从两个组合迭代器中获取前N项？ - 腾讯云开发者社区

一般来说，找到弱学习算法要相对容易一些，然后通过反复学习得到一系列弱分类器，组合这些弱分类器得到一个强分类器。 Boosting算法要涉及到两个部分，加法模型和前向分步算法。...这些弱分类器线性相加组成强分类器。前向分步就是说在训练过程中，下一轮迭代产生的分类器是在上一轮的基础上训练得来的。也就是可以写成这样的形式：用下面的GIF看起来会更加生动 ?...依赖于前一轮的迭代重分配。...第四步得到第一轮迭代的强分类器：以此类推，经过第二轮……第N轮，迭代多次直至得到最终的强分类器。...所以这两个参数n_estimators和learning_rate要一起调参。一般来说，可以从一个小一点的ν开始调参，默认是1。

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Python标准库笔记(10) — itertools模块

因为直到数据需要使用时才从迭代器中生成，所有数据不需要同时存储在内存中。这种 “惰性” 的处理模式可以减少大型数据集的交换和其他副作用，从而提高性能。...在第二个例子中，函数将从两个单独的迭代器中获取的两个参数相乘，并返回一个包含原始参数和计算值的元组。第三个例子中，在生成了两个元组之后便停止了，因为第二个输入已经耗尽。...(1, 1, 1) starmap() 函数与 map() 类似，但不是从多个迭代器构造元组，而是使用 * 语法将单个迭代器中的项作为参数解包给map函数。...，第二个参数是可迭代的生成的布尔值选择器，指示从数据输入中取出哪些元素（True产生值，False忽略）。...accumulate() 函数的作用是:处理可迭代的输入，将第n和n+1项传递给目标函数，生成返回值，而不是直接返回输入。

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算法之递归案例

1，1，2，3，5，8，13，21......斐波那契数列从第三项开始，每一项都等于前两项之和。...另外可以使用迭代法，用fn1和fn2保存计算过程中的结果，并复用起来。下面我会把两个方法示例代码都给出来并给出两个方法的运行时间对比。...题目要求问题如下所示：计算从1+2+3+…+N的和示例 :计算从1+2+3+…+100的和是5050 实例代码，如下所示/** * 获取从1+到N的和 * * @param num *...四、如果没有合适的组合，放弃第一个数据项，并且从第二个数据项开始再重复一遍整个过程。五、继续从第三个数据项开始，如此下去直到你已经试验了所有的组合，这时才知道有没有解决方案。...现在已经把一个大问题转换为两个小问题了。从4个人的人群中做两次选择（一次选择2个，一次选择3个），而不是从5个人的人群中选择3个。

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Python指南：组合数据类型

：', L) [out] 列表追加项： [5, 'python', (1, 2), 5, 'today', 9] 列表中5出现的次数： 2 追加迭代器中的项： [5, 'python', (1, 2)...常见的迭代操作符与函数（s与t为序列）：语法描述 s+t 返回一个序列，该序列是s与t的连接 s*n 返回一个序列，该序列是s的n个副本的连接 x in i 如果x出现在iterable i中，返回..., stop, step) 返回一个整数迭代子，使用一个参数（stop）时，迭代子的取值范围从0到stop-1；使用两个参数（start与stop）时，迭代子取值范围从start到stop-1；使用三个参数时...，迭代子取值范围从start到stop-1，每两个值之间间隔step reversed(i) 返回一个迭代子，该迭代子以反序从迭代子i中的返回项 sorted(i, key, reverse) 以排序后顺序从迭代子...，前两项固定数据类型并没有同时改变，而列表中的列表同时变化，说明x与y的第三项都指向的同一列表的引用。

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LeetCode题目38：外观数列

原题描述 + 给定一个正整数 n（1 ≤ n ≤ 30），输出外观数列的第 n 项。注意：整数序列中的每一项将表示为一个字符串。...「外观数列」是一个整数序列，从数字 1 开始，序列中的每一项都是对前一项的描述。...前五项如下： 1. 1 2. 11 3. 21 4. 1211 5. 111221 第一项是数字 1 描述前一项，这个数是 1 即 “一个 1 ”，记作 11 描述前一项，这个数是 11 即 “两个 1...” ，记作 21 描述前一项，这个数是 21 即 “一个 2 一个 1 ” ，记作 1211 描述前一项，这个数是 1211 即 “一个 1 一个 2 两个 1 ” ，记作 111221 示例 1 输入...原题链接：https://leetcode-cn.com/problems/count-and-say 思路解析 + 从题目描述就知道这是一个基于前次结果迭代的过程。

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机器学习笔记之scikit learn基础知识和常用模块

