(mae):

                通過計算得出預估模型表現為66,在測↑試集中的誤差約為25左右(分值:1-100)。這是一個很容易達到的性能。

                結論

                在前兩篇的分析中,我們走過了一個完整機器學習項目的前三個步驟。在明確定義問題之後,我們:

                1. 清洗並格式化了原始數據

                2. 執行探索性數據分析以了解2013歐美色圖數據集

                3. 轉換出了一系列我們將用於模型的特征

                4. 建立了可以判斷整個機器學習算法的基線。

                接下來將展示如何使用Scikit-Learn評估機器學習模型,選擇最佳模型和微調超參數來優化模型。

                酷叮貓少兒編程講堂——Python 尋找aabb完全平歐美色圖 亞州色圖方數 企業視頻課程

                img

                淩鞅

                關註

                某個數如果是另一個整數的完全平方,那麽我們就稱這個數為完全平方數,也叫做【平方數。比如:0,1,4,9,16,25,36等。 我們的任務是找到形如aabb的這樣的完全平方數 (即前兩位相等,後兩位也相等)。

                [分析]

                算法一: 用0~9之間的數】字組合出aabb這ω樣的數字,再對其進行開方,平方運算,從而驗證aabb是否為完全平方數。

                算法二:我們對1~100之內的數進行平方運算得到10000以內的完全平方歐美色圖片_就去播播數,再對其@進行拆解,找到形如aabb的數

                運行結果如下圖:

                代碼如下:

                # 算法一for a in range(1,10):for b in range(0,10): aabb = a*1100 + b*11 # 不∩一定是平方數,但裏面有平方數 c = int(aabb**0.5 + 0.5) # 驗證。對aabb進行開→方運算,並進行四舍五入⌒取整 if c**2==aabb: print("完全平方數{}, 開】方後得到 {}".format(aabb, c)) print("{1} x {1} = {0}".format(aabb,c) )

                第二△種算法請大家自行設計,相信你一定可以想到◇辦法.

                入門|數據科學初№學者必知的NumPy基礎知識 推廣視頻課程

                img

                凝旋

                關註

                本文介紹ㄨ了一些 NumPy 基礎知識,適合數據科學初學者學習掌握。

                NumPy(Numerical Python)是 Python 中的一個線性代數庫。對每一個數據科學或機器學習 Python 包而言,這都是一個非常重要的庫,SciPy(Scientific Python)、Mat-plotlib(plotting library)、Scikit-learn 等都在一定程度上依賴 NumPy。

                對數組執行數學運算和邏輯運算時,NumPy 是非⌒ 常有用的。在用 Python 對 n 維數組和矩陣歐美色圖片依依進行運算時,NumPy 提供了大量有用特征。

                這篇教程介紹了數據科學初」學者需要了解的 NumPy 基礎知識,包括如何創建 NumPy 數組、如何使用 NumPy 中的廣播機制、如何獲取值以及如何操作數組。更重要的是,大家可以通過本文了歐美色圖片蜜桃qvod解到 NumPy 在 Python 列表姐姐圖片歐美色圖愛就幹中的優勢:更簡潔、更快速地讀寫密桃97歐美色圖片項、更方便、更高效。

                本教程將使用 Jupyter notebook 作為編︻輯器。

                讓我們開始吧!

                安裝 NumPy

                如果你已亂倫歐美色圖片情色經裝有 Anaconda,那麽你可以使用以下命令通過終端或♀命令提示符安裝 NumPy:

                conda install numpy

                如果你沒◎有 Anaconda,那麽你可以使用以下命令從終端上安裝 NumPy:

                pip install numpy

                安裝好 NumPy 後,你就圖片歐美色圖亞洲可以啟動 Jupyter notebook 開↓始學習了。接下來從 NumPy 數組開始。

                NumPy 數組

                NumPy 數組是包含相同類型值的網格。NumPy 數組有兩種形式:向量和矩◎陣。嚴格地講,向量是一維〖數組,矩陣↓是多維數組。在某些情況下,矩陣只有一行或一列。

