《鬼谷子》抵戏第四(原文)

本文解析了《鬼谷子》中的抵戏篇,探讨了缝隙(戏)的概念及其在政治、军事上的应用策略。通过抵塞、揭露、利用缝隙等手段应对复杂局势。

《鬼谷子》抵戏第四                 抵戏第四

物有自然,事有合离。有近而不可见,有远而可知。近而不可见者,不察其辞也;远而可知者,反往以验来也。

戏者,罅也。罅者,涧也。涧者,成大隙也。戏始有朕,可抵而塞,可抵而却,可抵而息,可抵而匿,可抵而得,此谓抵戏之理也。

事之危也,圣人知之,独保其身;因化说事,通达计谋,以识细微。经起秋毫之末,挥之于太山之本。其施外兆萌牙□之谋,皆由抵戏。抵戏之隙为道术用。

天下纷错,上无明主,公侯无道德,则小人谗贼,贤人不用,圣人鼠匿,贪利诈伪者作,君臣相惑,土崩瓦解而相伐射,父子离散,乖乱反目,是谓萌牙戏罅。圣人见萌牙戏罅,则抵之以法。世可以治,则抵而塞之;不可治,则抵而得之;或抵如此,或抵如彼;或抵反之,或抵覆之。五帝之政,抵而塞之;三王之事,抵而得之。诸侯相抵,不可胜数,当此之时,能抵为右。

自天地之合离终始,必有戏隙,不可不察也。察之以捭阖,能用此道,圣人也。圣人者,天地之使也。世无可抵,则深隐而待时;时有可抵,则为之谋;可以上合,可以检下。能因能循,为天地守神。

【注释】
  抵:抵塞。
  戏:隙。
  抵戏:意为堵塞有缺漏的地方。

转载于:https://www.cnblogs.com/haoxue/articles/1851362.html

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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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