10月24号那天，也就是传说中的1024程序员节，我翻开日历的时候，看到一段代码：
截至到目前为止，其实我们已经接触了不少的python内置函数，而map函数也是其中之一，map函数是根据指定函数对指定序列做映射，在开发中使用map函数也是有效提高程序运行效率的办法之一.
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 匿名函数 ---- Python 匿名函数 1.lambda 函数定义 2.应用一：列表排序 3.应用二：映射函数 map 4.应用三：选择函数 filter ---- 1.lambda 函数定义 Python 中提供了一项非常有用的功能：利用 lambda 函数来替代 def， 创建一个临时简单
第一篇主要把SHAP值的各类图表操作方式进行展示： 机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一）
大家好，我是小五。之前给大家分享过3个节省时间的Python技巧，当时就提出了，大家可以多使用Python的内置函数，既能提高自己的Python程序速度，同时还能保持代码简洁易懂。
近日浏览LeetCode，发现了一道很有意思的小题目。当我尝试用Python解答的时候，居然动用了集合、map函数、zip函数、lambda函数、sorted函数，调试过程还涉及到了迭代器、生成器、列表推导式的概念。一个看似极为简单的题目，尽管最终的代码可以合并成一行，却几乎把Python的编程技巧用了一遍，真可谓“细微之处见精神”！通过这个题目，也许会让你从此真正理解了Python编程。
Permutation Invariance是排列不变性，是指函数的输出与输入元素的顺序无关。
音乐结束，回到正题。近日浏览LeetCode，发现了一道很有意思的小题目。当我尝试用Python解答的时候，居然动用了集合、map函数、zip函数、lambda函数、sorted函数，调试过程还涉及到了迭代器、生成器、列表推导式的概念。一个看似极为简单的题目，尽管最终的代码可以合并成一行，却几乎把Python的编程技巧用了一遍，真可谓“细微之处见精神”！通过这个题目，也许会让你从此真正理解了Python编程。
函数式接口通常只包含一个抽象方法，并且被称为函数式接口。Java 8引入了Lambda表达式和方法引用，使得我们可以更容易地实现这些接口，从而简化了代码。以下是一些常见的模式和如何使用函数式接口进行重构的示例。
构建一个Optional对象；方法有：empty( )、of( )、ofNullable( )
lambda是一个表达式，并不像def一样定义一个复杂的函数，很简洁的一个代码块。通常被用来创建匿名函数。lambda的好处也很明显，首先省去了函数的定义过程，直接返回需要的数据，因为是创建的匿名函数也就不用考虑函数名了，通过lambda表达式可以简化代码，使代码具有更友好的可读性。
除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
本次给大家介绍一个功能超强的数据处理函数transform，相信很多朋友也用过，这里再次进行详细分享下。
“ Java8新特性中我们聊过Lambda表达式和方法引用,这一篇我们来看一下Java8中另一个特性：Stream。”
lambda表示的是匿名函数. 不需要用def来声明, 一句话就可以声明出一个函数
若我们想将多个数据打包并且统一管理，应该怎么办？Python内置的数据类型如序列（列表、元组等）、集合和字典等可以容纳多项数据，我们称它们为容器类型的数据。
对DataFrame对象中的某些行或列，或者对DataFrame对象中的所有元素进行某种运算或操作，我们无需利用低效笨拙的循环，DataFrame给我们分别提供了相应的直接而简单的方法，apply()和applymap()。其中apply()方法是针对某些行或列进行操作的，而applymap()方法则是针对所有元素进行操作的。
在介绍强化学习算法之前先介绍一个比较重要的概念，就是Bellman方程，该方程表示动作价值函数，即在某一个状态下，计算出每种动作所对应的value（或者说预期的reward）。
摘要：图像到图像的翻译主要学习两个视觉域之间的映射关系。主要有两个挑战：1）缺少对齐的成对的训练数据2）和对于一个输入图片的多种可能输出。这篇文章中，提出了基于解开表示disentangled representation的，在没有成对训练数据情况下，产生多样的输出。为了实现多样性，将图片分解为两个空间：一个域不变的内容空间来捕捉不同域之间的共享信息，和属性空间的特殊域。此模型从给定图片中提取解码的内容特征以及从属性空间中采样的属性向量来在测试阶段产生多样性图片。为了解决数据不成对问题，我们提出了一个新的基于解开表示的交叉循环一致性损失cross-cycle consistency loss。质量评估显示在没有成对训练数据的情况下我们能生成多样真实的图片。在量化比较中，我们用用户学习来评价真实性以及用感知距离度量来评价多样性。在MNIST-M和LineMod数据集上的应用性与其他先进算法的比较中具有有竞争力的表现。
排序和反转数据序列可能是任何编程语言中最常用的算法操作，Python 中的内置函数 sorted 和 reversed 都用于实现这些功能。
应用机器学习很具挑战性，因为设计完美的学习系统相当困难。 一个问题永远没有最好的训练数据集或者最好的算法，最好的只能是目之所及。 机器学习的应用可以理解为一个搜索问题，即根据某个项目的已知信息和可获取的资源，找到从输入到输出的最好的映射。在本文你即将看到把应用机器学习当作搜索问题的概念。 阅读完本译文你会了解到： 1. 应用机器学习是一个逼近未知映射（输入到输出）函数的问题。 2. 设计上的某些决定比如数据和算法的选择局限了映射函数的选择。 3. 机器学习的搜索概念化有助于合理地选择集成算法，算法的查验以及
我主要写Kotlin源码阅读，函数式编程的基本概念，概念大家可以在网上做一些了解，这里推荐一下百度百科的定义，函数式编程概念，蛮清晰的。
flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似，在功能上，与 map 和 mapPartitions 一样，flatMap 也是用来做数据映射的，在实现上，对于给定映射函数 f，flatMap(f) 以元素为粒度，对 RDD 进行数据转换。不过，与前两者相比，flatMap 的映射函数 f 有着显著的不同。对于 map 和 mapPartitions 来说，其映射函数 f 的类型，都是（元素） => （元素），即元素到元素。而 flatMap 映射函数 f 的类型，是（元素） => （集合），即元素到集合（如数组、列表等）。因此，flatMap 的映射过程在逻辑上分为两步：
在分段随机实践—模拟线上流量一文中，我将流量模型统计成为一个个Map<F, Integer>形式数据保存起来。
lambda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表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。
lambda 是包着一个函数的对象 lambda 表达式非常简洁优雅。是把动态语言的特性嫁接到静态语言的一个典范。
tee()创建的迭代器共享其输入迭代器，所以一旦创建了新迭代器，就不应该再使用远迭代器。
自从我用Python编写第一行代码以来，就被它的简单性、出色的可读性和特别流行的一行代码所吸引。
选自machinelearningmastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 本文以搜索问题的视角重构机器学习，为我们提供了新的思维架构，富有启发意义。 由于针对某一特定问题设计一套完美的智能系统难以控制，所以机器学习的实际应用极具挑战。 实际生产中并没有完全适用于你的问题的训练集和算法，一切都等你自己去发现。 我们最好将机器学习应用看成针对特定项目的已知知识和可用资源寻找输入到输出的最佳映射的搜索问题。 在本文中，你将会学到如何将机器学习应用于搜索问题。 读完本文
HashMap是Java源码中非常优秀的源码，涉及到很多的概念，算法、红黑树、数组、链表... 之前也尝试过硬着头皮去学习，但是由于基础本身就不是很牢固，所以后面也没有多少收获。那么，这次笔者先来梳理一下HashMap的一些概念。
现实生活中，一家公司通常拥有不同领域的业务，比如字节跳动有抖音、今日头条、西瓜视频，微信有看一看、公众号、视频号。而多个领域中可能有的领域数据多有的领域数据少，跨领域推荐（cross-domain recommendation）就旨在使用数据充足的领域数据帮助数据不足的领域进行更好的推荐。
在 Java8 中，双冒号（::）是一种用于方法引用（Method Reference）和构造函数引用（Constructor Reference）的新语法。它允许您引用现有方法或构造函数，而不必在 Lambda 表达式中重新实现它们，从而简化了代码。
导读：函数式编程到底是什么？本文将详解其概念，同时分享怎样在 Python 中使用函数式编程。主要内容包括列表解析式和其他形式的解析式。
函数式编程到底是什么？本文将详解其概念，同时分享怎样在 Python 中使用函数式编程。主要内容包括列表解析式和其他形式的解析式。
本文探讨的不是关于深度学习方面的，但可能也会涉及一点儿，主要是因为 Kernel（内核）的强大。Kernel 一般来说适用于任何机器学习算法，你可能会问为什么，我将在文中回答这个问题。
Stream作为Java8的新特性之一，他与Java IO包中的InputStream和OutputStream完全不是一个概念。Java8中的Stream是对集合功能的一种增强，主要用于对集合对象进行各种非常便利高效的聚合和大批量数据的操作。结合Lambda表达式可以极大的提高开发效率和代码可读性。 假设我们需要把一个集合中的所有形状设置成红色，那么我们可以这样写 如果使用Java8扩展后的集合框架则可以这样写： 第一种写法我们叫外部迭代，for-each调用的依次遍历集合中的元素。这种外部迭代有一些
方法引用分为三种，方法引用通过一对双冒号:: 来表示，方法引用是一种函数式接口的另一种书写方式
来源：jerrylead 本文通过多个例子为你介绍支持向量积核函数，助你更好地理解。 核函数（Kernels） 考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题，特征是房子的面积x，这里的x是实数，结果y是房子
前面写的 Python 入门教程中只有基础入门和基础进阶两部分，可以在公众号下拉菜单中找到，小一我都已经分好类了。
真正接触核方法应该是在 SVM ，正常情况下，感知机算法和支持向量机都是默认数据是线性可分的，这类问题叫做线性分类问题。当数据线性不可分的时候，但高维可分（这个不理解可以多看看书），我们仍然想用线性分类的方法去解决，这个时候就需要用非线性变换将非线性问题转换成线性问题。
该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回True 的元素放到新列表中。
A Gentle Introduction to Applied Machine Learning as a Search Problem 浅谈应用型机器学习作为一种搜索问题 应用型机器学习是具有挑战性的，因为针对给定问题设计完善的学习系统是非常棘手的。 (因为)没有最好的训练数据或最好的算法来解决你的问题，只有你可以发现的最好的。(作者的意思是你发现的最好的并不一定是最好的，还可能有更好的，译者注) 机器学习的应用被认为是最好的解决输入到输出的最佳映射的搜索问题，因为给定项目中知识和资源都是可用的。 在这
在分类（Classification）问题与回归（Regression）问题之间，有着一个重要的区别。
原文地址：https://machinelearningmastery.com/applied-machine-learning-as-a-search-problem/
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