                首先將 NumPy 導入 Jupyter notebook:

                import numpy as np

                從 Python 列表中創建 NumPy 數組

                我們先創建一個 Python 列表:

                my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

                通過這個歐美色圖片狠狠魯列表,我們可以簡單地創建一個名為 my_numpy_list 的 NumPy 數組,顯示結果:

                my_numpy_list = np.array(my_list)my_numpy_list #This line show the result of the array generated

                剛才ξ 我們將一個 Python 列表轉換成一維數組。要想得到二維☆數組,我們要國產自拍_歐美色圖片禁圖創建一個元素為列表的列表,如下所示:

                second_list = [[1,2,3], [5,4,1], [3,6,7]]new_2d_arr = np.array(second_list)new_2d_arr #This line show the result of the array generated

                我們已經成功創建了◤一個有 3 行 3 列的二□維數組。

                使用 arange() 內置函數創建 NumPy 數組

                與 Python 的 range() 內置函數相似,我們可以⌒用 arange() 創建一個 NumPy 數組。

                my_list = np.arange(10)#ORmy_list = np.arange(0,10)

                這產生了 0~10 的十個數字。

                要註意的是 arange() 函數中有三個參歐美色圖性交數。第三個參歐美色圖a片數表示步長。例如,要得到 0~10 中的偶數,只∮需要將步長設置為 2 就可以了,如下所示:

                my_list = np.arange(0,11,2)

                還可以創建有 7 個 0 的一維數組:

                my_zeros = np.zeros(7)

                也可以創建有 5 個 1 的一維數組:

                my_ones = np.ones(5)

                同樣,我們可以生成內容都為 0 的 3 行 5 列二婷婷五月天歐美色圖維數組:

                two_d = np.zeros((3,5))

                使用 linspace() 內置函數創建 NumPy 數組

                linspace() 函數返回的數字都具有指定的歐美色圖片專輯間隔√。也就是說,如果我們想要 1 到 3 中間隔相等的 15 個點,我們只需使用以下命令:

                lin_arr = np.linspace(1, 3, 15)

                該命令可生成一維向量。

                與 arange() 函數不同,linspace() 的第三個參數是要創建的數據點數量。

                在 NumPy 中創建一個恒等矩bt歐美色圖開心情色網陣√

                處理線性代◆數時,恒等矩陣√是非常有用的。一般而言,恒等矩陣是一個二維方矩陣,也就是說在這個矩陣中列數與行數相等。有一點↓要註意的是,恒等矩陣的對角線♀都是 1,其他的都〗是 0。恒等矩陣一般只有ζ一個參數,下述命令說明了要如何創建恒等矩陣:

                my_matrx = np.eye(6) #6 is the number of columns/rows you want

                用 NumPy 創建♀一個隨機數組成的數組

                我們可以使用 rand()、randn() 或 randint() 函數生成一個隨機數組成的數組。

                使用 random.rand(),我們可以生成一@個從 0~1 均勻產生的隨機數組】成的數組。

                例如,如果想∩要一個由 4 個對♀象組成的一維數組,且這 4 個對象均勻分◎布在 0~1,可以這樣做:

                my_rand = np.random.rand(4)

                如果我們想要一個有 5 行 4 列的二維數亞洲歐美色圖組,則:

                my_rand = np.random.rand(5, 4)my_rand

                使用 randn(),我們可以從以 0 為中心的標準正態分布或高斯分布中產生隨機樣本。例如,我們這樣生〗成 7 個隨機數:

                my_randn = np.random.randn(7)my_randn

                繪制結果後會得到一個正態分歐美色圖片網站布曲線。

                同樣地,如需創建一丁香歐美色圖性交吧個 3 行 5 列的二維數組,這樣做即可:

                np.random.randn(3,5)

                最後,我們可以使用 randint() 函數生成整數數組。randint() 函數歐美色圖快樂城最多可以有三個參數:最小值(包含),最大值(不包含)以及數組的大小。

                np.random.randint(20) #generates a random integer exclusive of 20np.random.randint(2, 20) #generates a random integer including 2 but excluding 20np.random.randint(2, 20, 7) #generates 7 random integers including 2 but excluding 20

                將一維數組轉換成二維數組

                先創歐美色圖網頁建一個有 25 個隨機整數的一維數組:

                arr = np.random.rand(25)

                然後使用 reshape() 函數將其轉換為二維數組:

                arr.reshape(5,5)

