翅膀的抉择

 其实有时候安静下来,也会闪想一下学生时代的那些很美好的梦想,也许那刻也算是一种很好的小憩方式。就宛若晚餐后散步,听音乐,读碎字,品清涩的杯茗,于己是一样的感受。

尽管岁月辗转,世故沧桑,而年少时的那些梦想,或者说理想,宛若一双双美丽清新着的翅膀,不论是起是落,皆静美如初。

 

阳春白雪,抑或下里巴人,其实,溯古至今,每个人的内心都拥有着一双轻盈舞动着的翅膀,一如“人”字,张力着的左右之翼。这些,似乎与所受教育的良次,无非常的关系。

源于人性的自我本能,于每个自身而言,每一个灵魂的底色都是纯洁,安全,同时又充满勇气的。当一种成长的环境,在经年累月中,被世俗、传统、习惯、教育、以及沿袭着的制度、社会文化、价值观,在潜移默化中,划分成大环境与小环境,或者说外在和内容的时候,翅膀的飞翔频率就会折扣出差异。或翻飞,或扬翔,或低旋,或兼行,或迂回,或鹏程...勇气不一,抉择不一。

 

而,不论是“五里一徘徊”的踌躇低迷,还是“天涯共此时”的豁然豪迈。其实,一双翅膀,就是一个游子。对于故乡,一个怀揽亲切温暖,藏纳宁静安澜的方向,相信每一双游子的翅膀,不再只是震翅欲飞,而是一个风雨无阻的抉择,---- 这不是神话。

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/14104964/viewspace-627886/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/14104964/viewspace-627886/

### 二元抉择算法的逻辑与实现 在机器学习中,二元抉择(Binary Decision)通常涉及将输入数据划分为两个类别。逻辑回归是一种典型的用于解决二元分类问题的算法[^1]。其核心思想是通过逻辑函数(Sigmoid 函数)将线性组合的输出映射到 [0, 1] 的概率区间内,从而实现对样本属于某一类别的概率预测。 逻辑回归模型的数学表达形式为: ```python import numpy as np def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def predict(X, theta): z = np.dot(X, theta) return sigmoid(z) ``` 其中,`sigmoid` 函数定义了逻辑回归的核心非线性转换[^3],而 `predict` 函数则表示基于输入特征 `X` 和参数 `theta` 的预测过程。 此外,逻辑回归具有良好的可解释性,这使其在需要理解模型决策机制的场景中非常有用[^2]。例如,在医疗领域,逻辑回归可以用来估计患者患病的概率;在金融领域,它可以用于评估交易是否为欺诈行为。 尽管逻辑回归在许多情况下表现良好,但在面对复杂数据分布时可能会显得不足。此时,可以考虑使用集成方法,如随机森林或 XGBoost,这些方法通过组合多个弱学习器来提高预测性能并减少过拟合风险[^4]。 ### 示例代码:逻辑回归训练与预测 以下是一个简单的逻辑回归实现示例,展示了如何使用梯度下降法优化模型参数: ```python def compute_cost(X, y, theta): m = len(y) h = sigmoid(np.dot(X, theta)) cost = (-1/m) * np.sum(y * np.log(h) + (1-y) * np.log(1-h)) return cost def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters): m = len(y) cost_history = [] for i in range(num_iters): h = sigmoid(np.dot(X, theta)) gradient = (1/m) * np.dot(X.T, (h - y)) theta -= alpha * gradient cost_history.append(compute_cost(X, y, theta)) return theta, cost_history ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值