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python感知机函数 感知机使用_______________函数作为其激励函数( 二 )

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以上为建立感知机模型的相关理论知识，如果有需要用python建立感知机模型进行分类的小伙伴的可以上访问我的github：
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python 8个常用内置函数解说8个超好用内置函数set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（） ， filter（），enumerate（）
python中有许多内置函数，不像print那么广为人知，但它们却异常的强大 ， 用好了可以大大提高代码效率 。
这次来梳理下8个好用的python内置函数
1、set()
当需要对一个列表进行去重操作的时候，set()函数就派上用场了 。
用于创建一个集合，集合里的元素是无序且不重复的 。集合对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能 。
2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器，输入字符串公式，直接产生结果 。用eval()来做就很简单：eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式，并且执行 。
3、sorted()在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序 。这时候就需要用到sorted() ，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表 。对列表升序操作：
对元组倒序操作：
使用参数：key ， 根据自定义规则 ， 按字符串长度来排序：
根据自定义规则，对元组构成的列表进行排序：
4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作，reversed()函数能帮到你 。reversed()接受一个序列 ， 将序列里的元素反转，并最终返回迭代器 。
5、map()做文本处理的时候，假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作 。这个时候就可以使用map()函数 。
map()会根据提供的函数，对指定的序列做映射，最终返回迭代器 。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍，最终返回给你加工好的序列 。举个例子，对列表里的每个数字作平方处理：
6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理，用map()函数 。那我想将列表里的每个元素相乘 ， 该怎么做呢？这时候用到reduce()函数 。
reduce()会对参数序列中元素进行累积 。第一、第二个元素先进行函数操作，生成的结果再和第三个元素进行函数操作，以此类推，最终生成所有元素累积运算的结果 。再举个例子，将字母连接成字符串 。
你可能已经注意到，reduce()函数在python3里已经不再是内置函数，而是迁移到了functools模块中 。这里把reduce()函数拎出来讲，是因为它太重要了 。
7、filter()一些数字组成的列表，要把其中偶数去掉 ， 该怎么做呢？
filter()函数轻松完成了任务，它用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象 。filter()函数和map()、reduce()函数类似，都是将序列里的每个元素映射到函数，最终返回结果 。我们再试试，如何从许多单词里挑出包含字母w的单词 。
8、enumerate()这样一个场景，同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号，我们用enumerate()函数做做看 。
enumerate翻译过来是枚举、列举的意思，所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注，返回(元素、索引)组成的迭代器 。再举个例子说明 ， 对字符串进行标注，返回每个字母和其索引 。
原来ReLU这么好用！一文带你深度了解ReLU激活函数！ 在神经网络中，激活函数负责将来自节点的加权输入转换为该输入的节点或输出的激活 。ReLU 是一个分段线性函数 ， 如果输入为正，它将直接输出，否则，它将输出为零 。它已经成为许多类型神经网络的默认激活函数 ， 因为使用它的模型更容易训练，并且通常能够获得更好的性能 。在本文中，我们来详细介绍一下ReLU，主要分成以下几个部分：

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