                註意:reshape() 僅可轉換成行列數目相等,且行歐美色圖片依依發列數相乘後要與元素數量相等。上例中的 arr 包含 25 個元素,因此只能重塑為 5*5 的矩陣。

                定位 NumPy 數組中的最大值和最小值

                使用 max() 和 min() 函數,我們可以得到々數組中的最大值或最小值:

                arr_2 = np.random.randint(0, 20, 10)arr_2.max() #This gives the highest value in the arrayarr_2.min() #This gives the lowest value in the array

                使用 argmax() 和 argmin() 函數,我們可以定位數組中最大值和最小值的索引:

                arr_2.argmax() #This shows the index of the highest value in the array arr_2.argmin() #This shows the index of the lowest value in the array

                假設存在大量◥數組,而你需要弄清楚數組的形態,你想知道這個數組是一維數組還是二維數組,只需々要使用 shape 函數即可:

                arr.shape

                從 NumPy 數組中歐美色圖伊人成人索引/選擇多∴個元素(組)

                在 NumPy 數組中進行索引與 Python 類似,只需輸入想要的索¤引即可:

                my_array = np.arange(0,11)my_array[8] #This gives us the value of element at index 8

                為了獲得數組中的一系列值,我們可以使用切片符「:」,就像在 Python 中一樣:

                my_array[2:6] #This returns everything from index 2 to 6(exclusive)my_array[:6] #This returns everything from index 0 to 6(exclusive)my_array[5:] #This returns everything from index 5 to the end of the array.

                類似地,我們也可以通過使用 [ ][ ] 或 [,] 在二水中色歐美色圖維數組中選擇元素。

                使用 [ ][ ] 從下面的二維數組中抓︼取出值「60」:

                two_d_arr = np.array([[10,20,30], [40,50,60], [70,80,90]])two_d_arr[1][2] #The value 60 appears is in row index 1, and column index 2

                使用 [,] 從上面的二維數組中抓取出值「20」:

                two_d_arr[0,1]

                也可以用切片ω 符抓取二維數組的子部分。使用下面的操作從數組中抓取一些元素:

                two_d_arr[:1, :2] # This returns [[10, 20]]two_d_arr[:2, 1:] # This returns ([[20, 30], [50, 60]])two_d_arr[:2, :2] #This returns ([[10, 20], [40, 50]])

                我們還可以索引一整行或人體色圖歐美色圖一整列。只需①使用索引數字即可抓取任意一行:

                two_d_arr[0] #This grabs row 0 of the array ([10, 20, 30])two_d_arr[:2] #This grabs everything before row 2 ([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])

                還可以使用 &、|、<、> 和 == 運算符對數組執行條件選擇和邏輯選擇,從而對比數組中的值和給定值:

                new_arr = np.arange(5,15)new_arr > 10 #This returns TRUE where the elements are greater than 10 [False, False, False, False, False, False, True, True, True, True]

                現在我們可以⊙輸出符合上述條件的元素:

                bool_arr = new_arr > 10new_arr[bool_arr] #This returns elements greater than 10 [11, 12, 13, 14]new_arr[new_arr>10] #A shorter way to do what we have just done

                組合使用條件運算符和邏輯運算符,我們可以得到值大於 6 小於 10 的元素:

                new_arr[(new_arr>6) & (new_arr<10)]

                預就去幹丁香歐美色圖性交吧人獸亂倫雜交片處女陰道做愛圖片期結果為:([7, 8, 9])

                廣播機制

                廣播機制是一種快速改變 NumPy 數組中的值的▲方式。

                my_array[0:3] = 50#Result is:[50, 50, 50, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

                在這個例子中,我們將索引為 0 到 3 的元素的初始值改為 50。

                對 NumPy 數組執行數學運算

                arr = np.arange(1,11)arr * arr #Multiplies each element by itselfarr - arr #Subtracts each element from itselfarr + arr #Adds each element to itselfarr / arr #Divides each element by itself

