L1-8 外星人的一天(15 point(s)) 地球上的一天是 24 小时.但地球上还有一些精力和勤奋度都远超一般人的大神级人物,他们的“一天”是以 48 小时为周期运转的,这种人被人们尊称为“外星人”.比如普通人的周一早 8:30 是外星人的周一早 4:15:普通人的周二早 9:21 是外星人的周一下午 4:40 —— 对外星人而言,一周的工作时间只有三天(即普通人的周一至周六),周日他们会蒙头大睡恢复体力,时间对他们是没有意义的. 在外星人眼里,地球人的时钟对他们而言实在是太不方便了.本题

一.函数 函数的基础概念: 函数是python为了代码最大程度地重用和最小化代码冗余而提供的基本结构 函数是一种设计工具,它能让程序员将复杂的系统分解为可管理的部件 函数用于将相关功能打包并参数化 在python中可以创建4种函数 (1)全局函数:定义在模块 (2)局部函数:嵌套于其它函数中 (3)lambda函数:表达式,如需多次调用 (4)方法:与特定数据类型关联的函数,并且只能与数据类型关联一起使用 python提供了很多内置函数 创建函数: def functionName(arg1,a

python中,数据结构是通过某种方式(例如对元素进行编号),组织在一起数据结构的集合． python常用的组合数据类型有:序列类型,集合类型和映射类型 在序列类型中,又可以分为列表和元组,字符串也属于序列类型 在集合类型中,主要有集合类型 在映射类型中,主要有字典类型,字典是可变序列 python中一切皆对象,组合数据类型也是对象,因此python的组合数据类型可以嵌套使用,列表中可以嵌套元组和字典,元组中也可以嵌套和字典,当然字典中也可以嵌套元组和列表,例如:['hello','world'

正则化(Regularization) 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作ℓ1ℓ1-norm和ℓ2ℓ2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数. L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项.所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制.对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归).下图是Python中Lasso回归的损失函数,式中加号后面一项

规范化(Regularization) 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数. L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项.所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制.对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归).下图是Python中Lasso回归的损失函数,式中加号后面一项α||w

本文从以下六个方面,详细阐述正则化L1和L2: 一. 正则化概述 二. 稀疏模型与特征选择 三. 正则化直观理解 四. 正则化参数选择 五. L1和L2正则化区别 六. 正则化问题讨论 一. 正则化概述 正则化(Regularization),L1和L2是正则化项,又叫做罚项,是为了限制模型的参数,防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项. 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者

python中函数作用域 在python中,一个函数就是一个作用域 name = 'xiaoyafei' def change_name(): name = '肖亚飞' print('在change_name里的name:',name) change_name() # 调用函数 print("在外面的name:",name) 运行结果如下: 在change_name里的name: 肖亚飞 在外面的name: xiaoyafei 我们再试一下在嵌套函数中是如何的寻找的? age = 15

在python中,一个函数就是一个作用域 name = 'xiaoyafei' def change_name(): name = 'sthu' print('在change_name里的name:',name) change_name() # 调用函数 print("在外面的name:",name) 运行结果如下: 在change_name里的name: sthu 在外面的name: xiaoyafei 我们再试一下在嵌套函数中是如何的寻找的? age = 15 def func()

list是处理一组有序项目的数据结构,即你可以在一个列表中存储一个序列的项目.列表中的项目.列表中的项目应该包括在方括号中,这样python就知道你是在指明一个列表.一旦你创建了一个列表,你就可以添加,删除,或者是搜索列表中的项目.由于你可以增加或删除项目,我们说列表是可变的数据类型,即这种类型是可以被改变的,并且列表是可以嵌套的. 元祖和列表十分相似,不过元组是不可变的.即你不能修改元组.元组通过圆括号中用逗号分隔的项目定义.元组通常用在使语句或用户定义的函数能够安全的采用一组值的时候,即被使

正则化(Regularization) 概念 L0正则化的值是模型参数中非零参数的个数. L1正则化表示各个参数绝对值之和. L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值. L0正则化 稀疏的参数可以防止过拟合,因此用L0范数(非零参数的个数)来做正则化项是可以防止过拟合的. 从直观上看,利用非零参数的个数,可以很好的来选择特征,实现特征稀疏的效果,具体操作时选择参数非零的特征即可.但因为L0正则化很难求解,是个NP难问题,就是难以优化,因此一般采用L1正则化.L1正则化是L0正则化的最优凸近似,比

1.有如下文件,a1.txt,里面的内容为: 某某是最好的学校, 全心全意为学生服务, 只为学生未来,不为牟利. 我说的都是真的.哈哈 分别完成以下的功能: a,将原文件全部读出来并打印. 答案 f = open('a1.txt',mode='r') print(f.read()) f.close() ''' 输出结果 老男孩是最好的学校, 全心全意为学生服务, 只为学生未来,不为牟利. 我说的都是真的.哈哈 ''' b,在原文件后面追加一行内容:信不信由你,反正我信了. 答案 f = open

