一席话惊醒梦中人

在即将步入社会之际,作者受到老师启发,面对承诺与个人发展之间的冲突感到迷茫。文章探讨了在面临困难时,如何保持决心与坚持,强调了过程与结果的重要性,以及团队合作的力量。

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       刚和老师吃饭回来,老师的一番话,使即将走出校门开赴战场的我惊醒了,不管老师的话出于哪种因素,现在,我知道我最需要的是什么,未来的方向,或者是现在的方向是我急需要考虑的。

      而这样的选择似乎又不是那么容易去决定的:当初的承诺,或是现在的使命,或是自我的前途。。。。。。。,现在发觉有好多事情都冒出来了,而我这个人又是一个在碰到问题时总喜欢先去衡量哪些事最重要,哪些事又是比较重要或不重要,之后才会去做出选择。但现在,我发觉自己真迷茫了,我所有的雷厉风行处事果断现在却成了优柔寡断艰难抉择。但,这仍然需要我去做出一个选择,没得挑。

      当初的承诺,现在想想有好大一部分是感性因素的左右吧,或是责任,或是简单的帮助。就那样试着去做了,也很想在这样一个陌生的领域闯出一片自己的天地,幻想着,一起奋斗,一起努力,最后一起成功。在明月高悬的夜晚,开一个PARTY,畅谈着我们走过的点点滴滴,开心和幸福洋溢在我们每一个人的脸上,那时我们会豪情满怀地对每一个人说:我们曾经这样来过。

       虽然,成功的喜悦对我们所有的人来说是幸福的,快乐的,但成功背后的辛酸和泪水不是每一个人都能经的起受的住的。来来去去,去去来来,到最后,来的人越来越少,走的人却越来越多,有的是短暂的兴趣使然,有的是凑热闹玩玩的心态。。。。。。总之,到最后,能坚持下来的,真正能坐的住的也就剩不了几个了。但坐住的,坚持下来的,是不是就都是精英,都是人才呢?答案是NO.  首先,我就是一个很很普通的人,没有优异的成绩,没有拿过什么奖项,没有做出属于自己的作品,到现在还在为英语四级”苦苦奋斗“,别人六级都过了好几次了,这就是我,一个很平凡,很普通的人。

      但凡做事,总的有个结果,当然结果必须是理想的,或者至少是比较理想的(当然在某些情况下结果会很糟糕),就连我这个不太看重结果的人现在都不得不这样想,我相信,这也是每一个人所追求的,也是最乐意最希望看到的,这也无疑成为了我去重新做出选择的一个重要因素。听许多人这样说过,做事重在过程,结果并不重要。而我想问的是:一个没有任何意义的结果你愿意去坚持吗?

     所以,我想说的是,既然我们当初选择了这条路,既然我们已经认定这条路的意义所在,那为何我们还是在困难面前犹豫徘徊举棋不定呢? 所以,不管前面有多少困难挫折,我们应该以一个迎难而上坚持到底的姿态去面对它,而不是去选择逃避退缩,直至最后自我消沉。就像马云所说的,今天很残酷,明天更残酷,后天会很美好,但绝大多数人都死在明天晚上。我觉的这是对成功者的一个最好的定义,一个成功者,除了自己的聪明才智之外,更重要的一点就是谁的内功比较好,看谁能坚持到最后。而这个“最后”也是努力的结果,或许这样的结果会有很多种,但不管哪是一种,不管现在我们是精英异或凡人,我们都必须用自己的实力和整个团队的实力去证明,是骡子是马总的拉出来溜溜才能见分晓。有问题多分析自身原因,不要大事小事都找客观理由,那样问题是不会得到解决的,当然也会使你固步自封,得不到锻炼和长足进步。

       所以,在今后的学习过程当中,我除了一如既往地坚持自己的ACM之外,我也将会以一个更加积极的姿态去面对每一个挑战,重朔自我。同是也希望我的队友们能坚持到底,让我们共同见证那激动人心的一刻吧!

