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Lambda函数是Python中的一种匿名函数，使用`lambda`关键字定义。其基本语法为`lambda arguments: expression`。与使用`def`关键字声明的常规函数不同，Lambda函数是匿名的，通常用于编写简洁、单行的函数逻辑，而无需正式的函数名。它仅限于单一的表达式，其计算结果即为返回值，不能包含复杂的语句或命令。这种特性使其在处理需要小型函数作为参数的场景时尤为有用
基于Transformer架构的预训练语言模型，如BERT、GPT系列，通过在大规模文本上进行自监督预训练，学习通用的语言表示，然后在特定任务上进行微调。其中，N-gram模型通过计算词语序列的联合概率来预测文本，尽管模型简单，但为机器理解语言规律提供了重要的统计基础。从早期基于规则的系统，到以统计方法为主导的时代，再到如今深度学习模型的广泛应用，每一次范式转移都极大地拓展了计算机理解和生成人类语
当我们在清洗数据时，发现一个有趣的规律：回流比例超过85%的企业，违约率竟高达73%。但加入Dropout层后准确率反而下降，这说明对于中小样本量的金融数据，深度学习可能不是最佳选择——这给我们的模型选择提供了重要启示。实际分群后发现：高负债高存货的制造业企业集中在第三类，这类企业的违约率比其他类型高出40%。出人意料的是，'流动负债/应收账款'的比值特征重要性位列榜首，比传统看重的纳税金额高出两