                我們還可以對數組執行標成人歐美色圖量運算,NumPy 通過廣播機制使其成為可能:

                arr + 50 #This adds 50 to every element in that array

                NumPy 還允許在數組上執行通用函數,如平方■根函數、指數函數和三角函數等。

                np.sqrt(arr) #Returns the square root of each elementnp.exp(arr) #Returns the exponentials of each elementnp.sin(arr) #Returns the sin of each elementnp.cos(arr) #Returns the cosine of each elementnp.log(arr) #Returns the logarithm of each elementnp.sum(arr) #Returns the sum total of elements in the arraynp.std(arr) #Returns the standard deviation of in the array

                我們還可以在二維數組中抓取行或列的總和:

                mat = np.arange(1,26).reshape(5,5)mat.sum() #Returns the sum of all the values in matmat.sum(axis=0) #Returns the sum of all the columns in matmat.sum(axis=1) #Returns the sum of all the rows in mat

                現在,這篇 NumPy 教程進入了尾聲!希望對大家有所幫助。

                如何在Python中從零開始實現隨機森林 行業視頻課程

                img

                最後

                關註

                更多騰訊■海量技術文章,請關註雲+社區:https://cloud.tencent/developer

                決策樹可能卐會受到高度變異的影響,使得結果對所使用的特定測試數據而言變得脆弱。

                根據歐美色圖片蜜桃網您的測試數據樣本構建多個模型(稱為套袋)可以減少這種差異,但是樹本身∮是高度相關的。

                隨機森◣林是套袋(方法)的延伸,除了基於多個測試數據樣本構建樹木之外,它還限制了可用於構建樹木的特征,使得樹木間具∮有差異。這反過來可以提升算法的表♀現。

                在本教程中,您將了◣解如何在Python中從√頭開始實現隨機森林算法。

                完成本教∮程後,您將知道:

                套袋決策樹和々隨機森林算法的區別。

                如何構造更多方差的袋裝決策樹。

                如何將隨機森林算法應用於預測建模問題。

                讓我們開始吧。

                2017年1月更新:將cross_validation_split()中fold_size的計算更改為始終為整數。修復了Python 3的問題。

                2017年2月更新:修復了build_tree中的錯誤。

                2017年8月更新:修正了基尼計算中的一個錯誤,增加了群組大小(基於邁克爾!)。

                如何在Python中從頭開始實現隨機森林

                註:圖片來自 InspireFate Photography,保留部歐美色圖套圖超市分權利。

                描述

                本◣節簡要介紹本教程中使用的隨機森林雞巴操屄\\\\_歐美色圖算法和Sonar數據集。

                隨機森林算法

                決策樹涉及從數據集中(利用)貪婪選擇選取最佳分割點過程中的每一步。

                如果不精歐美色圖pian簡(該算法),此算法容易使決策樹出現高方差。這種高方伊人 歐美色圖差(結果)可以歐美色圖片信息通過創建包含測試數據集中(多個)不同的實例(問題的不同觀點)的多重樹,接著將實例所有的可能結果結合,這種方法簡歐美色圖16p稱為bootstrap聚合№或套袋。

                套袋的局限性在於ㄨ,它使用相同的貪婪算法來創建每棵樹,這意味著在每棵樹中可能會選擇相同或非常ㄨ相似的分割點,使得不同的樹非常相似(樹將被關聯)。這反過來又使他們的預測相似ㄨ,從而縮減了最初尋求的差※異。

                我們可以通過貪婪算法在創建樹時在每個分≡割點評估的特征(行)來限制█決策樹不同。這被稱為隨機森林算法。

                像裝袋一樣,測試數據集的多個樣本在被歐美色圖亞洲色圖偷拍自拍采集後,接著在每個樣本上訓練不同的樹。不同之處在於在每一點上,拆分是在數據中進行並添加到樹中的,且只考慮固定的屬性子集】。

                對於◥分類問題,我們歐美色圖激情將在本教程中討論的問題的類型——分割中輸入特點數的平∴方根值對為分割操作考慮的屬性個數的限制。

                這一小變化的結果是樹之間變得更加不同(不關聯),作為結果會有更加多樣化的預測,這樣的結果往往好於一個單獨的樹♀或者單獨套袋得到的結果。

                聲歐美色圖依依納數據集

                我們將在本教程中使用97ai歐美色圖片色小說的數據集是Sonar數據集。

                這是一個描述聲納聲音從不同曲面反彈後返回(數據)的數據集。輸入的60個變量是聲吶從不同角度返回的力度值。這是一個二元分類問題,需要一個模型來區分金屬圓柱中的巖石。這裏有208個觀察對象。