     

  

转载于:https://www.cnblogs.com/FCWORLD/archive/2010/12/05/1897086.html

<think>嗯,用户现在想找Python中LogisticRegressionCV的使用示例代码。之前已经讨论过LogisticRegressionCV的原理,现在需要具体的使用示例。我需要先回忆一下scikit-learn中LogisticRegressionCV的用法,并结合之前的引用内容来组织回答。首先,用户提供的引用[1]提到LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是后者用交叉验证选择正则化系数C。引用[3]也指出LogisticRegression支持二分类、一对多分类和多项式回归,带有L1/L2正则化。所以示例代码需要展示如何导入数据,划分训练测试集,使用LogisticRegressionCV进行训练,并展示参数设置,比如Cs、cv、penalty等。 用户可能希望示例包括数据预处理、模型训练、评估和参数解释。比如,使用鸢尾花数据集,这是一个多分类问题,可以展示multi_class参数的应用。同时,要提到如何获取最佳C值和模型系数,如coef_和intercept_,这在引用[2]中提到过。 需要确保代码正确,包括导入必要的库,处理数据,模型初始化,训练,预测和评估。可能还需要解释关键参数,比如penalty选择L2,solver使用lbfgs支持多分类,设置Cs为多个候选值,cv=5折交叉验证等。 另外,用户可能关心如何查看选择的最优C值,以及模型评估指标如准确率。最后,生成相关问题,比如参数选择、多分类处理、与手动调参的比较,这些在之前的讨论中已有涉及,可以自然地延伸出来。需要注意系统指令中的LaTeX格式,比如数学公式用$...$,但示例代码中可能不需要,但需要正确引用文献。比如在解释正则化时,可以引用[1]和[3]。最后,确保代码示例简洁,注释清晰,并展示结果输出,让用户能够直接复制运行。同时提醒注意数据标准化、类别平衡等问题,可能引用到用户之前的问题中的class_weight参数。</think>### Python中LogisticRegressionCV使用示例 #### 1. **基础示例代码** 以下代码演示了使用`LogisticRegressionCV`进行多分类任务(以鸢尾花数据集为例),包含数据预处理、模型训练和评估: ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 数据标准化(正则化敏感型算法的必要步骤) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化模型(关键参数配置) model = LogisticRegressionCV( Cs=10, # 候选C值数量(自动生成对数间隔值) cv=5, # 5折交叉验证 penalty='l2', # L2正则化 solver='lbfgs', # 支持多分类的优化器 multi_class='multinomial', # Softmax多分类策略 max_iter=1000 ) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测与评估 y_pred = model.predict(X_test) print(f"准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}") # 查看最优正则化系数 print(f"最优C值: {model.C_}") ``` #### 2. **关键参数解析** | 参数 | 作用 | 示例值 | |------|------|--------| | `Cs` | 正则化系数候选值数量 | `10`(生成$10^{-4}$到$10^{4}$的10个值)[^1] | | `cv` | 交叉验证折数 | `5`(5折交叉验证) | | `penalty` | 正则化类型 | `'l2'`(默认)或`'l1'`(需兼容`solver`)[^3] | | `multi_class` | 多分类策略 | `'ovr'`(一对多)或`'multinomial'`(Softmax) | #### 3. **结果解读** - **最优C值**:通过交叉验证选择的正则化系数,存储在`model.C_`属性中(数组形式,每个类别对应一个值)[^1] - **模型系数**:权重矩阵`model.coef_`和截距项`model.intercept_`对应逻辑回归的$w$和$b$参数[^2] #### 4. **高级用法示例** 自定义正则化路径并处理类别不平衡: ```python import numpy as np # 自定义候选C值(手动指定范围) custom_Cs = np.logspace(-3, 3, 20) # 20个从$10^{-3}$到$10^{3}$的值 # 处理类别不平衡(设置class_weight) model = LogisticRegressionCV( Cs=custom_Cs, class_weight='balanced', # 自动调整类别权重 scoring='neg_log_loss', # 改用对数损失评估 random_state=42 ) ``` --- ### 关键注意事项 1. **数据标准化**:正则化对特征尺度敏感,必须使用`StandardScaler`进行标准化[^1] 2. **优化器选择**: - L1正则化需使用`liblinear`或`saga`优化器 - 多分类任务建议使用`lbfgs`或`newton-cg`[^3] 3. **评估指标**:通过`scoring`参数可指定`'accuracy'`、`'f1'`等不同指标 ---
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