参考:获取python的list中含有重复值的index方法_python_脚本之家 核心思想:建立字典,遍历列表,把列表中每个元素和其索引添加到字典里面 cc = [1, 2, 3, 2, 4] from collections import defaultdict dd = defaultdict(list) for k, va in [(v,i) for i, v in enumerate(cc)]: dd[k].append(va) print(dd) output: defaultdi
是我在看<笨方法学python>过程中发现有一行代码看不懂--" for sentence in snippet, phrase:",所以研究了半天,感觉挺有收获的.所以就放在博客上分享给大家了. 直入主题: 为了不耽误大家时间,如果知道以下为两段代码为什么输出不一样的话我觉得您肯定知道我下面要说的是什么了,您就不必花时间再读下去了. 1和2两段代码的区别是print在for循环中,另外一个是不在循环中.输出的结果却截然不同,如果想要弄懂如何遍历两列表,花些时间把下面的几行
完全复制https://www.cnblogs.com/czpblog/archive/2012/08/06/2625794.html 先上测试结果 代码 package com.syl.test; import java.util.*; /** * 获取两个List的不同元素(假设List自身不存在重复元素) * Created by syl on 2017/12/26 0026. */ public class TestCompareList { public static void mai
推荐使用python内置函数zip,它可以将x个y维列表变成一个zip对象,将zip对象拆包可以发现它变成了y个x维元组.我们还可以将这个对象变成一个元组或列表.如下所示: 如果是两个列表的zip,我们还可以将其变成字典形式. 下面是一个小实例: name = ['wl','lyf','hg'] old = [22,33,35] for i,j in zip(name,old): print("他叫{},今年{}岁".format(i,j)) 他叫wl,今年22岁 他叫lyf,今年33
本文翻译自文章:Differences between L1 and L2 as Loss Function and Regularization,如有翻译不当之处,欢迎拍砖,谢谢~ 在机器学习实践中,你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择.通常的两个决策为:1) L1范数 vs L2范数 的损失函数: 2) L1正则化 vs L2正则化. 作为损失函数 L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE).总的说来,它是把目标值(\(Y_{i}\))与估计值(\
有关Python中无限元素列表的实现方法. 本文实例讲述了Python怎么实现无限元素列表的方法,具体实现可使用Yield来完成.下面所述的2段实例代码通过Python Yield 生成器实现了简单的无限元素列表.(www.jbxue.com)1.递增无限列表具体代码:def increment(): i = 0 while True: yield i i += 1 for j in increment(): print i if (j > 10) : break 2.斐波那契无限列表具体代码:
装载自:https://blog.csdn.net/u012467880/article/details/52852242 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while r
