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Python函数是否泛化的简单介绍

IT技术函数

python中怎么对数据离散化（1）数据泛化：使用概念分层，用高层概念替换低层或“原始”数据 。例如 ， 分类的属性，如街道，可以泛化为较高层的概念，如城市或国家 。
（2）规范化：将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间 。大致可分三种：最小最大规范化、z-score规范化和按小数定标规范化 。
python模块与函数的区别和联系？Python模块和Python函数都是Python中的重要概念，但是它们的作用和用法有所不同 。
Python模块指的是包含Python代码的文件 ， 通常以.py文件扩展名结尾 。模块中可以包含多个函数、类和变量等，并且可以通过导入该模块来访问其中的内容 。Python中有许多内置的模块，如math、random等，也可以自定义模块 。模块的作用是将功能封装在一个文件中，方便代码管理和重用 。
Python函数是一段可重复使用的代码块，它接受输入参数并执行一系列操作，最后返回一个输出值 。函数可以接受任意数量的输入参数，也可以返回任意数量的输出值 。函数的作用是将一些重复的代码封装在一起，方便代码重用和维护 。
模块和函数之间的联系在于，一个模块可以包含多个函数，而函数通常定义在模块中 。在Python中 ， 可以通过导入模块来使用其中的函数 。例如，如果有一个名为example.py的模块，其中包含一个名为add的函数，可以使用以下代码导入该模块并调用该函数：
import example
result = example.add(2, 3)
此外，Python中还可以定义在函数内部的函数（也称为嵌套函数），这些函数可以在包含它们的函数中使用，但在函数外部无法访问 。
python-函数可变参数类型python中的函数，大多需要配置参数，以下是几种函数的参数类型：
1.必备参数：以正确的顺序、个数传入函数 。调用时的参数情况要和声明时一样 。最常用的情况 。
def tplink(a,b):
c=a b b
return c
tplink(4,2)
2.关键字参数:使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序和声明时不一致，因为python解析器会在调用函数时，用参数名匹配参数值 。
def tplink(age1,age2):
ageall=age1 age2 age2
return ageall
tplink(age2=4,age1=2)
3.默认参数：默认某个参数的取值
def tplink(age1,age2=5):
ageall=age1 age2 age2
return ageall
tplink(age1=4)
4.不定长参数：在声明时并不确定 调用时的参数数量 。这种情况，可以用不定长参数进行解决，具体操作是在参数名前用* 。
但不能和 关键字参数并用 。一般在正常参数arg之后 。
*args、**kwargs的定义：
这两个都是python中的不定长参数，又称为可变参数 。
*args 表示任何多个无名参数，它是一个 tuple ；
**kwargs 表示关键字参数，它是一个dict 。
同时使用 * args和 ** kwargs 时，必须 * args参数列要在 ** kwargs前 。且都在arg之后 。
函数在调用时，会根据顺序，看是否放进 *args 或者 **kwargs中 。
具体可根据实际情况使用，可以 更方便灵活的接收信息 。
Python中isinstance()的用法？isinstance()函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似type() 。
语法
isinstance(object,classinfo)
参数
object-实例对象
classinfo-可以是直接或者间接类名，基本类型或者由它们组成的元组
返回值
如果对象的类型与参数二的类型相同则返回True，否则返回False 。
2019-03-02集成学习Python函数是否泛化： 构建并结合多个学习器来完成学习任务 。
同质： 集成中只包含同种类型的个体学习器（基学习器）；
异质： 集成中的个体学习器（组件学习器）由不同学习算法生成 。
个体学习器的“准确性”和“多样性”很重要Python函数是否泛化，且相互冲突 。
分类： 个体学习器间存在强依赖关系 ， 必须串行生成的序列化方法，eg，Boosting；个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法 ， eg ， Bagging和随机森林 。
工作机制： 先从初始训练集训练出一个基学习器1 ， 根据基学习器误差率表现更新训练样本权重，使弱学习器1学习误差率高的训练样本权重变高，让这些点在弱学习器2中得到更多的重视，然后基于调整权重后的训练集训练学习器2,...重复进行，直至弱学习器数目达到指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合 。
Boosting族算法最著名的代表是AdaBoost，是“Adaptive Boosting（自适应增强）”的缩写 。它的自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器 。同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数 。
算法过程
优点：作为分类器时精度很高；在AdaBoost框架下，可使用各种回归分类模型来构建学习器；不易发生过拟合（会加入正则化项） 。
缺点：对异常样本点敏感，异常样本在迭代中可能会获得较高的权重，影响最终的强学习器的预测准确性 。
两者均是0/1误差的平滑近似：
梯度提升算法首先给定一个目标损失函数，它的定义域是所有可行的基函数集合，提升算法通过迭代的选择一个负梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部最小值 。
GB每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向 。一般认为损失函数越小，性能越好，因此最好是使损失函数沿着梯度方向下降，模型得以不断改进提升性能 。
