你是想要怎么样的结局!

最近这次分组式的英语学习已经过了一个半月了,我认为效果不是很好,至少不是我想要的,也许大家都比较忙,计算机的事情很多,所以英语的学习自然而然的就被忽略了,也有人一直在考虑这种英语学习的方式到底好不好,是不是付出与结果成正比,是不是花了这么多时间能得到相应的结局,问这样的问题的人不少,让我也挺感概的。

首先,我觉得,你在质疑一个方法之前,应该去思考,你能不能想到更好的,如果不能,这件事情又不得不做的时候,那你就先按照这个去执行,有太多太多的人,他们质疑当前的教育,所以他们选择在宿舍打游戏;他们质疑当然的社会,认为很多人很努力却没有回报,所以他们选择不付出,去埋怨没有好爹;他们抱怨现在的女孩子现实,可是当他们只盯住花枝招展的女生看,去欣赏;他们抱怨找不到能与之奋斗的另一半,却不知道自己连自己的目标是什么都不知道。就想现在的英语,总有人质疑这种学习方法,可是如果单拿出来一样一样的说,看视频会不会增加听力?点单词会不会增加单词量?总有人一直在怀疑,而且也拿不出更好的方法,所以选择不学,为什么不学,因为没有好的方法,我担心这种方法浪费了时间但是没效果,所以我不学,我觉得这种理由有点近乎荒唐,就像我不认同大学教育所以我选择在宿舍打游戏一样。

其次,当然提高班人不会在宿舍打游戏了,顶多就是少学会儿英语多学会儿计算机,但是我想说,尤其是八期的,你以后想去哪里工作?如果想去外企,那么,不管是什么样的英语学习方式,现在都要开始学习了,如果还在等一个人成功了然后你在学的话,那样,没有那么多时间去等,没有一种学习方式被认为是让每一个人一定能成功,也没有一种方法被认为一定不能成功,如果你想去外企,那么,现在就开始,不要在去思考这方法行不行,唯一能做的就是有问题解决,有问题解决,左右徘徊是永远解决不了问题的,唯一能做的是,你想不想去外企,想,就去好好学习,不要抱怨方法,因为你是给你自己学的,如果你有更好的方法,你自己可以试,行的话拿出来分享,毕竟任何方法都是为了达到一个目的。

最后,暑假全职学习的一个月,不知道别人对我们学的是什么看法,至少我们觉得(的确不是只有我自己觉得),这一个月收获很多,完全值得,一方面是英语的进步,另一方面是对英语的感觉,至少不把英语当成一种任务,而是坚信英语一定能学好,最后一定能用得上,我觉得这才是最大的收获!

最后,还是想说一句,你想要什么样的结局,就去付出什么样的努力,英语活动也许不是那么尽善尽美,有很多缺陷,而且并不保证适应每一个人,但是,至少这是一种学习的方式,如果你有更好的,可以提出来,别人是在为你努力,那么,剩下的就看你了,选择在你,最后的结局也在你!

### 结局变量的专业定义与翻译 #### 定义 结局变量(Outcome Variable),也被称为因变量(Dependent Variable)或响应变量(Response Variable),是指研究中所关注的结果或输出量。它通常是通过自变量(Independent Variable)的变化或者干预措施的影响来进行预测或解释的目标 [^1]。在统计建模和机器学习领域,结局变量是模型试图估计的核心对象。 当提到 Outcome variable (ARI) 时,这里的 ARI 特指 Adjusted Rand Index(调整兰德指数)。这是一种常用的聚类质量评估指标,用于量化两个数据分组之间的相似程度。因此,Outcome variable (ARI) 的具体含义是在某种情境下将调整兰德指数作为目标变量进行优化或分析的过程 [^2]。 --- #### 翻译 - **结局变量**:这是 Outcome Variable 在医学、社会科学等领域较为常见的中文翻译,强调其作为最终结果的角色。 - **因变量**:这一术语更为广泛应用于数理统计和工程学科,突出其依赖于其他因素变化的特点。 - 对于 Outcome variable (ARI),推荐的翻译为 **“因变量(调整兰德指数)”** 或 **“结局变量(基于调整兰德指数)”** [^3]。 --- ### 技术背景补充说明 调整兰德指数(Adjusted Rand Index, ARI)是一种无监督学习中的外部验证度量工具,用来比较两种数据划分方式的一致性水平。它的取值范围一般介于 -1 到 1 之间,其中接近 1 的数值表明两份分区高度一致;负值则可能意味着两者间的差异较大甚至对立 [^4]。 ```python # 使用Python计算ARI的例子 from sklearn.metrics import adjusted_rand_score import numpy as np true_labels = np.array([0, 0, 1, 1]) pred_labels = np.array([0, 0, 1, 2]) ari_value = adjusted_rand_score(true_labels, pred_labels) print(f"The value of the Outcome variable (ARI): {ari_value}") ``` 上述代码片段演示了如何借助 `sklearn` 库内的函数来获取真实标签与预测标签间对应的 ARI 数值,并以此充当某个实验框架下的 outcome variable。 ---
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