关于亨利·方达

1982年逝世的美国影星亨利·方达,从影50年,主演了86部电影,其中很多都是美国电影史上的名作。他的演技精湛,别具一格,被誉为“不费力的表演大师”。但他长时间没有得到美国电影艺术与科学学院主办的奥斯卡奖。他听到因主演《金色池塘》而被提名时,曾对西德《电影月刊》记者说:“我对此简直说不出什么看法,我这一辈子拍过80多部影片,可是从未得过一次奥斯卡奖,就是被影评家一致认为我最好的影片《怒火之花》也没得奖而只得到提名,假如今年真正得了奖,我肯定不会去参加领奖大会,即使我健康允许的话。”亨利·方达是幸运的,他终于在他的有生之年看到了属于他的奥斯卡金像奖。

当简·方达在代父亲领奖时说:她父亲从来都很尊敬被提名的各位导演,虽然有时他对评比觉得有点难以理解,因为人各有所好,就像苹果和桔于,哪个好,哪个坏,是不容易说清楚的。亨利·方达过去一直反对演员为争夺奥斯卡奖而伤和气。有人猜想,这是他多年来没有获奖的原因。据美联社报道,他在贝弗利山寓所的电视屏幕上看到自己被评为最佳男主角奖时,激动地流下了眼泪。

亨利·方达1905年5月16日生在一个基督徒家庭。父亲是印刷厂的经理,希望亨利将来当一名记者。为了满足父亲的愿望,亨利中学毕业后即进入明苏尼达大学。这期间,由于爱好戏剧,他从1926年起便参加由当代美国电影明星马龙·白兰度母亲主办的业余剧团。因为他经常去各地演出,学业荒疏,考试不及格被学校开除。一个经纪人偶然发现了他的表演才能,便介绍他进入百老汇,从此开始了舞台生涯。

他到百老汇不久,便崭露头角。后来他因参加喜剧《新人》的演出,引起了好莱坞物色演员的经纪人的注意。著名制片人沃尔特·汪格邀请他到好莱坞,亨利觉得自己刚刚立足,不愿马上进好莱坞,想以索取高薪的手段委婉拒绝,不想汪格竟一口答应,这使他无法推脱。从此,亨利便成为影剧双栖的演员,直到他的晚年,仍然经常到百老汇参加演出。

亨利电影创作的全盛时代是40至60年代,而且是和名导演约翰·福特合作的影片,如《青年林肯》、《怒火之花》、《黄牛惨案》等。此外他的代表作还有《十二个愤怒的人》、《战争与和平》、《罗伯兹先生》、《西区故事》以及《被诬陷的人》。在半个多世纪的银幕生涯中,亨利·方达塑造了各种类型、丰富多采的艺术形象;有敢于向恶势力斗争的西部农民,有主持正义的律师,有仗义疏财的大盗,有残暴阴毒的恶棍,有书生气十足的知识分子,有花花公子,有老教授,还有从事政治活动的总统和议员。他的戏路很宽,无论是正面还是反面人物,无论是正剧、喜剧或悲剧,他都能胜任。与亨利·方达同时代的著名男演员可以说为数甚多,但亨利在表演和气质上都独树一帜,与众不同。

由于简·方达对父亲一直怀有故意,甚至产生仇恨心理。所以亨利一直很内疚,常常想找机会补偿对女儿的爱。他一直期待着个人生命史上与女儿和解的这一页,他也常为有这样一个杰出的女儿而骄做。然而机会终于来了,《金色的他塘》为他们父女的和解帮了大忙。

亨利曾说:“拍摄我一直心神不安地等待的那个表现父女和解的镜头的时刻终于来了,这是我们成为朋友的时候,”简·方达则补充道:“我非常清楚,此时此刻的特点应如何掌握。我知道该怎样表演,因为从我年轻的时候起就经历过这种事件和有过同样的感情。但我在这里扮演的是一位40的妇女。她的父亲以某种方式破坏了她的生活,因此在拍摄过程中的某个时刻我们应该交换一种意味深远、充满敌意和紧张的眼光,这实在不是一件容易的事。”人们弄不清这父女俩是在演电影里的规定情景,还是演生活的自身。因为这两者就是一回事,所以扮演夫人的凯瑟琳·赫本说:“我留在摄影棚里,仅仅是为了看看这场和解的镜头,这个镜头是动人的,深刻的寓意超出了原著加工后的电影脚本。那些日子对于亨利和简来说都是有很重要的意义的。他们正寻找他们失去的东西。”

