迭代计算

一、迭代器 什么是迭代器 ?　 　　　 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。 迭代器只能往前不会后退 。 迭代器有两个基本的方法： iter() 和 next() 。 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器： 可迭代对象和迭代器对象 可迭代对象指内置方法中有__iter__的对象,如列表,元组,字典,集合,字符串,打开的文件对象 迭代器对象是有可迭代对象通过调用其__iter__方法(实际上就是(iter(obj))得到的对象,迭代器对象内置方法中有__iter__和__next__方法,其中__next_方法就是执行迭代器对象的下一个值,需要注意的是,当迭代器对象中的值全部取出来之后,里面就没有元素了,再使用___next__会产生异常,所以迭代器对象只能拿取一次　　　 list1 = [1, 2, 3] list_iter = list1.__iter__() print(list_iter.__next__()) print(list_iter.__next__()) print(list_iter.__next__()) print(list_iter.__next__()) """ 1 Traceback (most recent call last): 2 3 File "C:/Users

什么是迭代器？ 迭代是一个重复的过程，每次重复即以此迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值 　　1、为何要有初始值： 　　　　对于序列类型、字符串、列表、元组，我i们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素；但对于字典、集合、文件等类型的时没有索引的，若还想去除内部包含的元素，则必须找到一中不依赖索引的迭代方式，这就是迭代器 　　2、什么是可迭代对象： 　　　　可迭代对象指的是内置有__iter__()方法的对象，即obj.__iter__() 　　3、什么是迭代器对象： 　　　　可迭代对象执行 obj,.__iter__() 得到的结果就是迭代器对象，而迭代器对象指的是即内置有__iter__() 有内置有 __next__方法的对象 　　4、文件类型四迭代对象 　　　　open('a.txt')..__iter__() 　　　　open('a.txt').__next__() 优点： 　　1、提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式 　　2、惰性计算，节省内存 缺点： 　　1、无法获取长度（只有在 next 完毕才知道到底有几个值）　　 　　2、一次性的，只能往后走，不能往前回退 再论 for 循环 　　for 循环工作原理： 　　　　1、执行 in 后对象的 dic.__iter__() 方法，得到一个迭代对象 iter_dic 　　　　2、执行 next(iter

本人于2019年7月11入职于公司测试部，任职测试工程师，在这近两个月的工作中，熟悉并遵守公司的规章制度，熟悉了公司的产品，受益匪浅。我的工作职责主要是负责公司产品功能测试，自动化测试，性能测试等分配的测试任务。参与了云息迭代测试，玩赚答题王测试，云闪测试，公益中国测试，推荐系统测试并提供推荐结果报告，补全testcase并完善迭代内容的testcase 在未来的工作中，我希望能不断的锻炼自己的工作能力，提升自己的专业知识储备，也希望自己更好的融入团队，配合同事同事工作。 团队成员都很热情，很快的帮助我了解了公司的产品，了解了工作内容，在遇到问题时，与开发和产品沟通的都很顺畅。 在计算推荐系统线上结果时出现了问题，领导的指导起到了重要的作用，重新规划了计算公式得到正确结果。 在工作完成有瑕疵的时候，领导指出问题，并给予机会改正。 公司的企业文化，对员工的重视，对规范化管理的重视，让我看到了公司无比巨大的发展潜力，这样的工作环境使我以最快的速度适应这份工作，并且很努力的把工作做好。能够加入这个团队，是我莫大的荣幸。 来源： https://www.cnblogs.com/SealLiu/p/11423766.html

