Python Lambda表达式在人工智能中的应用：探索无限可能

# 归一化数据
nORMalized_data = list(map(lambda x: (x - min(data)) / (max(data) - min(data)), data))

# 标准化数据
standardized_data = list(map(lambda x: (x - mean(data)) / std(data), data))

# 特征提取
features = list(map(lambda x: x[0], data))

# 训练决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 训练神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation="relu", input_dim=784))
model.add(Dense(10, activation="softmax"))
model.compile(loss="cateGorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

# 对数据进行预测
predictions = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = sum(predictions == y_test) / len(y_test)

# 使用Lambda表达式
result = list(map(lambda x: x**2, numbers))

# 不使用Lambda表达式
result = []
for number in numbers:
result.append(number**2)

# 使用Lambda表达式
result = list(filter(lambda x: x > 10, numbers))

# 不使用Lambda表达式
result = []
for number in numbers:
if number > 10:
result.append(number)

# 使用Lambda表达式
result = list(map(lambda x: x**2 + 2*x + 1, numbers))

# 不使用Lambda表达式
result = []
for number in numbers:
result.append(number**2 + 2*number + 1)