拍完这场戏,所有的人都哭了。

亨利·方达是幸运的。在他一生的最后一部影片中不仅得到了一座金质人像奖,还找回了女儿的爱。

获奖以后不到半年,他终因心脏病在好莱坞一家医院里安详地离开了人世。

简·方达因为继承了父亲的血统,也是一位很著名的演员,在最近放映的《怪兽婆婆》中出任女主角

要使用线性回归模型进行加州房价预测并使R方达到0.8,可从以下几个方面着手: ### 数据层面 - **数据收集与整合**:尽可能收集更多与加州房价相关的数据,除了常规的面积、人均收入、平均房龄等,还可考虑周边学校质量、交通便利性、犯罪率等。更多的数据特征可能涵盖更多影响房价的因素,有助于提升模型的解释能力。例如,若周边学校质量高,可能会使该地区房价上升,将此因素纳入模型能更好地拟合房价变化[^1]。 - **数据清洗**:处理缺失值、异常值。对于缺失值,可根据数据特点选择删除、均值填充、中位数填充等方法。例如,若某一特征的缺失值较少,可直接删除对应样本;若缺失值较多,可采用均值或中位数填充。对于异常值,可通过箱线图等方法识别并进行处理,避免其对模型产生较大干扰。 - **数据标准化**:对数据进行标准化处理,如使用Z-score标准化或Min - Max标准化。标准化可以使不同特征具有相同的尺度,避免某些特征因数值范围较大而对模型产生过大影响,提高模型的稳定性和收敛速度。 ### 特征工程 - **特征选择**:使用相关性分析、递归特征消除(RFE)、随机森林特征重要性等方法选择与房价相关性高的特征。相关性分析可计算各特征与房价之间的相关系数,保留相关系数较高的特征。递归特征消除通过反复构建模型并删除不重要的特征,直到达到所需的特征数量。随机森林特征重要性可根据随机森林模型中各特征的重要性得分进行特征筛选。 - **特征组合与转换**:尝试对特征进行组合和转换,如创建交互项、多项式特征等。例如,面积和人均收入的交互项可能能更好地反映两者共同作用对房价的影响;对平均房龄进行平方或对数转换,可能更符合数据的内在规律。 ### 模型优化 - **正则化**:使用岭回归(Ridge Regression)或Lasso回归等正则化方法,防止模型过拟合。岭回归通过在损失函数中添加L2正则化项,限制模型参数的大小;Lasso回归则添加L1正则化项,可使部分参数为0,起到特征选择的作用。 - **模型调优**:使用网格搜索(Grid Search)或随机搜索(Random Search)等方法对模型的超参数进行调优。例如,对于线性回归模型,可调整正则化参数的取值,找到使R方最优的参数组合。 ### 模型评估与验证 - **交叉验证**:使用交叉验证(如K折交叉验证)评估模型的性能,减少因数据划分不同而导致的误差。通过多次划分训练集和验证集,计算平均的R方值,更准确地评估模型的泛化能力。 - **模型融合**:尝试将多个不同的线性回归模型或其他类型的模型进行融合,如简单平均、加权平均等。不同模型可能捕捉到数据的不同特征,融合多个模型可以综合它们的优势,提高预测性能。 以下是一个简单的Python代码示例,展示了使用线性回归模型进行加州房价预测的基本流程: ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import r2_score # 加载数据 data = pd.read_csv('task2_data.csv') # 分离特征和标签 X = data[['面积', '人均收入', '平均房龄']] y = data['房价中位数'] # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 拆分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42) # 建立线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算R方 r2 = r2_score(y_test, y_pred) print(f"R方值: {r2}") ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值