牛顿法和拟牛顿法 牛顿法（Newton method）和拟牛顿法（quasi Newton method）是求解无约束最优化问题的常用方法，收敛速度快。牛顿法是迭代算法，每一步需要求解海赛矩阵的逆矩阵，计算比较复杂。拟牛顿法通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵或海赛矩阵，简化了这一计算过程。 牛顿法 我们假设点 x ∗ 为函数 f ( x ) 的根，那么有 f ( x ∗ ) =0。现在我们把函数 f ( x ) 在点 x k 处一阶泰勒展开有： 假设点 x k + 1 为该方程的根，则有： 可以得到 这样我们就得到了一个递归方程，我们可以通过迭代的方式不断的让 x趋近于 x ∗ 从而求得方程 f ( x ) 的解。 最优化问题 对于最优化问题，其极值点处一阶导数为0。因此我们可以在一阶导数处利用牛顿法通过迭代的方式来求得最优解，即相当于求一阶导数对应函数的根。 首先，我们对函数在 x 0 点处进行二阶泰勒展开 对x求导可得 由于在极值点处 ，于是 从而可以得出下一个x的位置 其迭代形式为 对于多维函数， 二阶导数就变成了一个海森矩阵 ， 二阶泰勒展开公式如下: 图中的 便是海森矩阵 。 迭代公式就变成了 。 我们可以看到，当 H k 为正定（ H k -1 也正定 ）的时候，可以保证牛顿法的搜索方向是向下搜索的。 拟牛顿法 当特征特别多的时候，求海森矩阵的逆矩阵，运算量是非常大且慢

迭代器实现 # for 循环遍历列表、元组和字典等，这些对象都是可迭代的，因此它们都属于迭代器 '''__iter__(self)：该方法返回一个迭代器（iterator），迭代器必须包含一个__next__()方法， 该方法返回迭代器的下一个元素。''' """__reversed__(self)：该方法主要为内建的 reversed() 反转函数提供支持， 当程序调用 reversed() 函数对指定迭代器执行反转时，实际上是由该方法实现的。""" # 定义一个代表斐波那契数列的迭代器 class Fibs: def __init__(self, len): self.first = 0 self.sec = 1 self.__len = len # 定义迭代器所需的__next__方法 def __next__(self): # 如果__len__属性为0，结束迭代 if self.__len == 0: raise StopIteration # 完成数列计算： self.first, self.sec = self.sec, self.first + self.sec # 数列长度减1 self.__len -= 1 return self.first # 定义__iter__方法，该方法返回迭代器 def __iter__(self): return self #

必要的数学概念 1、离散型随机变量及分布规律 1.1：0-1分布（两点分布）（伯努利分布） ：当 时，其分布函数为 ，期望为E=1*p+0*（1-p）=p，方差：D=p(1-p) 1.2：二项分布（n重伯努利分布） ：分布函数： ，期望 E=np，方差：D = np(1-p) 1.3：泊松分布 ： 分布函数 ，期望E= λ，方差D= λ 2、最大似然估计（Likelihood） ：通过参数选择使已知数据最大概率出现 在条件概率中 P(X| θ ) 表示在 θ条件下，X出现的概率，与之对应的就是似然函数： L（ θ|X ）已知数据X 在参数 θ 的作用下的概率，数值上等于P（X| θ ）。 几种常见的线性回归 ①线性回归; f(Xi)=WXi+b,其中Xi为特征，W与b是需要确定的参数，模型训练就是获得最佳的W与b 线性回归中的 损失函数 ：用来衡量W与b是否最佳，使用均方误差。 均方误差J(θ)=∑[f(Xi)-y]^2 。目标是使得误差最小，利用偏导来求，偏导为0则为最优解，求最小误差的这个过程称为最小二乘。 利用偏导求得最优解为： 最小二乘： 估计值与实际值之差的平方和最小。凸显优化的特点。 ② 多元线性回归 ，W是一个向量， ，同样也可通过最小二乘求得最优解为 所以最终获得的多元线性模型为 ③对数线性回归 ： ④logistic回归（对数几率回归） ， 基于sigmoid函数

