列表及集合转化问题求解急

不太理解如何输入及输出

记得采纳一下哎！


input_str = input("请输入一行整数以空格间隔：")
input_list = [int(x) for x in input_str.split()]  # 将输入转换为整数列表
output_list = []
for i in input_list:
    if i not in output_list:  # 判断元素是否出现过
        output_list.append(i)  # 若该元素未出现，则将其添加到输出列表中
output_str = " ".join([str(x) for x in output_list])  # 将输出列表转换为字符串
print(output_str)  # 输出结果

帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7598327
这篇博客你也可以参考下：深入浅出理解模型方差偏差噪声与泛化误差的关系
除此之外, 这篇博客: 排序模型训练中过程中的损失函数，盘它！中的 损失函数介绍 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
0-1损失函数，最直观的损失函数就是模型的预测结果，即0-1损失函数（0-1 Loss Function），其数据表达式如下：
虽然0-1损失函数能够客观的评价模型的好坏，但缺点是数学性质不好，不连续且不可导，比较难以优化。因此经常使用连续可微的损失函数代替。
平方损失函数（Quadratic Loss Function），经常用在预测标签y为实数值的任务中。其数学表达式如下：
平方损失函数一般不适用于分类问题。
附：平方损失函数前边有系数1/2 是因为在求倒数之后将系数去掉。
交叉熵损失函数（Cross-Entroy Loss Function），一般用于分类问题。假设样本的标签y属于{1,2,....,C}为离散的类别，模型f(x,theta)属于[0,1]^C 的输出为类别标签的条件概率分布，即：
并满足：
我们可以使用一个C维的one-hot向量y来表示样本标签。假设样本的标签为k，那么标签向量y只有第k维的值为1，其余元素的值为0。标签向量y可以看作是样本标签的真实概率分布。即第c维（记为y_c，1=< c =<C ）是类别c的真实概率。假设样本的类别为k，那么他属于第k类的概率为1，其他类的概率为0。
对于两个概率分布，一般可以用交叉熵来衡量他们的差异。标签的真实概率分布y和预测样本概率f(x,theta)之间的交叉熵为：
公式-1
比如对于三分类问题，一个样本的标签向量为y=[0,0,1]^T，模型预测的标签分布为f(x,theta)=[0.3,0.3,0.4]^T，则他们的交叉熵为：
因为y为one-hot向量，公式-1也可以写为：
其中f_y(x,theta)可以看作是真实类别y的似然函数，因此交叉熵损失函数也就是负对数似然损失函数（Negative Log-likelihood Function）。
对数损失函数（Logarithmic Loss Function），该损失函数用到了极大似然估计的思想。P(Y|X)通俗的解释就是：在当前模型的基础上，对于样本X，其预测值为Y，也就是预测正确的概率。由于概率之间的同时满足需要使用乘法，为了将其转化为加法，我们将其取对数。最后由于是损失函数，所以预测正确的概率越高，其损失值应该是越小，因此再加个负号取个反。
Hinge损失函数（Hinge Loss Function），对于二分类问题，假设y和f(x,theta)的取值分别为{-1，+1}，Hinge损失函数为：
您还可以看一下李振良老师的中大型网站架构演进与建设实践课程中的网站架构图介绍与环境准备小节, 巩固相关知识点
以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
对于列表和集合的输入和输出，需要注意以下几个点：
1.列表和集合的创建：列表可以通过list()函数或中括号[]来创建，集合可以通过set()函数或花括号{}来创建。
2.列表和集合的索引和切片：列表和集合均支持索引和切片操作。需要注意的是，集合是无序的，所以切片操作不保证顺序和元素个数的一致性。
3.列表和集合的添加和删除：可以通过append()和insert()方法向列表中添加元素，通过remove()和discard()方法删除元素。集合可以通过add()方法添加元素，通过remove()和discard()方法删除元素。
4.列表和集合的遍历：可以通过for循环遍历列表和集合中的所有元素。
5.列表和集合的排序：列表可以通过sort()和sorted()函数进行排序，集合本身无法排序，但可以通过把集合转为列表后使用sort()和sorted()函数排序。
例如：
```
# 创建列表
lst = list(range(1, 11))
lst2 = [1, 2, 3, 4, 5]
# 创建集合
s = set([4, 5, 6])
s2 = {1, 2, 3, 4, 5}

# 列表和集合的索引和切片
print(lst[0])  # 输出1
print(s2[1:3]) # 输出{2, 3}

# 列表和集合的删除操作
lst.remove(1)  # 删除列表中的1
s2.discard(5)  # 删除集合中的5

# 列表和集合的遍历
for i in lst:
    print(i)
for j in s2:
    print(j)

# 列表和集合的排序
lst2.sort()  # 对列表进行排序
s_lst = sorted(list(s2))  # 把集合转为列表后进行排序
print(lst2)
print(s_lst)
```
以上代码展示了列表和集合的创建、索引和切片、添加和删除、遍历以及排序等操作。需要注意的是，列表和集合是Python中常用的数据类型之一，在实际应用中的使用非常普遍，因此熟练掌握其输入和输出方式是非常必要的。

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