                這是一個很好理解的數據集。所有變量都是連續的且範圍一般是0到1。輸歐美色圖_明星性愛出變量是“Mine”字符串歐美色圖 狠狠擼中的】“M”和“rock”中的“R”,需要轉換為整數1和0。

                通過預測在數據集(“M”或“mines”)中觀測數最多《歐美色圖》的類,零規則算法可▆以達到53%的準確度。

                您可以在UCI Machine Learning repository了解關於此數據集的更多信息△。

                下電影少女/歐美色圖片/mm脫脫光/yigese/快播/22eee小說/19bbb圖片載免費的數據集,並將其放置在工作目錄▼中,文件名為sonar.all-data.csv。

                教程

                本教程分為2個步驟。

                計算分割。

                聲納數據集案〗例研究。

                這些步驟為您需歐美色圖狠狠幹要將隨機森林算法應用於自己的預測建模問題奠定了╱基礎。

                1.計算分割

                在決策樹中,通過利用最低成本找到」指定屬性和該屬性的值方法來確定分割點。

                對於分123歐美色圖片類問題,這個成本函〖數通常是基尼指數,它計算分割點創建的數據組的純度。基尼指數為〇0是完美純■度,其中在兩類分類問Ψ題的情況下,將類別值◥完全分成兩組。

                在≡決策樹中找到最佳分割點涉及到為每個輸入的變量評估歐美色圖 另類小說訓練數據集中每個值的成本。

                對於裝袋和隨機森林,這個程序是在測試數據集的樣本上執行的,並且是可替換的。更換取樣意味著同一行(數據)會不止一次的被選擇並將其添加到取樣中。

                我們歐美色圖論壇可以優化隨機森林的這個程序。我們可以創建一個輸入屬性樣本來考慮,而不是在搜索中枚舉輸『入屬性的所有值。

                這個輸入屬性的樣本可以隨機選擇而不需要替換,這意味著每個輸入屬性在查找具有最低成本的分割點的過程中只被考慮一次。

                下面是實現歐美色圖片30p此過程的函數名稱get_split()。它將數據集和固定數量的歐美色圖最新網址輸入要素作為輸入歐美色圖制服絲襪參數進行評估,此數據集可能是實際測試數據集的一個樣本。

                helper函數test_split()用於通過候選分割點拆分數據集,gini_index()用於根據創建的行組來計算給定拆分的花費。

                我們可歐美色圖_男女性交圖片以看到,通過隨機選擇特征索引並將其添加到列表(稱為特征)來創建特征』列表,然後枚舉該特征列表並且將測試數據集中的特定值評估作為分割點。

                現在我們知道如何修改決策樹算法以便與隨機森林算法一起使⊙用,我們可以將它與一個bagging實現一起使用,並將其應用於現實生№活中的數據集。

                2.聲納數據集案例研究

                在本節中,我們將把隨機森林算法應用到聲⊙納數據集。

                該示例假定數據集的CSV副本位於當前工←作目錄中,文件名為sonar.all-data.csv。

                首先加載數據集,將字符串值轉換為數字,並將輸出列性愛技巧歐美色圖從字符串轉換為0和1的整數值。這可以通過使用幫助器函數load_csv(),str_column_to_float()和str_column_to_int()來加載和預備數據集。

                我們將使用k-fold交叉驗證來估計未知數█據的學習模型的性能。這意味著我們將構建歐美色圖244和評估k個模型,並將性能⌒ 估計為平均模型誤差。分類準確性將用於評估每個模型。這些工具或是算法在cross_validation_split(),accuracy_metric()和evaluate_algorithm()輔助函數中提供。

                我們也將使用適合套【袋包括輔助功能分類和回歸樹(CART)算法的實現)test_split(拆分數據集分歐美色圖片笑笑發成組,gini_index()來歐美色圖dadanrentiyishuseqing評估分割點,我們修改get_split()函數中討論在前一步㊣中,to_terminal(),split()和build_tree()用於創建單個決策樹,預測()使用決策樹進行預測,subsample()創建訓練數據集的子采樣,以及bagging_predict()用決策樹列表進行預測。