迭代器与生成器 一、迭代器 　　迭代器可以理解为一种特殊的游标，是对循环遍历等一系列操作组成的一种抽象描述。而迭代器协议是程序的一种绑定关系，实现了该协议的对象称为可迭代对象。迭代器协议强调对象必须提供一个 next或 __next__()方法，并且执行该方法只有两种决策，要么返回迭代中的下一项，要么者引起一个 StopIteration异常，以终止迭代。 for循环的本质是循环所有对象，使用的一定是迭代器协议生成对象。因此 for循环可以遍历所有的可迭代对象（字符串、列表、元组、字典、文件对象等）。既然如此，为什么我们定义一个序列的时候没有使用 next方法呢？这是为什么呢？从理论上来讲，只有实现迭代器的对象才可称为可迭代对象。而我们在定义字符串、列表、元组、字典、文件对象的时候，本身没有给出 next方法。从这种角度上来看，他们并没有遵循迭代器协议。但是平时我们为什么还是认为他们是可迭代对象呢？ 　　Python提供了一个可以让某种数据类型变为可迭代数据类型的方法，即让某种数据类型的对象直接调用 __iter__()或 iter()方法，此时我们再查看该数据类型的对象时就多出了 next方法。下面如我们通过一个简单的实例来分析，我们使用字符窜调用 __iter__()方法，然后使用可迭代对象调用 next方法。 string = "hello world" myiter =

1. 匿名函数 匿名函数，顾名思义就是没有名字的函数，那么什么函数没有名字呢？这个就是我们以后面试或者工作中经常用匿名函数 lambda，也叫一句话函数。 现在有一个需求：你们写一个函数，此函数接收两个int参数，返回和值。 def func(a,b): return a+b print(func(3,4)) 那么接下来我们用匿名函数完成上面的需求： func = lambda a,b: a+b print(func(3, 4)) # 7 我们分析一下上面的代码： 语法: 　　函数名 = lambda 参数:返回值 1）此函数不是没有名字，他是有名字的，他的名字就是你给其设置的变量，比如func. 2）lambda 是定义匿名函数的关键字，相当于函数的def. 3）lambda 后面直接加形参，形参加多少都可以，只要用逗号隔开就行。 func = lambda a,b,*args,sex= 'alex',c,**kwargs: kwargs print(func(3, 4,c=666,name='alex')) # {'name': 'alex'} # 所有类型的形参都可以加，但是一般使用匿名函数只是加位置参数，其他的用不到。 4）返回值在冒号之后设置，返回值和正常的函数一样,可以是任意数据类型。 5）匿名函数不管多复杂.只能写一行.且逻辑结束后直接返回数据

Ridge回归 由于直接套用线性回归可能产生过拟合，我们需要加入正则化项，如果加入的是L2正则化项，就是Ridge回归，有时也翻译为岭回归。它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项，和一个调节线性回归项和正则化项权重的系数α。损失函数表达式如下： J(θ)=1/2(Xθ−Y) T (Xθ−Y)+1/2α||θ|| 2 2 其中α为常数系数，需要进行调优。||θ|| 2 为L2范数。Ridge回归的解法和一般线性回归大同小异。如果采用梯度下降法，则每一轮θ迭代的表达式是： θ=θ−(βX T (Xθ−Y)+αθ) 其中β为步长。 如果用最小二乘法，则θ的结果是： θ=(X T X+αE)−1X T Y 其中E为单位矩阵。 Ridge回归在不抛弃任何一个变量的情况下，缩小了回归系数，使得模型相对而言比较的稳定，但这会使得模型的变量特别多，模型解释性差。有没有折中一点的办法呢？即又可以防止过拟合，同时克服Ridge回归模型变量多的缺点呢？有，这就是下面说的Lasso回归。 Lasso回归概述 Lasso回归有时也叫做线性回归的L1正则化，和Ridge回归的主要区别就是在正则化项，Ridge回归用的是L2正则化，而Lasso回归用的是L1正则化。Lasso回归的损失函数表达式如下： J(θ)=1/2n(Xθ−Y) T (Xθ−Y)+α||θ|| 1 其中n为样本个数

Python 高级特性(下) 列表生成式：Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式 语法: [ i * i for i in range(1,11)] 生成1到10的平方列表 实例： 生成器：这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator 创建生成器： 语法： ( i for i in range(1,11) ) 实例： g = (x for x in range(1,11)) print(g,type(g)) 运行结果： next( 生成器 ) 每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误 实例： 定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator： 迭代器：list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数： 语法：iter( str ) 实例： 来源： https://www.cnblogs.com/thloveyl/p/11406489.html