=1) """ penalty：使用指定正则化项（默认：l2） dual: n_samples > n_features取False（默认）...前几步是转换器。...不同的提升算法之间的差别，一般是（1）如何更新样本的权值，（2）如何组合每个分类器的预测。其中Adaboost中，样本权值是增加那些被错误分类的样本的权值，分类器C_i的重要性依赖于它的错误率。...回归器组合 ExtraTreeClassifier：#ExtraTree分类器组合 ExtraTreeRegressor： #ExtraTree回归器组合 RandomTreeClassifier：#随机森林分类器组合...交叉验证迭代器 LeavePLabelOut：# LeavePLabelOut交叉验证迭代器 # LeaveOneOut(n) 相当于 KFold(n, n_folds=n) 相当于LeavePOut(

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决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

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决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

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决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

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Python迭代器、生成器和修饰器-你会用yield吗？

收益、效益等);提供;屈服;让步;放弃;缴出 n.产量;产出;利润上面路牌是「让」的意思迭代器概念 ---- 迭代器是什么？...比如对列表和元组做for...in遍历操作时，Python实际上时通过列表和元组的迭代对象来实现的，而不是列表和元组本身： Python中，迭代器还拥有迭代用户自定义类的能力。...迭代器对象需要支持__iter__()和next()两个方法，前者返回迭代器本身，后者返回下一个元素。...迭代器VS生成器：都是用户通过next()方法来获取数据，不过迭代器是通过自己实现的next()方法来逐步返回数据，而生成器是使用yield自动提供数据并让程序暂停wait状态，等待用户进一步操作。...Python从语法层次上实现了使用组合的方式来增减Decorator的功能。

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Python高级特性——为什么都说Python高效

---- 分为以下四个部分：神奇的切片——高效获取列表中想要的元素可迭代对象--列表、元组、字典等到底啥区别列表生成器--复杂的list，一行代码生成生成器/迭代器--generator、yield..._2_5 = l[-5:-1] # 指从l[-5]到l[-2]，共-1-(-5)=4项 print("1:",first_3,"\n2:",last_3,"\n3:",middle,"\n4:",last...l[1::2] # 即，从第一项开始取，每两项取一个 l_even = l[::2] print("---\nl的奇数项：\n",l_odd,"\nl的偶数项：\n",l_even) ## 取出前10项中的奇数...：l_first10_odd = l[1:10:2] print("\n前10项中的奇数:\n",l_first10_odd) 1: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,...项中的奇数: [1, 3, 5, 7, 9] ---- 2.可迭代对象 list、tuple、dict、string在python中都是可迭代对象，因此都可以用for来遍历。

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python堆队列算法heapq

pop/push 组合总是会从堆中返回一个元素并将其替换为 item。返回的值可能会比添加的 item 更大。如果不希望如此，可考虑改用 heappushpop()。...它的 push/pop 组合会返回两个值中较小的一个，将较大的值留在堆中。该模块还提供了三个基于堆的通用功能函数。...heapq.nlargest(n,iterable,key=None) 从 iterable 所定义的数据集中返回前 n 个最大的元素。...heapq.nsmallest(n,iterable,key=None) 从 iterable 所定义的数据集中返回前 n 个最小元素组成的列表。...等价于: sorted(iterable, key=key)[:n]。后两个函数在 n 值较小时性能最好。对于更大的值，使用 sorted() 函数会更有效率。

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基于迭代单元的恢复余数开方器基于迭代单元的恢复余数开方器

基于迭代单元的恢复余数开方器基本算法该开方器的算法与“手算”（以前并不知道开方还有这种手算的方法）算法相似，使用迭代解决，文字描述如下将0为余数的初值a，0作为结果初值b 将被开方数前两位{I(...若前两位大，则{I(2m + 1),I(2m)} - 01为输出余数（a(m)），输出结果1(b(m))，否则{I(2m + 1),I(2m)}为输出余数（a(m)），输出结果0（b(m)）将被开方数的从高位数第...3,4位{I(2m - 1),I(2m - 2)}取出，比较{a(m),I(2m - 1),I(2m - 2)}和{b(m),2'b01}的大小，若前一项大，则输出余数a(m - 1)为前一项减后一项，...输出结果b(m - 1)为{b(m),1};否则，输出余数为前一项（直接输出），输出结果b(m - 1)为{b(m),0} ......直到计算完被开方数结束迭代单元算法迭代单元的算法比较简单，描述如下：组合输入余数和当前开方数的两位{b,I(i),I(i - 1)}，组合输入结果和01为{a,2'b01} 比较大小，若组合余数大则输出余数为组合余数减去组合结果

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c++ 容器类_下面属于容器类的是

指向容器中存放元素类型的逆向迭代器，这种迭代器在容器中逆向迭代 const_reverse_iterator 指向容器中存放元素类型的逆向迭代器，只能读取容器中的元素 difference_type...previous()返回迭代器左边的项并且往前移一个位置。...可以看如图：下表是QListIterator 的API及说明 Function Behavior toFront() 迭代器移到最前，第一项的前 toBack() 迭代器移到最后，最后一项的后面 hasNext...() 如果不是list的最后，就返回true next() 返回下一项，并迭代器向后移一位 peekNext() 返回下一项，迭代器并不移动 hasPrevious() 如果不是list的最前，就返回true...previous() 返回前一项，并迭代器向后移一位 peekPrevious() 返回前一项，迭代器并不移动下面是Mutable iterator读写迭代器使用说明： QList移除基数项

