努力是为了不辜负自己

叫嚷着命运不公的人,其实还未真正触及命运。被命运折磨得死去活来的人,已经不愿谈及命运。一个从厄运的深处走过来的人,说得最多的一句话是:都过去了。而紧接着的另一句话是:这,也会过去。
多的选择题,选择适合自己的,选择自己想做的,选择不会让自己后悔的。别因为世俗的观念误导了自己的判断,别因对现实的恐惧就随着现实推波浊流。人生的舞台剧里,做自己人生的主角,演绎自己的人生,别为他人的眼光而活,更不要因畏惧现实而逃避。
真正内心强大者不规避自己的短处,因为它们切实存在;真正身心独处的人不会刻意拒绝适当的帮助,因为知道自己拥有足够的回报能力。
孤独在你与他人之间,你与爱之间,你与生命之间,这孤独将你和一切隔开,却不令你悲伤,为什么要悲伤?算起你与土地,人,与一切的账目......你欠孤独最多,无论多少,你成为的所有,都缘于它。
清晨想到的第一个人和夜晚想到的最后一个人,不是让你幸福的人,就是让你痛苦的人。在这个世上不要过分依赖任何人,即使是你的影子也会在黑夜中离开你。努力和上进,不是为了做给别人看,是为了不辜负自己,不辜负此生。转自《金笛子期刊》
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,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和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)和任务目标,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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