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《重大人生启示录》——真正改变你一生的书!(摘录)

1.这是极为特殊的历史转折期,物质文明发展到这一步注定了精神(信仰)的缺失,灵魂空虚、物欲横流,人们的精神堕入虚无主义,只能沉浸在金钱物质欲望和肉体感官刺激中,有各种不安和痛苦。多少年轻人也失去了纯真的理想和纯美的爱情。这绝不仅是我们这个星球上的生命的悲剧,而是任何一种生命在文明发展进程中注定的悲哀。生命的意义到底是什么?我们到底该怎样活着?

2.“欲望的规律”:人生就是由欲望不满足而痛苦和满足之后无趣这两者所构成。你满心期待着未来的某个快乐,却未必理智认知到了它是短暂的而不会持久。人的本质是痛苦,快乐充满幻灭感,只是昙花一现。——这个描述有两种含义:一、人的欲望生发的规律显得生命充满无意义感;二、人的欲望实现后的感受的规律。感受只发生在“陌生”阶段,一旦“熟悉”了对象,大脑就不再接受刺激,感受就消失了。

3.我们总是害怕死亡,而如果人真的可以永远活着,我想人们同样会像害怕死亡一样害怕永恒,或厌倦永恒。

4.一种理想主义的人生观是:生命的长度无须受制于肉体自然的衰败,它应该是受你的心灵、你的快乐的需要而去自主选择。我们现在这样,“活着”等于“自然生命时间”,在其间被无常,被疾病,被死神奴役,有的人承受着巨大的痛苦,而还要在沉重的道德压力下始终保持“活着”,这并不是人们的善,反而是恶。人们可真正去同情他们的大不幸?为了尊重生命,我们要自己决定自己的死亡以及死亡的方式。这死亡的权利让人与人之间绝对平等,让一切生活平等,让生和死平等。人获得最彻底的自由,人不会再被迫为物质生活、为世俗尊严而疲于奔命。每个人以他乐意的方式存在。(国家的公权力应该为“死亡权利”提供支持。)

5.人们总爱追问人生的意义,其实人生本无所谓意义,因为:存在先于本质,先有“存在”,然后才有对这个“存在”的本质是什么的描述,“意义”也属于描述的内容。

6.宇宙一切存在,本身是如何得以存在的?——这个问题足以摧垮你的无信仰主义。你不能不对自身以及对这个世界感到震惊。

7.现代文明里的人在成年后余生都在用大量的时间干一件事:治愈自己。包括但不限于画画、钓鱼、看足球、打游戏。它们已然不是一种兴趣爱好了,而是一种疗愈自己的方式。但这些方式都不能真正实现治愈,只是止痛药。很多人将目光转向宗教,由于他不能真信,因此宗教仅仅是安慰剂,连止痛药都不如。我(龚咏雨)写《重大人生启示录》其实就是为了实现真正的治愈。

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决策树算法的思想

作者:人生智慧网 2023-08-17 0次阅读

决策树算法的核心思想是将复杂的决策问题拆解成一系列简单的判定过程。就像人类思考问题一样,我们从规模宏大的问题中分解出一系列小的子问题,这样才能更加深入地理解和解决。决策树算法把这种思考方式借鉴到机器学习中,将复杂的决策问题划分成一系列简单的条件和规则。

决策树算法的第一步是选择一个分裂属性,这个属性会根据信息增益或基尼指数等方式进行计算,从而找出最适合划分数据集的属性。当属性被选择后,决策树将根据属性的取值将数据集分成多个子集,这些子集相对于原始数据集来说更加纯净。在每个子集上,我们再次选择分裂属性,不断重复这个过程,直到数据集被划分为纯净的集合,或者达到了事先设定的停止条件。

决策树算法的优势之一在于其可解释性。决策树的每一步判定都可以被解释和理解。就像我们在森林中探索的时候,每一个分支和节点都有其特定的含义,可以帮助我们更好地认识森林的结构和规律。决策树模型生成的规则可以被直接应用于实际决策中,而不需要额外的解释和转换过程。

决策树算法的另一个优点是对缺失值和异常值具有较强的适应性。在现实的数据中,往往会存在着一些缺失值和异常值。而决策树算法能够通过某些属性的取值判断出缺失值所属的类别,或者通过多数表决的方式来处理异常值。这使得决策树算法在处理真实世界的数据中表现出色,具有很高的泛化能力。

当然,决策树算法也存在一些挑战和限制。首先,决策树算法在处理过于复杂的问题时很容易出现过拟合的问题。为了解决这个问题,我们可以采取剪枝等方式来限制树的深度和叶子节点的个数,从而提高模型的泛化能力。

此外,决策树算法对输入属性的表达能力有一定的局限性。对于连续型的属性,决策树算法需要对其进行离散化处理,这可能会导致信息损失和计算复杂度的增加。因此,在处理包含大量连续型属性的数据时,我们可能需要采用其他算法或者将决策树算法与其他算法结合起来使用。

决策树算法的魅力在于它的简洁和直观。通过一系列简单的问题和条件,我们可以获得复杂问题的答案。它不仅为我们提供了一种有效的机器学习方法,还让我们对决策的过程有了更加深入的理解。决策树算法如同一盏明灯,照亮我们前行的道路,帮助我们做出更加明智的决策。

决策树算法通过将复杂的决策问题拆解成一系列简单的条件和规则,使得问题的解决过程更加直观和可解释。它具有良好的适应性和泛化能力,并能够处理现实数据中的缺失值和异常值。尽管决策树算法也存在一些限制,但它的简洁和直观使其成为了机器学习领域中最受欢迎的算法之一。

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