吉码教育l1级-python课件和代码

吉码教育提供的L1级Python课程包括基础语法、数据类型、条件和循环控制语句、函数、模块、面向对象编程等内容。通过课件和代码的学习，可以初步掌握Python编程的核心概念与技能。具体内容如下：

1. 基础语法：了解Python的基本语法和运行原理，掌握变量定义、输出等基本操作。

2. 数据类型：介绍Python支持的数据类型，包括整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典等，并学习相关方法和操作。

3. 条件和循环控制语句：学习使用if、elif、else、while、for等语句，进行程序的条件判断和循环执行。

4. 函数：介绍函数的定义与调用，参数传递，函数返回值等概念，并通过实例演示函数的使用方法。

5. 模块：学习如何导入和使用Python模块，掌握常用模块的使用方法。

6. 面向对象编程：介绍面向对象编程的基本概念，包括类、对象、继承等，并通过实例演示如何创建类和使用类的方法。

总体来说，吉码教育的L1级Python课件和代码丰富而详细，适合初学者入门学习。通过课程的学习，可以建立Python编程的基础，为进一步深入学习和实践打下坚实的基础。

相关问题

L1和L2正则化python代码实现

L1和L2正则化是机器学习中的两个常用技术，用于防止过拟合。它们通过向模型的成本函数添加惩罚项，使得模型的权重变得更小，简单来说就是鼓励模型使用更少的特征。

**L1正则化 (Lasso Regression)**:
L1正则化也叫Lasso回归，它对权重施加的是绝对值的惩罚。Python中sklearn库中的`Lasso`实现了这个：

from sklearn.linear_model import Lasso

# 初始化模型
lasso = Lasso(alpha=0.1) # alpha控制正则化的强度

# 训练模型
lasso.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = lasso.predict(X_test)

其中，`alpha`是正则化系数，如果设为非零值，会使得某些权重变为0，这就是著名的“稀疏性”效果。

**L2正则化 (Ridge Regression)**:
L2正则化对权重施加的是平方的惩罚。sklearn的`Ridge`类可以实现：

from sklearn.linear_model import Ridge

# 初始化模型
ridge = Ridge(alpha=0.5) 

# 训练模型
ridge.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = ridge.predict(X_test)

同样，`alpha`决定了正则化的程度。

L1-034 点赞 python

根据提供的引用内容，L1-034 点赞（Python3）是一个用于统计数字出现次数并找到出现次数最多的数字的代码。下面是代码的解释和示例：

num = int(input())  # 输入数字的个数
dict_feature = {}  # 创建一个空字典用于存储数字和其出现次数

for _ in range(num):
    data = input().split()[1:]  # 输入数字并将其转换为列表
    for j in data:
        dict_feature[int(j)] = dict_feature.get(int(j), 0) + 1  # 使用字典的get方法来计数

# 将字典中的键值对按照值的降序和键的降序进行排序
list_dict = sorted(dict_feature.items(), key=lambda x: (-x[1], -x[0]))

# 打印排序后的字典的第一个元素，即出现次数最多的数字及其出现次数
most_common_feature, count = list_dict[0]
print(f'{most_common_feature} {count}')

这段代码首先输入数字的个数，然后通过循环输入数字并将其转换为列表。接下来，使用字典的get方法来计数每个数字的出现次数。最后，将字典中的键值对按照值的降序和键的降序进行排序，并打印排序后的字典的第一个元素，即出现次数最多的数字及其出现次数。