                開發了一個新的函數名稱random_forest(),首先根據訓練數據集的子樣本創建一個決策樹列表,然後使用它們〗進行預測。

                正如我們上面所說的,隨機森林和袋裝決策樹之間的關鍵區別是對樹的創建方式中的一個小的改變,這裏是在get_split()函數中。

                完整的ω 例子如下所示。

                使用k值5進行交叉驗證,給定每個倍@數值為208/5 = 41.6或者在每次叠代】中剛好超過40個記錄被計算。

                構建深度樹的最大深度為10,每個節點的最小訓練行數為1。訓歐美色圖 歐美色圖練數據集樣本的創建大小與原始數據集∏相同,這是隨機森林算法▲的默認期望值。

                在每個分割△點處考慮的特征的數量被設置為sqrt(num_features)或者sqrt(60)= 7.74被保留為7個特征。

                對一套有著3種不同數量的』樹木(示例)進行評測在此過程中進行比☆較,結果表明隨著更多樹木的添加,(處理)技能也隨▲之提升。

                運行該示例△將打印每個折疊的分數和每個¤配置的平均分數。

                擴展

                本節列出了您可能有興〒趣探索的關於本教程的№擴展。

                算法優化。發現教程中使用的配置有一些試驗和錯誤,但沒有進行優化。嘗試更多的樹木,不同▼數量的特征,甚至不同的樹形配置來提高性能。

                更多的問題。將該技術應用於其他分類問題,甚至將其應用歐美色圖片1234於回歸,具有新的成本函數和結女人庇多大視頻_歐美色圖合樹預測的新方法。

                你有沒▼有嘗試這些擴展? 在下面的評論中分享你的經驗。

                評論

                在本教程中,您了解了如何從頭開始實現隨機森林算法。

                具體來說,你了解到:

                隨機森林和Bagged決策樹的區別。

                如何更新決策歐美色圖 插妹妹綜合網樹的創建以適應隨機森林過程。

                如何將隨機森林歐美色圖三級算法應用於現實世歐美色圖就去抱界的預測建模問◣題。

                翻譯人:一只懶惰的小白,該成員來自雲+社區翻譯社無碼網站_亞洲歐美色圖

                原文鏈接:https://machinelearningmastery/implement-random-forest-scratch-python/

                原文作者:Jason Brownlee

                一份很實在的Python進階筆記,耐住性子開始歐美色圖1好好學習吧! 企業視頻課程

                img

                石爾嵐

                關註

                轉載♀自百家號作者:空手憶歲月

                目錄

                列表生成式函數@ 的參數類型lambda函數map, reduce, filter, sorted函數eval, exec, join, zip函數如婷婷 歐美色圖片果你感覺學不會?莫慌,小編推薦大家加入群,

                前面548中間377後面875,群裏有誌同道合的小夥伴,

                互幫互助,還可以拿到許多視頻教程!

                列表生成式

                列表生成式即List Comprehensions,是Python內置的非白皙美女歐美色圖片常簡單卻強大的可以用來創建list的生成式。一般是利用原有的數據結構來歐美色圖導航生成新的列表。

                # 利用range()生成[1,2,...,9,10]list(range(1,11))# 生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10][x * x for x in range(1, 11)]# 可以通過占位符_代表列表中的元素[_*_ for _ in range(1,11)]# 篩選出僅偶數的平方, 在for循環後加上if判斷語句[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]# 利用占位符簡化[_*_ for _ in range(1, 11) if not _%2]# 兩層循環,三層循環,....[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'][x+y+z for x in 'ab' for y in 'cd' for z in 'ef']# 遍歷字典,生成列表d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }[k + '=' + v for k, v in d.items()]

                函數的參數類型

                在Python中定義函數,其參數類型有:

                位置參數默國產自拍_歐美色圖片禁圖認參數可變參數關鍵字參數

                這4種參數都可以一起使用,或者只用其中某些,但是請註意,參數定義的順序必須是:位置參數、默認參數、可變參數和關鍵∑ 字參數。

                可變參數以*開頭,允許傳入0個抽插呻吟歐美色圖或任意個參數,這些可變參數在函數調用時自色情網站歐美色圖片動組裝為一個tuple。關鍵字參數以**開頭,允許傳入0個或任意個參數歐美色圖圖片色圖人體藝術,這些可變參數在函數調用時蜜桃網-歐美色圖自動組裝為一個dict。若默認參數與可變參數放在一起,則接受完默認參數後,其後參數為可變參數。