GBDT是GB和DT的结合，是以决策树为基学习器的gb算法，此处的决策树是回归树 。GBDT中的决策树深度一般不超过5 ， 叶子结点数不超过10 。GBDT核心在于： 每一棵树学得是之前所有树结论和的残差 ，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量 。比如A的真实年龄是18岁，但第一棵树的预测年龄是12岁，差Python函数是否泛化了6岁，即残差为6岁 。那么在第二棵树里我们把A的年龄设为6岁去学习 ， 如果第二棵树真的能把A分到6岁的叶子节点，那累加两棵树的结论就是A的真实年龄；如果第二棵树的结论是5岁，则A仍然存在1岁的残差，第三棵树里A的年龄就变成1岁，继续学习 。
xgboost是在GBDT基本思路上改善而来，主要改变有
1） 在损失函数中加入防止过拟合的惩罚函数
T是叶子的个数，w是预测函数的参数 ， 也就是决策树算法下叶子节点的权重值 。可以控制γ和λ这两个超参数来调整正则化的惩罚力度 。其实这里的惩罚函数也就定义了模型复杂度，比如γ越大，λ越大，复杂度越小越不易过拟合 。
2） 用二阶泰勒展式将损失函数展开，同时用到了一阶和二阶导数
第t次的loss：
对上式做二阶泰勒展开：g为一阶导数，h为二阶导数
3)CART回归树中寻找最佳分割点的衡量标准是最小化均方差，xgboost 寻找分割点的标准是最大化 ，lamda ， gama与正则化项相关
【Python函数是否泛化的简单介绍】 xgboost算法的步骤和GB基本相同，都是首先初始化为一个常数，gb是根据一阶导数ri ， xgboost是根据一阶导数gi和二阶导数hi，迭代生成基学习器，相加更新学习器 。
为得到泛化性能强的集成 ， 集成中的个体学习器应尽可能相互独立，考虑使用相互有交叠的采样子集 。
并行式集成学习的最著名代表，基于自助采样法，算法流程如下：
优点：训练一个Bagging集成与直接使用基学习算法训练一个学习器的复杂度同阶；与标准AdaBoost只适用于二分类任务不同 ， Bagging能不经修改的用于多分类、回归任务；初始训练集63.2%用于训练，36.8%用作验证集对泛化性能做“包外估计” 。
但从偏差-方差分解角度看，Bagging主要关注降低方差 。
随机森林是Bagging的一个扩展变体 ， 在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，在决策树训练过程中引入了 随机属性选择。即对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k（kd，d为所有属性个数）个属性的子集，然后从中选一个最优属性用于划分 。若k=d，则为传统决策树；k=1，则随机选择一个属性划分 。一般推荐。
RF起始性能相对较差，但随着学习器数目的增加，会收敛到更低的泛化误差 。另外RF的训练效率常优于Bagging，因为Bagging使用“确定型”决策树，选择划分属性时要对结点所有属性进行考察，而RF使用“随机型”决策树，只需考虑一个属性子集 。
学习器结合可能会从三个方面带来好处：
1）统计方面：当多个假设达到同等性能时 ， 可减小因误选单学习器导致泛化性能不佳的风险；
2）计算方面：降低陷入糟糕局部极小点的风险；
3）表示方面：扩大相应假设空间，学习更好的近似 。
对数值型输出，最常见的结合策略是平均法 。
简单平均：
(特殊的加权平均法，宜在个体学习器性能相近时使用)
加权平均法：
其中是个体学习器的权重，一般从训练数据中学习而得，通常要求，宜在个体学习器相差较大时使用 。
对分类任务，学习器从类别标记集合中预测出一个标记 ， 最常见的结合策略是投票法 。
绝大多数投票法：
相对多数投票法：
预测为得票最多的标记，若同时有多个标记获得最高票，则从中随机选取一个 。
加权投票法：
与加权平均法类似，是的权重，通常。
个体学习器的输出类型：
类标记： 硬投票 。，若将样本x预测为类别则取值为1 ， 否则为0 。
类概率： 软投票 。，相当于对后验概率的一个估计 。
不同类型的值不能混用；对一些能在预测出类别标记的同时产生分类置信度的学习器，其分类置信度可转化为类概率使用；分类置信度应规范化后使用；基于类概率进行结合优于直接基于类标记进行结合；若基学习器类型不同，不能直接比较类概率值，应先将其转化为类标记输出（eg类概率输出最大的设为1，其他为0）再投票 。
当训练数据很多时，常使用通过另一个学习器来进行结合的“学习法”，代表算法Stacking
第一阶段获得各个模型对样本x1的预测标签值；第二阶段将各个模型的预测标签值作为一个新的特征（x1的真实标签值还是标签值），再用某个算法进行训练 ， 获得一个融合模型，用这个融合模型进行测试集的预测 。
周志华《机器学习》
python中函数定义1、函数定义
①使用def关键字定义函数
②
def 函数名(参数1.参数2.参数3...):
"""文档字符串Python函数是否泛化，docstring，用来说明函数Python函数是否泛化的作用"""
#函数体
return 表达式
注释的作用Python函数是否泛化：说明函数是做什么的，函数有什么功能 。
③遇到冒号要缩进，冒号后面所有的缩进的代码块构成了函数体，描述了函数是做什么的，即函数的功能是什么 。Python函数的本质与数学中的函数的本质是一致的 。
2、函数调用
①函数必须先定义，才能调用，否则会报错 。
②无参数时函数的调用：函数名()，有参数时函数的调用：函数名(参数1.参数2.……)
③不要在定义函数的时候在函数体里面调用本身，否则会出不来，陷入循环调用 。
④函数需要调用函数体才会被执行，单纯的只是定义函数是不会被执行的 。
⑤Debug工具中Step into进入到调用的函数里，Step Into My Code进入到调用的模块里函数 。
Python函数是否泛化的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、Python函数是否泛化的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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