阅读目录 1.abs() 2.dict() 3.help() 4.min() 5.setattr() 6.all() 7.dir() 8.hex() 9.next() 10.slice() 11.any() 12.divmod(a,b) 13.id() 14.object() 15.sorted() 16.ascii() 17.enumerate() 18.input() 19.oct() 20.staticmethod() 21.bin() 22.eval() 23.int() 24.open

今天的面试题以基础为主,去面试Python工程师,这几个基础问题不能答错 第1题:列表和元组有什么不同? 列表和元组是Python中最常用的两种数据结构,字典是第三种. 相同点: 都是序列 都可以存储任何数据类型 可以通过索引访问 语法差异 使用方括号[]创建列表,而使用括号()创建元组. 是否可变 列表是可变的,而元组是不可变的,这标志着两者之间的关键差异. 重用与拷贝 元组无法复制. 因为元组是不可变的,所以运行tuple(tuple_name)将返回自己 内存开销 Python将低开销的较

搞过机器学习的同学都知道,L1正则就是绝对值的方式,而L2正则是平方和的形式.L1能产生稀疏的特征,这对大规模的机器学习灰常灰常重要.但是L1的求解过程,实在是太过蛋疼.所以即使L1能产生稀疏特征,不到万不得已,我们也还是宁可用L2正则,因为L2正则计算起来方便得多... 正则化项不应该以正则化的表面意思去理解,应该翻译为规则化才对! 一般回归分析中回归ww表示特征的系数,从上式可以看到正则化项是对系数做了处理(限制).L1正则化和L2正则化的说明如下: L1正则化是指权值向量ww中各个元素的绝

本章内容概要 1.运算符 2.流程控制 本章内容详解 1.运算符 什么是运算符? 运算符用于执行程序代码运算,会针对一个以上操作数项目来进行运算.例如:2+3,其操作数是2和3,而运算符则是"+" 1.1 算数运算符 * ** // % == != 等 详情看上章 x = x + 1 # x += 1 x = x - 1 # x -= 1 1.2 比较运算符 > < == >= <= != 等x == yx != y 1.3 赋值运算符 简单赋值 x +=y 等

下了这本<大数据Spark企业级实战版>, 另外还有一本<Spark大数据处理:技术.应用与性能优化(全)> 先看前一篇. 根据书里的前言里面,对于阅读顺序的建议.先看最后的Scala实践三部曲吧. scala学习,我觉得这一段写的很好: object Hello{ def main(args: Array[String]): Unit = { val ret = sum(x=> x*x)(1)(2) println(ret) } def sum(f: Int => I

Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity. 分析:题目要求时间复杂度为O(nlogn),所以不能用quickSort(最坏O(n^2)),可以使用mergeSort. 对一个链表进行归并排序,首先注意归并排序的基本思想:找到链表的middle节点,然后递归对前半部分和后半部分分别进行归并排序,最后对两个以排好序的链表进行Merge. 而找到链表中间点可以利用快慢指针的思想:用两个指针,一个每次走两步

1.abs() 取数字的绝对值 >>> print(abs(-28)) 28 >>> print(abs(-2.34)) 2.34 >>> print(abs(1/3)) 0.3333333333333333 2.dict() 用于创建字典 >>> dict() #创建空字典 {} >>> dict(a='who',b='while',c='whit') #传入关键字创建字典 {'b': 'while', 'c':

目录 数字类型总结 拷贝 浅拷贝 深拷贝 数字类型总结 一个值 多个值 整型/浮点型/字符串 列表/字典/元祖/集合 有序 无序 字符串/列表/元祖 字典/集合 可变 不可变 列表/字典/集合 整型/浮点型/字符串 拷贝 ==拷贝/浅拷贝/深拷贝都是针对可变类型数据而言的== l1 = ['a','b','c',['d','e','f']] l2 = l1 l1.append('g') print(l1) # ['a','b','c',['d','e','f'],'g'] print(l2) #

Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicing together the nodes of the first two lists. Example: Input: 1->2->4, 1->3->4 Output: 1->1->2->3->4->4 和88. Merge Sorted Array类似,数据

#匿名函数lambda 参数: 表达式关键字 lambda 说明它是一个匿名函数,冒号 : 前面的变量是该匿名函数的参数,冒号后面是函数的返回值,注意这里不需使用 return 关键字. ambda只是一个表达式,函数体比def简单很多. lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块.仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去. lambda函数拥有自己的命名空间,且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数. 虽然lambda函数看起来只能写一行,却不等同于C或C++的内联函数,后