python笔记 - day3 参考:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5453708.html set特性: 1.无序 2.不重复 3.可嵌套 函数: 函数的作用:函数就是封装某一个功能的:     1.def声明函数     2.要有一个函数名     3.函数体     4.返回值,return返回值,如果不定义返回0 5.定义函数,函数体不执行:调用函数,函数体内容才会执行 函数语法: def  t1():  形式参数 print("aa&q…

[LOJ#6066]「2017 山东一轮集训 Day3」第二题(哈希,二分) 题面 LOJ 题解 要哈希是很显然的,那么就考虑哈希什么... 要找一个东西可以表示一棵树,所以我们找到了括号序列. 那么二分一个答案\(d\),把所有点挂到\(d+1\)次祖先上去,那么\(d+1\)次祖先的哈希值就是它原本的括号序列挖去了若干段,直接暴力哈希拼接起来就好了. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstdlib> #inc…

函数初始 函数的定义与调用 ''' def 函数名 (参数): 函数体 函数名:设定与变量相同 执行函数: 函数名() ''' 函数的返回值 # 函数返回值 return ''' 1.遇到return,结束函数 2.给函数的调用者(执行者)返回值 无return返回None return不写 或者None返回 None return返回单个数 return返回多个值,将多个值放在元组中返回 ''' 函数的参数 ''' 从实参角度 1 位置参数 必须--对应,按照顺序 2 关键字参数 必须--对应…

s12 day3 视频每节的内容 03 python s12 day3 本节内容概要 第三天的主要内容 上节没讲完的: 6.集合 7.collections 1)计数器 2)有序字典 3)默认字典 4)队列 5)可命名元组 第三天的主要内容: 1.深浅拷贝 2.函数() 3.python的内置函数 4.open()文件操作函数 5.lambdad表达式 6.递归 04 python s12 day3 上节内容回顾(略) 05 python s12 day3 Python集合Set(一) 6.se…

一 函数的语法及特性 什么是函数? 定义:函数是一个功能通过一组语句的集合,由名字(函数名)将其封装起来的代码块,要想执行这个函数,只要调用其函数名即可. 特性: 减少重复代码 使程序变的可扩展 使程序变得易维护 定义函数 >>> def hello(): #def 关键字 hello 函数名 print('Hello,world!') >>> hello() #通过名字调用函数 Hello,world! >>> def product(x,y): #…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 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…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article…

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3426757.html,转载请注明出处] 假设我们要求解以下的最小化问题:                                                                                \(  \min\limits_x f(x)  \) .如果\( f(x) \)可导,那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法,也即使用以下的式子进行…

Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train…