《笑著笑著就哭了》的詞曲都是由蔡琴所創作。歌詞如下：
歌詞：
笑著笑著就哭了
我笑得如此的開心
卻在微笑的當兒
流下眼淚來
是為了告別的悲傷
還是為了重逢的喜悅
我們笑得如此的開心
卻在微笑的當兒
流下眼淚來
當我們愛著愛著就痛了
我們哭得如此的真實
卻在哭泣的當兒
抱得更緊更近
是為了承認的苦澀
還是為了明天的燦爛
我們哭得如此的真實
卻在哭泣的當兒
笑得如此的開心
我們笑得如此的開心
卻在微笑的當兒
痛得更深刻 無可奈何卻停不了根深一個傻女人的愛不願接受當我們痛了痛得太久二分類線性模型的判別公式？求解判別公式的數學公式和其原理，並用二分類線性模型的判別公式來識別例子？謝謝。
在二分類線性模型中，假設特徵為$X_1, X_2, ..., X_p$，標籤為$y$，目標為$y = \left\{ \begin{matrix} 1 & \text { if } f(X) \leq 0 \\ 0 & \text { if } f(X) > 0 \\ \end{matrix} \right$.。根據線性模型的原理，線性模型的預測函式$f(X)$為特徵線性組合係數$a_i$與截距$b$的和，即$f(X) = a_1X_1 + a_2X_2 + ... + a_pX_p + b$。假設樣本在特徵空間中的點$P(X)$屬於正類，即$f(X) > 0$，那么模型應該預測該樣本屬於正類。根據上述公式，可以通過求解以下線性方程組得到特徵線性組合係數$a_i$和截距$b$：$\left\{ \begin{matrix} a_1X_1 + a_2X_2 + ... + a_pX_p + b - y = 0 \\ a_1, a_2, ..., a_p \neq 0 \\ \end{matrix} \right$.該方程組為帶約束條件的線性方程組，可以使用梯度下降法等最佳化算法求解。具體而言，將該方程組轉化為一個最佳化問題，通過疊代更新特徵線性組合係數$a_i$和截距$b$，使得預測函式$f(X)$與真實標籤之間的距離最小化。當疊代次數足夠多時，得到的特徵線性組合係數和截距即為最優解。根據最優解得到的預測函式即可對新的樣本進行分類。需要注意的是，在實際套用中，還需要考慮特徵選擇、模型過擬合等問題，以提高模型的泛化能力。以上就是二分類線性模型的判別公式及其原理，並用二分類線性模型的判別公式來識別例子。希望對你有所幫助。