数学期望的定义数学期望的计算公式例题1.数学期望的定义 在概率论和统计学中，数学期望（或均值）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 随机变量包括离散型和连续型，数学期望的计算
未完待续…1. 激活函数1.1 sigmoid公式：从零开始：import munpyt as np
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))pytorch公式：import torch
def sigmoid(x):
"""
利用 PyTorch 实现 Sigmoid 函数
"""
return torch
### R语言中的apply函数：高效的数组和数据框操作
在数据分析中，R语言因其强大的数据处理能力和灵活性而受到广泛欢迎。R语言中有一个非常重要而实用的函数——`apply`函数。它能帮助用户对数组或矩阵的行或列进行操作，大幅提高编程效率。在本文中，我们将深入探讨`apply`函数的用法，结合代码示例，并通过旅行图和序列图对此进行可视化。
#### 什么是apply函数？
`apply`函
apply 的简单用法指南R中的apply族函数是一组R向量化函数，允许通过数组执行复杂的任务，避免使用for循环。R中的apply() 功能apply可用于数组、矩阵或数据框。apply(X, # 数组、矩阵或数据框
MARGIN, # 1: 按行, 2: 按列, c(1, 2): 同时按行和列
FUN, # 函数
...) #
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2024-06-25 20:50:31
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apply()函数用于调用当前函数functionObject，并可同时使用指定对象thisObj作为本次函数执行时函数内部的this指针引用。该函数属于Function对象，所有主流浏览器均支持该函数。语法functionObject.apply( [ thisObj [, argsArray ]...
原创
2022-06-22 22:04:47
131阅读
R语言 apply函数家族详解 applyApply Functions Over Array Margins对阵列行或者列使用函数apply(X, MARGIN, FUN, …)lapplyApply a Function over a List or Vector对列表或者向量使用函数lapply(X, FUN, …)sapplyApply a Function over a List or
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2024-04-18 15:08:40
534阅读
1.Function.apply.bind(…) 我在学习promise部分的时候遇到了这样的代码： Promise.resolve([10,20]).then(Function.apply.bind(function(x, y){ console.log(x, y); }, null)); //
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2022-07-12 11:00:13
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Function是函数式接口（java.util.function.Function），它代表一个“接收一个参数并产生结果”的函数。而apply是Function接口中唯一的抽象方法，用于执行具体的函数逻辑——接收输入参数，经过处理后返回结果。核心定义Function接口的泛型定义为：
Function<T, R>
其中：T：输入参数的类型R：返回结果的类型apply方法的声明为：R
R语言apply、lapply、sapply、tspply函数在描述性统计量方面，R语言提供了数不胜数的选择，这里主要讲apply、lapply、sapply、tspply函数的用法和区别。这四者的基本用法非常相似，都是对的行或者列执行同样的运算，如：mean, sum, sd, var, min, max等，但是针对的数据对象和输出的结果方面有一定的差别。1、apply对矩阵、数据框、数组(二维
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2023-12-14 06:09:46
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目录1.实现增强型apply函数2.使用方法在Flutter中实现视图、功能和样式代码的分离一文中，我提出一个apply函数为Flutter组件添加样式，但这个只有5行的apply函数仅能接受一个样式函数。本文中介绍如何实现一个增强型的apply函数，使之能接受多个样式函数作为参数。1.实现增强型apply函数由于Dart语言中不支持函数重载，所以支持变长参数基本上要通过重写noSuchMetho
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2024-03-19 16:49:37
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npm 升级后出现这个问题解决方案进入C:\Users\用户名\AppData\Roaming删除 npm 和 npm-cache 文件夹 执行命令npm cache clean --force
原创
2023-03-16 17:51:52
168阅读
