怎样才能嫁给有钱人?

一个年轻漂亮的美国女孩在美国一家大型网上论坛金融版上发表了这样一个问题帖:我怎
样才能嫁给有钱人?

“我下面要说的都是心里话。本人25岁,非常漂亮,谈吐文雅,有品位,想嫁给年薪50万
美元的人。你也许会说我贪心,但在纽约年薪100万才算是中产,本人的要求其实不高。

这个版上有没有年薪超过50万的人?你们都结婚了吗?我想请教各位一个问题—怎样才能
嫁给你们这样的有钱人?我约会过的人中,最有钱的年薪25万,这似乎是我的上限。要住
进纽约中心公园以西的高尚住宅区,年薪25万远远不够。我是来诚心诚意请教的。有几个
具体的问题:一、有钱的单身汉一般都在哪里消磨时光?(请列出酒吧、饭店、健身房的
名字和详细地址。)二、我应该把目标定在哪个年龄段?三、为什么有些富豪的妻子看起
来相貌平平?我见过有些女孩,长相如同白开水,毫无吸引人的地方,但她们却能嫁入豪
门。而单身酒吧里那些迷死人的美女却运气不佳。四、你们怎么决定谁能做妻子,谁只能
做女朋友?(我现在的目标是结婚。)“——波尔斯女士

下面是一个华尔街金融家的回帖:

“亲爱的波尔斯:我怀着极大的兴趣看完了贵帖,相信不少女士也有跟你类似的疑问。让
我以一个投资专家的身份,对你的处境做一分析。我年薪超过50万,符合你的择偶标准,
所以请相信我并不是在浪费大家的时间。

从生意人的角度来看,跟你结婚是个糟糕的经营决策,道理再明白不过,请听我解释。抛
开细枝末节,你所说的其实是一笔简单的“财”“貌”交易:甲方提供迷人的外表,乙方
出钱,公平交易,童叟无欺。但是,这里有个致命的问题,你的美貌会消逝,但我的钱却
不会无缘无故减少。事实上,我的收入很可能会逐年递增,但你不可能一年比一年漂亮。

因此,从经济学的角度讲,我是增值资产,你是贬值资产,不但贬值,而且是加速贬值!
你现在25岁,在未来的五年里,你仍可以保持窈窕的身段,俏丽的容貌,虽然每年略有退
步。但美貌消逝的速度会越来越快,如果它是你仅有的资产,十年以后,你的价值堪忧。

用华尔街术语说,每笔交易都是一个仓位,跟你交往属于“交易仓位”(trading posit
ion),一但价值下跌就要立即抛售,而不宜长期持有—也就是你想要的婚姻。听起来很
残忍,但对一件会加速贬值的物资,明智的选择是租赁,而不是购入,年薪能超过50万的
人,当然都不是傻瓜,因此我们只会跟你交往,但不会跟你结婚。所以我劝你不要苦苦寻
找嫁给有钱人的秘方。顺便说一句,你倒可以想办法把自己变成年薪50万的人,这比碰到
一个有钱的傻瓜的胜算要大。

希望我的回帖能对你有帮助。如果你对“租赁”感兴趣,请跟我联系。”——罗波 坎贝
尔(J.P.摩根银行多种产业投资顾问)

### 决策树预测分析 在使用决策树进行分类时,关键是根据训练数据集构建一棵具有高分类准确率的树。基于提供的示例数据集和特征信息,可以通过以下步骤对新样本进行预测。 #### 数据准备 提供的训练数据集中包含四个特征:`帅?`、`性格好?`、`身高?`、`上进?`,目标变量为`嫁?`(是否愿意结婚)。对于新样本的特征值为:`帅`、`性格不好`、`中等身高`、`不上进`。 #### 构建决策树模型 为了预测新样本的结果,需要先基于训练数据集构建一个决策树模型。这个过程涉及选择最佳特征来划分数据集,常用的评估标准包括基尼不纯度(Gini Impurity)和信息增益(Information Gain)[^2]。通过递归地选择最优特征并分割数据集,最终形成一棵完整的决策树。 #### 示例代码 以下是使用Python中的`scikit-learn`库实现决策树分类器的示例代码: ```python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import pandas as pd # 创建训练数据集 data = { '帅': ['帅', '不帅', '帅', '不帅', '帅', '帅', '帅', '不帅', '帅', '不帅', '帅', '帅'], '性格好': ['不好', '好', '好', '爆好', '不好', '不好', '好', '好', '爆好', '不好', '好', '好'], '身高': ['矮', '矮', '矮', '高', '矮', '矮', '高', '中', '中', '高', '矮', '矮'], '上进': ['不上进', '上进', '上进', '上进', '上进', '上进', '不上进', '上进', '上进', '上进', '不上进', '不上进'], '嫁': ['不嫁', '不嫁', '嫁', '嫁', '不嫁', '不嫁', '嫁', '嫁', '嫁', '嫁', '不嫁', '不嫁'] } df = pd.DataFrame(data) # 将类别型特征转换为数值型 le_dict = {} for col in df.columns: le = LabelEncoder() df[col] = le.fit_transform(df[col]) le_dict[col] = le # 保存LabelEncoder以便后续逆转换 # 准备训练数据 X = df.drop('嫁', axis=1) y = df['嫁'] # 训练决策树模型 clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini') # 使用基尼不纯度作为分裂标准 clf.fit(X, y) # 预测新样本 new_sample = pd.DataFrame([{ '帅': le_dict['帅'].transform(['帅'])[0], '性格好': le_dict['性格好'].transform(['不好'])[0], '身高': le_dict['身高'].transform(['中'])[0], '上进': le_dict['上进'].transform(['不上进'])[0] }]) predicted_class = le_dict['嫁'].inverse_transform(clf.predict(new_sample))[0] print(f"预测结果: {predicted_class}") ``` #### 预测结果 运行上述代码后,可以得到新样本的预测结果,即该女性是否会愿意结婚。具体预测结果取决于训练数据集的分布以及决策树模型的学习能力。 ---
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