# def func(n): # return n * n # # # ret = func(9) # # print(ret) # # # # # 匿名函数, 语法: lambda 参数: 返回值 # a = lambda n : n * n # # ret = a(9) # # print(ret) # b = lambda x: x+1 # print(a(5)) # 函数的名字可以认为是a # # print(func.__na...
2、lambda 匿名函数的 if...else.. lambda expression1 if condition else expression2 释义:如果condition 为True,条件表达式的结果为expression1,否则为expression2 示例: funmax = lambda x, y: x if x > y else y # 求两个数最大值 # 如果 x>y 则返回x,否则返回y print(funmax(5, 6)) # 递归...
lambda_function <- function(x) x^2 复制代码 然后可以像调用普通函数一样调用lambda函数: result <- lambda_function(3) print(result) # 输出9 复制代码 另外,也可以直接在函数调用时定义lambda函数,例如: result <- (function(x) x^2)(3) print(result) # 输出9 复制代码 这种方式可以在不需要重复使...
您必须查看curve的源代码才能理解所发生的事情(只需在提示符下输入curve并按enter键)。
其中\lambda 是Y的均值,log(\lambda )为连接函数,概率分布为泊松分布,泊松回归模型拟合代码如下: glm(Y~X1+X2+X3, family=position(link="log"), data=mydata) 值得一提的是,如果令连接函数g(\mu _{Y} )=\mu _{Y},并设定概率分布为正态(高斯)分布,那么此时的线性回归模型拟合代码如下: glm(Y~X1...
glmnet()——正则化glm函数,glmnet包,执行结果的行数越前正则化越强。其输出结果的意义是: 1)DF是指明非0权重个数,但不包括截距项。可以认为大部分输入特征的权重为0时,这个模型就是稀疏的(sparse)。 2)%Dev就是模型的R2 3)超参数(lambda)是正则化参数。lambda越大,说明越在意模型的复杂度,其惩罚越大,使...
泊松分布的概率函数: 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。 泊松分布在R中的展现: par(mfrow=c(2,2),mar = c(3,4,1,1)) lambda=.5 x=rpois(k, lambda) hist(x) ...
getf()函数是一个方便的函数,可以给出由一个输入变量引起的预测组成部分。也就是说,如果RGAM给出预测结果 例如,下面的代码给出了第20个lambda值时响应由变量5引起的组成部分: f5 <- get 我们可以使用以下代码制作一个图表,展示变量5对响应的影响:
一个函数多参数多值:R:mapply(rep, 1:4, 4:1)[[1]][1] 1111[[2]][1] 222[[3]][1] 33[[4]][1] 4 python:rep = lambda value, times: [value]*timeslist(map(rep, range(1, 5), range(4, , -1)))# [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3], [4]]5tapply R:tapply(...