猪和狼的故事

 

猪通过勤劳致富有5元钱存在老鼠开的钱庄里。

猪打算拿这5元钱建一个小窝,大概要花2元卖地,花3元搭窝。

王八是搞工程的,他想在猪身上挣更多的钱,于是找来当投资顾问的狐狸想办法,狐狸说:这好办。

于是找来管地盘的狼,开钱庄的老鼠一起来商议,结果王八从老鼠那里借来200元,用100元卖了狼的地,花了3元把猪窝盖好,花了50元给了狐狸咨询服务费,猪没有地,只好求王八把窝卖给它,王八要价500元,老猪说只有5元买不起,这时候狐狸说服猪去向老鼠借钱,老鼠答应借500给猪,前提是要他连本带利还600元,可以分10年还清,并且产权证拿来抵押。结果成交。

猪到最后花了600元买来了猪窝,比他原来的计划高了11倍,猪努力了十年去挣钱还贷。

在这场交易里面,狼,老鼠,狐狸还有王八都挣了钱。以后他们就如法炮制。

更多的猪去贷款买房子了,这时候,当商人的驴看到有机可乘,到老鼠那里贷了好多好多的款,把王八盖的房子都买下来,然后以更高的价格卖给了猪。猪的还贷期就越来越长,吃的越来越差,小猪崽子也不敢生了。由于猪的数目越来越少,狼觉得这样下去自己没有猪肉吃了,非饿死不可,于是开始调控,不让老鼠再借钱了。

但是王八还没有停止盖房,把自己挣的钱和贷的钱全投入生产了。驴手上的猪窝囤积的很多,卖不动了被套牢了。结果,老鼠,王八,还有驴都挣了好多的猪窝。钱到最后集中到狼手上。如今,谁都等着狼把钱拿出来救命。

聪明的你,如果你是狼,你会拿钱救哪个?

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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