                位置參數

                位置參數指定名稱的必須放在未指定名稱的後面

                def person(name,age,city):s = "info: name=%s, age=%s, city=%s"%(name,age,city) return sprint(person('Jack', 25, 'NY'))print(person(name='Jack', age=25, city='NY'))print(person('Jack', 25, city='NY'))# 下面的■參數使用有誤,位置參數指定名稱的必須放在未指定名稱的後面print(person(name='Jack', 25, 'NY'))

                默認參數

                默認參數必須放在非默認參數的後面,可以該表默認參數︾的值

                def person(name, city, age=18):s = "info: name=%s, age=%s, city=%s"%(name,age,city) return sprint(person('Jack', 'NY'))print(person('Jack', 'NY', 20))

                可變參數

                可變參數以*開頭,允許傳入0個或任意個參數,這些可變參數在函數調用時自1234歐美色圖片動組裝為一個tuple。函數參數的長度是可以變化的, 例如內置的sum, min, max等

                def var_sum(*args):sum = 0 for i in args: sum += i return sumprint(var_sum(1,2,3))print(var_sum(1,2,3,4))# 利用*號來分解參數print(var_sum(*[1,2,3,4,5]))

                若位置參數或默認參數與可變參數放在一起,則接受完位置參數或默認參數後,其後參數為可變參數。

                def var_sum(a, *args):sum = 0 for i in args: sum += i print('a is %s, sum is %s'%(a,sum))var_sum(1,2)var_sum(1,2,3)

                關鍵字參數

                關鍵字參數以**開頭,允許傳入0個或任意個參數,這些可變參數在函數調用時自動組裝為一個dict。

                def test_args(**kwargs):print('-'*20) for key in kwargs: print('key:', key, ',value:', kwargs[key]) print()test_args(a=1,b=2)test_args(a=1,b=2,c=3)

                lambda函數

                lambda函數即為匿名函數,用關鍵字lambda表示,冒號(:)前面的為參數,後面為返回@值,不用寫return.

                如:

                lambda x: x*x

                匿名函數有個限ω制,就是只能有一個表達式,一般一行歐美色圖 成人 綜合代碼,不用寫return,返回值就是該表達式的結果。

                用匿名函數有個好處,因為函數沒有名字,不必擔心函數名沖突。此外,匿名函數也是一個函數對象,也可以把匿名函數賦值給一個變量,再利用變量來調用該函數,即函數歐美色圖少婦熟女也是變量,此為函數式編程(functional programming)思想。

                f = lambda x: x*xf(5)

                map, reduce, filter, sorted函數

                map函數

                map()函數接收兩個參數,一個是函數,一個是Iterable,map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素,並把結果作為新的Iterator返回。

                可以直接歐美色圖se作用於for循環的對象統稱為可叠代對象:Iterable.

                舉例說明,比如我們有一個函數f(x)=x^2,要把這個函數作用在一亞洲美圖歐美色圖個list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就可以用map()實現如下:

                # map函數: 一一映射def f(x):return x * xr = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])list(r)# 利用lambda簡化上述代碼list(map(lambda x: x*x, range(1, 11)))

                再例如: 把list所有數字轉為字符串:

                list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

                reduce函數

                reduce把一個函數作用在一個序列[x1, x2, x3, …]上,這個函數歐美色圖手機版必須接收兩個參數,一個是函數,一個是Iterable. reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算,其效果就是:

                reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

                比方說對一個序列求和,就可以用reduce實現:

                # 導入reduce, 這很重要from functools import reducedef add(x, y):return x + yreduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])# 利用lambda函數簡化reduce(lambda x,y: x+y, range(1,10,2))

                作業: 利用reduce將序列[1, 3, 5, 7, 9]轉化≡為整數13579.

                map, reduce的一個復雜例子:

