《孙子兵法》【军形第四】

原文:
1.孙子曰:昔之善战者,先为不可胜,以待敌之可胜。不可胜在己,可胜在敌。故善战者,能为不可胜,不能使敌之必可胜。故曰:胜可知,而不可为。
2.不可胜者,守也;可胜者,攻也。守则不足,攻则有余。善守者藏于九地之下,善攻者动于九天之上,故能自保而全胜也。
3.见胜不过众人之所知,非善之善者也;战胜而天下曰善,非善之善者也。故举秋毫不为多力,见日月不为明目,闻雷霆不为聪耳。古之所谓善战者,胜于易胜者也。故善战者之胜也,无智名,无勇功,故其战胜不忒。不忒者,其所措胜,胜已败者也。故善战者,立于不败之地,而不失敌之败也。
4.是故胜兵先胜而后求战,败兵先战而后求胜。善用兵者,修道而保法,故能为胜败之政。
5.兵法:一曰度,二曰量,三曰数,四曰称,五曰胜。地生度,度生量,量生数,数生称,称生胜。
6.故胜兵若以镒称铢,败兵若以铢称镒。胜者之战,若决积水于千仞之溪者,形也。
译文:
1.孙子说:以前善于用兵作战的人,总是首先创造自己不可战胜的条件,并等待可以战胜敌人的机会。使自己不被战胜,其主动权掌握在自己手中;敌人能否被战胜,在于敌人是否给我们以可乘之机。所以,善于作战的人只能够使自己不被战胜,而不能使敌人一定会被我军战胜。所以说,胜利可以预见,却不能强求。
2.敌人无可乘之机,不能被战胜,且防守以待之;敌人有可乘之机,能够被战胜,则出奇攻而取之。防守是因为我方兵力不足,进攻是因为兵力超过对方。善于防守的,隐藏自己的兵力如同在深不可测的地下;善于进攻的部队就象从天而降,敌不及防。这样,才能保全自己而获得全胜。
3.预见胜利不能超过平常人的见识,算不上最高明:交战而后取胜,即使天下都称赞,也不算上最高明。正如举起秋毫称不上力大,能看见日月算不上视力好,听见雷鸣算不上耳聪。古代所谓善于用兵的人,只是战胜了那些容易战胜的敌人。所以,真正善于用兵的人,没有智慧过人的名声,没有勇武盖世的战功,而他既能打胜仗又不出任何闪失,原因在于其谋划、措施能够保证,他所战胜的是已经注定失败的敌人。所以善于打战的人,不但使自己始终处于不被战胜的境地,也决不会放过任何可以击败敌人的机会。
4.所以,打胜仗的军队总是在具备了必胜的条件之后才交战,而打败仗的部队总是先交战,在战争中企图侥幸取胜。善于用兵的人,潜心研究致胜之道,修明政治,坚持致胜的法制,所以能主宰胜败。
5.兵法:一是度,即估算土地的面积,二是量,即推算物资资源的容量,三是数,即统计兵源的数量,四是称,即比较双方的军事综合实力,五是胜,即得出胜负的判断。土地面积的大小决定物力、人力资源的容量,资源的容量决定可投入部队的数目,部队的数目决定双方兵力的强弱,双方兵力的强弱得出胜负的概率。
6.获胜的军队对于失败的一方就如同用“镒”来称“铢”,具有绝对优势优势,而失败的军队对于获胜的一方就如同用“铢”来称“镒”。胜利者一方打仗,就象积水从千仞高的山涧冲决而出,势不可挡,这就是军事实力的表现。

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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