## PyTorch中Function.apply的实现方式
PyTorch是一个用于深度学习的开源机器学习框架，它提供了丰富的功能和强大的性能。其中一个重要的特性是可以定义和使用自定义的函数。在PyTorch中，我们可以使用`torch.autograd.Function`类来创建自定义函数。其中的`apply`方法是一个十分有用的函数，它可以将一个函数应用到某个特定的维度上。在本篇文章中，我
原创
2023-07-18 12:23:21
447阅读
## R语言中的apply函数实现
### 概述
在R语言中，`apply`函数是一个非常有用的函数，它允许我们在矩阵或数据框的行或列上应用一个函数。这个函数可以是任何用户自定义的函数，也可以是R语言中内置的函数。使用`apply`函数可以避免使用循环结构，提高代码的可读性和执行效率。
本篇文章将向你介绍如何使用`apply`函数来处理数据，并提供示例代码来帮助你理解。
### 流程展示
原创
2023-11-08 12:13:58
95阅读
目录Java8中四种基础函数式接口1，函数式接口 Function：apply接口： Function,>基础：apply的使用2，断言式接口 Predicate：test基础：使用3，消费式接口 Consumer：accept4，供给式接口 Supplier： get总结 Java8中四种基础函数式接口 函数式接口参数类型返回类型用途举例Function<T, R
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2024-02-11 21:11:40
27阅读
1.基本信息 Pandas 的 apply() 方法是用来调用一个函数(Python method)，让此函数对数据对象进行批量处理。Pandas 的很多对象都可以使用 apply() 来调用函数，如 Dataframe、Series、分组对象、各种时间序列等。2.语法结构 apply() 使用时，通常放入一个 lambda 函数表达式、或一个函数作为操作运算，官方上给出DataFrame的 ap
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2023-09-13 15:44:55
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1.arguments arguments.length为函数实参个数，arguments.callee引用函数自身。 arguments他的特性和使用方法 特性： arguments对象和Function是分不开的。因为arguments这个对象不能显式创建，arguments对象只有函数开始时才
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2018-06-18 12:25:00
138阅读
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0. PMF 与 PDF 的记号
PMF：PX(x)
PDF：fX(x)
1. 联合概率联合概率：是指两个事件同时发生的概率。P(A,B)=P(B|A)⋅P(A)⇒P(B|A)=P(A,B)P(A)因此当两事件独立时，P(A,B)=P(A)⋅P(B)，此时，P(B|A)=P(B)，也即事件 A 发不发生对事件 B 发生的概率没有影响。2. 分布与分布函数分布函数的现实意义在于，其能够计算随机变量
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2016-10-29 16:54:00
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0. PMF 与 PDF 的记号
PMF：PX(x)
PDF：fX(x)
1. 联合概率
联合概率：是指两个事件同时发生的概率。
P(A,B)=P(B|A)⋅P(A)⇒P(B|A)=P(A,B)P(A)
因此当两事件独立时，P(A,B)=P(A)⋅P(B)，此时，P(B|A)=P(B)，也即事件 A 发不发生对事件 B 发生的概率没有影响。
2. 分布与分布函数
分布函
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2016-10-29 16:54:00
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总是和分组函数(groupby)一起出现，主要作用是做聚合运算，以及在分组基础上根据实际情况来自定义一些规则。 场景1：我们拿到了一份 4 位同学三次模拟考试的成绩，想知道每位同学历次模拟中 最好成绩和最差成绩分别是多少。 groupby 分组默认会把分组依据列（姓名）变成索引，这里用 reset_index 方法 重置或者取消姓名索引，将它保留在列的位置，维持
原创
2023-10-19 11:19:28
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本文介绍一下关于 Pandas 中 apply() 函数的几个常见用法，apply() 函数的自由度较高，可以直接对 Series 或者 DataFrame 中元素进行逐元素遍历操作，方便且高效，具有类似于 Numpy 的特性。apply() 使用时，通常放入一个 lambda 函数表达式、或一个函数作为操作运算，官方上给出的 apply() 用法：DataFrame.apply(self, fu
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2023-07-03 22:22:34
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