读史可以明智

                                                                                                                   ——读《如果这是宋史》有感

 

作者:朱金灿

来源:http://blog.youkuaiyun.com/clever101

 

          读《如果这是宋史》,感觉这不仅仅是讲王侯将相的事,更是可以从王侯将相身上看到芸芸众生的影子。

 

                                                                       失败者李璟

        李璟是南唐的第二个皇帝。他并不是一个昏君。他初登帝位,也很想有所作为,连灭吴、闽等小国,后连遭后周打击,意志日渐消沉,沉醉于声色之中,为南唐的衰落埋下了伏笔。李璟的最大失败其实不在军事对抗后周的失败,而在于他没有以积极的态度面对失败,而是就此选择沉沦。很多人不也如此吗?在步入社会之前都想有所作为,等真正走入社会,遭遇挫折,就不再相信奋斗的意义,选择平庸,从此碌碌无为。

 

                                                                     浪费人生的宋真宗

       自从签订了澶渊之盟后,北宋进入了一个稳定发展的阶段。宋真宗也开始不务正业,干出了诸如泰山封禅的蠢事。什么叫浪费人生?就是在你精力最旺盛的时候没有好好去干正事。如果宋真宗好好利用宋朝这段难得的和平时期励精图治,宋朝或许就能延缓它的衰落,可惜历史没有如果。

 

                                                                     不知兵的宋太宗

        宋太宗的不知兵,有两件事可以佐证:一是当年宋太祖想把首都从无险可守的开封迁往易守难攻的洛阳或长安,宋太宗以一个理由拒绝了:城邦之固在德不在险。这真是唯心主义者说的梦话。

 

        宋太宗对军事上的无知还在于他在远征北汉之后远征燕云,驱逐契丹。这个毫无疑问是一个军事冒险。因为之前军队储积的能量都只为攻克北汉作准备,现在突然被命令去攻击更为强大的契丹,好比一个只准备跑完五千米的运动员突然被命令需要跑一万米,失败在所难免。宋太宗的失败在于忽略一个常识:在进行任何一次大的行动之前都必须充分估计自己的力量和对手的力量,进行充分的动员。

转载于:https://www.cnblogs.com/lanzhi/p/6470022.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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