                將字符串列表['1', '3', '5', '7', '9']轉化為整歐美色圖社區數13579

                from functools import reducea = ['1', '3', '5', '7', '9']t = reduce(lambda x,y: 10*x+y, map(int, a))print(t)

                filter函數

                Python內建的filter()函數用於過濾亞洲色圖歐美色圖亂倫小說序列。

                和map()類似,filter()也接收一個函數和一個序列。和map()不同的是,filter()把傳入的函數依次作用於每個元素,然後根據返回值歐美色圖古典武俠是True還是False決定保留還是丟棄該元素。

                例如,在一個list中,刪掉偶數,只保留奇數,可以這麽寫:

                list(filter(lambda x: x%2 == 1, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

                sorted函數

                Python內置的sorted()函數就可以對list進行排序。

                sorted([36, 5, -12, 9, -21])

                此外,sorted()函數還可以接收一個key函數來實現自定義的排序,例如按絕對▽值大小排序:

                sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)

                高階函數,就是讓函數的參數能夠接收別的歐美色圖第295頁函數。map, reduce, filter, sorted都是高階函數。

                join, zip, eval, exec函數

                join函數

                Python中的join函數有兩︼個,分別為: join()和os.path.join(),具體作用如下:

                join(): 連接字符串數組。將字符串、元組、列表中的元素以指定的字符(分隔符)連接生成一♀個新的字符串os.path.join(): 將多個路徑組合後返回

                字符串中的join()函數歐美色圖寫真的使用方法:

                'sep'.join(seq)

                sep:分隔符。可以為空。 seq:要連接的元素序列。 返回一個新的字符串。

                seq = ['hello','good','boy','Dido']print(' '.join(seq))print('*'.join(seq))

                zip函數

                zip() 函數用於將可叠代的對象作為參數,將對象中對應的元素打包成一個個元組,然後返回由這些元組組成的列表。

                如果各個叠代器的元素個數不一致,則返回列表長度與ㄨ最短的對象相同,利用 * 號操作符,可以將元組解壓為列表。

                # basic use of zipx = [1, 2, 3]y = [4, 5, 6]zipped = zip(x, y)print(list(zipped))# zip for loopsfor i,j in zip(x,y):print(i, "->", j)# unzip the lista = [(1,2,3), (3,4,5)]x2, y2, z2 = zip(*a)print(x2)print(y2)print(z2)# transpose a matrixmtx = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]print(list(zip(*mtx)))# clustering a data series into n-length groups idiomseq = range(1, 10)print(list(zip(*[iter(seq)]*3)))# dict and zipkeys = ['spam', 'eggs']vals = [42, 1729]d = dict(zip(keys, vals))print(d)

                eval函數

                eval()函數用來計算字歐美色圖四播五月天符串表達式的值

                t = eval("23")print(t)print(type(t))print(eval("(1+2)*(3+4)"))

                exec函數

                exec()函數是Python的內置函〇數,不同於eval()函數只能執行計算數學表達式的結果的功能,exec()能夠動態地執行復雜的Python代碼,能夠十分強大。

                簡單例子:

                # 執行█簡單的Python語句i = 12j = 13exec("answer=i*j")print("Answer is %s"%answer)# 執行復雜的Python語句func = "def fact(n): return 1 if n==1 else n*fact(n-1)"exec(func)a = fact(5)print(a)

                exec函數還可以執行儲存在97ai蜜桃歐美色圖片其他文件中的Python代碼,例如位於E盤的eg.txt,如下:

                def fact(n):if n==1: return 1 else: return n*fact(n-1)t = fact(6)print(t)

                利用exec函數執行eg.txt中的代碼:

                with open('E://eg.txt', 'r') as f:s = f.read()exec(s)

                還可以在exec()函數中加■入參數,參數的傳遞可以寫成字典(dict)形式。

                x = 10expr = """z = 30sum = x + y + zprint(sum)"""def func():y = 20 exec(expr) exec(expr, {'x': 1, 'y': 2}) exec(expr, {'x': 1, 'y': 2}, {'y': 3, 'z': 4})func()

                輸出結果為:

                60 33 34

                img

                在線咨詢

                建站在線咨詢

                img

                QQ咨詢

                QQ在線咨詢

                img

                電話溝通

                400-660-5555

                img

                微信咨詢

                掃一掃添加
                動力姐姐微信

                img
                img

                TOP