往往在一念之间!

数据预处理的分箱操作 数据分箱 介绍 我们在建立模型前,一般需要对特征变量进行离散化,特征离散化后,模型会更稳定,降低模型过拟合的风险。尤其是采用 logsitic 建立评分卡模型时,必须对连续变量进行离散化。而特征离散化处理通常采用的就是分箱法,数据分箱(也称为离散分箱或分段)是一种数据预处理技术,用于减少次要观察误差的影响,提高泛化性。 数据分箱又分为有监督分箱和无监督分箱,是否使用标签进行离散化(分箱)决定了有监督还是无监督的离散化方法。 知识点 无监督分箱 split 分箱 merge 分箱 无监督分箱 这里为了 阅读详情

我已经在慕尼黑熬了快一年了,马上就快一年了。确实和Clausthal比起来,生活上存在很大的差异,大城市嘛。

刚刚来到慕尼黑的时候,我确实是雄心勃勃,希望在学习上或者在生活上都有所飞跃,但是大城市始终是大城市,接触的东西多了,甚至对语言的要求都比原来要搞很多,至少我有这样的感觉,没办法,怎么提高?多和邻居交流,到目前为止,尽管我还有点儿结巴,但是听读写都不存在什么太大的障碍了。口语嘛,可能是最近考试,我没有太多的机会和我的朋友进行交流,有些生疏了,不过不可怕,还有的是机会,哈哈。

刚刚来到这个城市的时候,满怀雄心的我,每天早上爬起来去上课——这是在我上大学的时候绝不会出现的一幕场景,为什么?我真的那么用功么?其实也不是,主要是因为我刚来到这里,一个熟人都没有,落了课都没人给我笔记抄,当然也可能存在那么点儿用工的成分在里面吧。毕竟是德国第一名的学校。可是越是念到学期末,景深就越不能集中,感觉能听懂的东西就越少了。到了考试的时候只能凭借着自己的阅读能力来应付考试,结果可想而知........

但是我毕竟熬过来了,现在我已经能做到一个学期的课上下来,基本上都能听懂了(除了没去上的课,连不上了)。 咳,都有个适应的阶段么!有些时候觉得是强求了,我念Master的学位,感觉有一些急功近利,似乎是一念之间的一个错误,但是,一共三个学期的课程,即便浪费了一个学期,又有什么可惜的呢,看到自己的成长和进步不就已经证明了,自己当初的选择是正确的了么? 有的时候对自己过分的苛求并不是件好事,但是既然已经让自己走上了这条路,就应该一直尊重自己第一次的选择,做一个有始有终的人坚持到底,即使这结局不让你满意,我现在亦然:冒着不能念博士的危险,在每天拼命赶时间,为的就是降低这种风险。

可以说,和我一起来到慕尼黑的这些同学们,无论是语言方面还是专业知识方面,都比我有优势,我在大学的成绩并不是很理想,能念Master似乎也存在侥幸的因素,但是我都能坚持下来了,似乎在这个陌生的城市里,就没有什么可以畏惧的东西了吧(当然慕尼黑也没有光头党)。

千辛万苦的来到这里,最后退缩了,我们即便有颜面面对支持自己的父母亲友,但是我们真的能对得起自己么?当多年以后回首往事,想到自己在TUM有一段这样不愉快的经历,能不称得上一种遗憾么?

不要懦弱!坚强往往体现在一念之间!

 

——献给我和我在慕尼黑的一个朋友!

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