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【Python环境】Python函数式编程指南（3）：迭代器

迭代器 3.1. 迭代器(Iterator)概述迭代器是访问集合内元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素都被访问一遍后结束。迭代器不能回退，只能往前进行迭代。...这并不是什么很大的缺点，因为人们几乎不需要在迭代途中进行回退操作。迭代器也不是线程安全的，在多线程环境中对可变集合使用迭代器是一个危险的操作。...上述代码可以写成如下的形式，你一定非常熟悉： for val in lst: print val 首先Python将对关键字in后的对象调用iter函数获取迭代器，然后调用迭代器的next方法获取元素...izip_longest(‘ABCD’, ‘xy’, fillvalue=’-') –> Ax By C- D- tee(it, n) 返回n个迭代器it的复制迭代器。...组合迭代器 product(p, q, … [repeat=1]) 笛卡尔积。

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机器学习（13）——adaboostAdaboost

image.png 算法原理 Adaboost算法将基分类器的线性组合作为强分类器，同时给分类误差率较小的基本分类器以大的权值，给分类误差率较大的基分类器以小的权重值；构建的线性组合为： ?...构建基本分类器的线性组合 ? 得到最终分类器 ?...小结主要是理解两个权重，分类器权重和样本权重（1）根据误差率计算的权重系数αm是分类器的权重（2）样本的权重是根据已经求得的αm，做一个归一化之后更新每个样本的权重，目的是使得划分错误的数据的权重增大...较小 #n_estimators 迭代次数或者最大弱分类器数：200次 #base_estimator：DecisionTreeClassifier 选择弱分类器，默认为CART树 #algorithm...运算规则，后者是优化算法，以概率调整权重，迭代速度快， #需要能计算概率的分类器支持 #learning_rate：0<v<=1，默认为1，正则项衰减指数 #loss：linear、‘square’exponential

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特征选择三板斧

Feature Selection, 特征选择，从原始数据中的多维特征中筛选最优特征自己，达到降维，提升模型准确性，减少运行时间等效果特征选择的策略可以分为以下3大类 1....对于分类数据而言，特征对应的数据分布越集中，对分类器的贡献越小，所以会删除方差较小的特征。...Wrapper 封装类的方法是将特征选择和机器学习模型合并到一起来考虑，通过迭代使用不同的特征组合来训练机器学习的模型，根据模型的效果来筛选对应的特征。根据迭代的方式，分为以下3类 1....后向选择法，与前向选择法相反，第一次循环就放入所有特征，然后每次循环，剔除最不显著的特征，直到模型收敛在实践中，最常用的是递归特征消除法，全称如下 recursive feature elimination...在scikit-learn中，使用L1正则项来筛选特征的代码如下 >>> from sklearn.datasets import load_iris >>> from sklearn.feature_selection

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Python模块化编程-内置函数#学习猿地

：zip 函数是可以接受多个可迭代的对象，然后把每个可迭代对象中的第i个元素组合在一起，形成一个新的迭代器参数：*iterables，任意个的可迭代对象返回值：返回一个元组的迭代器 ``` 示例...``python # 数学相关函数 # 获取一个数的绝对值 # print(abs(-99.99)) # 求和从 start 开始自左向右对 iterable 中的项求和并返回总计值 # print(...，返回一个新的迭代器 ``` map(func, *iterables) 功能：对传入的可迭代数据中的每个元素放入到函数中进行处理，返回一个新的迭代器参数： func 函数自定义函数|内置函数...iterable 拿出两个元素，放入到func函数中进行处理，得出一个计算结果，然后把这个计算结果和iterable中的第三个元素，放入到func函数中继续运算，得出的结果和之后的第四个元素...参数： func 自定义函数 itereble：可迭代的数据返回值：保留下来的数据组成的迭代器 ``` 示例： ```python # 要求保留所有的偶数，丢弃所有的奇数 varlist

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机器学习中的最优化算法总结

在这三个关键步骤中，前两个是机器学习要研究的问题，建立数学模型。第三个问题是纯数学问题，即最优化方法，为本文所讲述的核心。...需要设置学习率为一个非常小的正数的原因是要保证迭代之后的位于迭代之前的值的邻域内，从而可以忽略泰勒展开中的高次项，保证迭代时函数值下降。...如果按照时间t进行展开，则第t次迭代时使用了从1到t次迭代时的所有梯度值，且老的梯度值安的系数指数级衰减： image.png 动量项累积了之前迭代时的梯度值，使得本次迭代时沿着之前的惯性方向向前走...，已有的强分类器，以及当前弱分类器f对训练样本的损失函数，前者在之前的迭代中已经求出，因此可以看成常数。...隐马尔可夫模型的解码算法（维特比算法），强化学习中的动态规划算法是这类方法的典型代表，此类算法一般是离散变量的优化，而且是组合优化问题。前面讲述的基于导数的优化算法都无法使用。

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