贝叶斯推断之最大后验概率(MAP) 本文详细记录贝叶斯后验概率分布的数学原理,基于贝叶斯后验概率实现一个二分类问题,谈谈我对贝叶斯推断的理解. 1. 二分类问题 给定N个样本的数据集,用\(X\)来表示,每个样本\(x_n\)有两个属性,最终属于某个分类\(t\) \(t=\left\{0,1\right\}\) \(\mathbf{x_n}=\begin{pmatrix}x_{n1} \\ x_{n2} \\ \end{pmatrix}\), 假设模型参数\(w=\begin{pmatrix}

假设Python没有提供map()函数,自行编写my_map()函数实现与map()相同的功能.以下代码在Python 2.7.8中实现. 实现代码: def my_map(fun,num): i = 0 x = list(range(len(num)))#创建一个list,长度为输入list的长度 for n in num:#对输入list中每个变量进行遍历 x[i] = fun(n)#调取fun函数,并将返回结果存入x中 i = i+1 return x#将x返回 def my_sum(n)

python中的map函数应用于每一个可迭代的项,返回的是一个结果list.如果有其他的可迭代参数传进来,map函数则会把每一个参数都以相应的处理函数进行迭代处理.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回. 示例一:  有一个list, L = [1,2,3,4,5,6,7,8],我们要将f(x)=x^2作用于这个list上,那么我们可以使用map函数处理. >>> L = [1,2,3,4,] >

Python中的map()函数和reduce()函数的用法 这篇文章主要介绍了Python中的map()函数和reduce()函数的用法,代码基于Python2.x版本,需要的朋友可以参考下   Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文"MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters",你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个

Lambda 函数 Lambda 函数是一种比较小的匿名函数--匿名是指它实际上没有函数名. Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义,但对于 lambda 函数,我们根本没为它命名.这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算,而无需完全定义函数. lambda 函数可以使用任意数量的参数,但表达式只能有一个. x = lambda a, b : a * b print(x(5, 6)) # prints '30' x = lambd

MapReduce的设计灵感来自于函数式编程,这里不打算提MapReduce,就拿python中的map()函数来学习一下. 文档中的介绍在这里: map(function, iterable, ...) Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed,function must take that many

python一些内建函数(map,zip,filter,reduce,yield等) map函数 Python实际上提供了一个内置的工具,map函数.这个函数的主要功能是对一个序列对象中的每一个元素应用被传入的函数,并且返回一个包含了所有函数调用结果的一个列表. map? Docstring: map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list Return a list of the results of applying the function

js 中的map: 由于map()方法定义在JavaScript的Array中,我们调用Array的map()方法,传入我们自己的函数,就得到了一个新的Array作为结果: function pow(x) { return x * x; } var arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]; arr.map(pow); // [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] var arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9];

文章来源:http://www.pythoner.com/46.html 提起map和reduce想必大家并不陌生,Google公司2003年提出了一个名为MapReduce的编程模型[1],用于处理大规模海量数据,并在之后广泛的应用于Google的各项应用中,2006年Apache的Hadoop项目[2]正式将MapReduce纳入到项目中. 好吧,闲话少说,今天要介绍的是Python函数式编程中的另外两个内建函数map()和reduce(),而不是Google的MapReduce. 1.ma

Python中的map()和reduce() Python内建了map()和reduce()函数. map() map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回. 举例说明,有一个函数f(x)=X^2,要把这个函数作用在一个list[1,2,3,4,5,6,7,8,9]上,就可以用map()实现: >>> def f(x): return x*x >>> map(f,[x for x in ra

MapReduce:面向大型集群的简化数据处理引文 map()函数 Python中的map()函数接收两个参数,一个是调用函数对象(python中处处皆对象,函数未实例前也可以当对象一样调用),另一个是调用函数所需要的参数,返回值是迭代计算出的结果所组成的列表. def func(x): return x*x r=map(func,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]) l=list(r) print(l) 显示结果: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] red

MapReduce是一种函数式编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上. Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组. 然而在python中,ma

map和reduce都是Python中的内置函数 map函数接受两个参数,第一个参数是函数,第二个参数是列表,将函数依次作用于列表中的元素,并返回一个元素 reduce同样以函数和列表作为参数,区别在于,reduce的函数参数,接收两个参数,为列表参数的元素与之前运算的函数结果.可用于求和等. map和reduce大大减少了代码量,提高了代码的易读性.可根据需求配合python的其他内置函数使用,比如lambda,capitalize等.

  1.filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回: >>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 >>> filter(f, range(2, 25)) [5, 7, 11, 13, 17, 19, 23] >>> d

filter(function, iterable)map(function, iterable)reduce(function, sequence) filter将 function依次作用于iterable的每个元素,如果返回值为true, 保留元素,否则从iterable里面删除.function必须返回是一个bool类型的函数.例如: def test(x): return (x > 3) filter(test, [1, 2, 3, 4, 5]) =====> [4, 5] map将

Map函数: 原型:map(function, sequence),作用是将一个列表映射到另一个列表, 使用方法: def f(x): return x**2 l = range(1,10) map(f,l) Out[3]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] Reduce函数 原型:reduce(function, sequence, startValue),作用是将一个列表归纳为一个输出,使用方法: def f2(x,y): return x+y reduce

感觉廖雪峰的官网http://www.liaoxuefeng.com/里面的教程不错,所以学习一下,把需要复习的摘抄一下. 以下内容主要为了自己复习用,详细内容请登录廖雪峰的官网查看. Python内建了map()和reduce()函数. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3,

python中的内置函数里面,有map和reduce两个方法,这两个方法可以非常好的去做一些事情,但是之前都没有用过,下面是关于这两个方法的介绍: 一.map相关 map()会根据提供的函数对指定的序列做映射 具体用法及含义如下: 因为这是python27中,所以会直接返回一个list,如果是python3,则返回迭代器 具体参数: (1)function参数:函数,可以包含1个或者多个参数,看sequence的个数(备注:操作的内容其实就是sequence里面的每一个元素) (2)sequen

链表推导式 [x for x in x] 链表推导式提供了一个创建链表的简单途径,无需使用 map(), filter() 以及 lambda.返回链表的定义通常要比创建这些链表更清晰.每一个链表推导式包括在一个for语句之后的表达式,零或多个for或if语句.返回值是由for或if子句之后的表达式得到的元素组成的链表.如果想要得到一个元组,必须要加上括号. >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] &g

1.map(function,sequence) 对sequence 中的item依次执行function(item), 见执行结果组成一个List返回 例如: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def add100(x): return x+100 hh = [10,11,12] print(map(add100,hh)) def abc(a,b,c): return a*1000+b*100+c list1 = [11,22,33] list