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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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CDA數(shù)據(jù)分析師練習題2: 2024-09-12; 《數(shù)據(jù)分析專項練習題庫》《CDA數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫》《企業(yè)數(shù)據(jù)分析面試題庫》推薦學習書籍《CDA一級教材》在線電子版正式上線CDA網(wǎng)校，為你提供系統(tǒng)、實用、前沿的學習資源，助你輕松邁入數(shù) ...

如何通過自學，成為數(shù)據(jù)挖掘“高手”？: 2015-12-24; 如何通過自學，成為數(shù)據(jù)挖掘“高手”？基礎篇 1. 讀書《Introduction to Data Mining》，這本書很淺顯易懂，沒有復雜高深的公式，很合適入門的人。另外可以用這本書做參考《Data Mining : Co ...

原理+代碼｜python基于主成分分析的客戶信貸評級實戰(zhàn): 2020-08-10; 小編今天跟大家分享的文章是關于python基于主成分分析的客戶信貸評級實戰(zhàn)的，大家在學習python過程中要注意理論學習與實際案例操作相結合，這樣才能更好地掌握。好了，跟小編一起來看具體內容吧！文章來 ...

如何快速簡單的理解FP-Growth關聯(lián)分析算法？: 2020-07-23; 最近小編了解到了一個的概念： FP-growth，廢話就不多說了，直接把整理的FP-growth的干貨分享給大家。一、FP-growth是什么 FP-Growth(頻繁模式增長)算法是由韓家煒老師在2000年提出的關聯(lián)分析算 ...

原理 + 代碼｜手把手教你用python實現(xiàn)智能推薦算法: 2020-07-17; 來源：早起Python 作者：蘿卜推薦系統(tǒng)將成為未來十年里最重要的變革社會化網(wǎng)站將由推薦系統(tǒng)所驅動 --- John Riedl明尼蘇達大學教授 01前言智能推薦和泛的 ...

關聯(lián)規(guī)則的評估標準和實現(xiàn)算法: 2020-07-01; 相信做數(shù)據(jù)分析的小伙伴一定都聽說過啤酒與尿布的故事，超市把有關聯(lián)的東西放在一起，以方便顧客購買，這個故事體現(xiàn)的就是關聯(lián)規(guī)則。關聯(lián)規(guī)則又被稱為關聯(lián)分析，它的目的是在一堆事物中找出具有關聯(lián)的事物。經常被 ...

機器學習算法：無監(jiān)督、半監(jiān)督、有監(jiān)督學習算法淺析: 2020-05-06; 隨著人工智能的飛速發(fā)展，機器學習成為當下數(shù)據(jù)分析領域的熱門之一，很多人在平時的工作中，或多或少都會使用到機器學習的算法。這里機器學習的算法進行了盤點，將有監(jiān)督、無監(jiān)督，半監(jiān)督學習等進行了簡單的解 ...

機器學習入門必讀：6種簡單實用算法及學習曲線、思維導圖: 2020-03-26; 作者 | 盧譽聲大部分的機器學習算法主要用來解決兩類問題——分類問題和回歸問題。在本文當中，我們介紹一些簡單但經典實用的傳統(tǒng)機器學習算法，讓大家對機器學習算法有一個基本的感性認識。 ...

機器學習中需要掌握的算法有哪些？: 2019-05-20; 在學習機器學習中，我們需要掌握很多算法，通過這些算法我們能夠更快捷地利用機器學習解決更多的問題，讓人工智能實現(xiàn)更多的功能，從而讓人工智能變得更智能。因此，本文為大家介紹一下機器學習中需要掌握的算 ...

帶你了解數(shù)據(jù)挖掘中的經典算法: 2019-04-24; 數(shù)據(jù)挖掘的算法有很多，而不同的算法有著不同的優(yōu)點，同時也發(fā)揮著不同的作用?？梢赃@么說，算法在數(shù)據(jù)挖掘中做出了極大的貢獻，如果我們要了解數(shù)據(jù)挖掘的話就不得不了解這些算法，下面我們就繼續(xù)給大家 ...

機器學習中各個算法的優(yōu)缺點（四）: 2019-03-13; 在前面的文章中我們給大家介紹了很多關于機器學習的算法，這些算法都是能夠幫助大家更好地理解機器學習，而機器學習的算法各種各樣，要想好好地使用這些算法就需要對這些算法一個比較透徹的了解。我們在這篇文章中 ...

數(shù)據(jù)挖掘中的經典算法都有哪些（二）: 2019-01-21; 在上一篇文章中我們給大家介紹了很多數(shù)據(jù)挖掘的算法，這些算法在數(shù)據(jù)挖掘中做出了極大的貢獻，如果我們要了解數(shù)據(jù)挖掘的話就不得不了解這些算法，下面我們就繼續(xù)給大家介紹更多的數(shù)據(jù)挖掘的算法。 ...

數(shù)據(jù)挖掘常用算法及其在醫(yī)學大數(shù)據(jù)研究中的應用: 2018-08-05; 數(shù)據(jù)挖掘常用算法及其在醫(yī)學大數(shù)據(jù)研究中的應用醫(yī)院信息化的發(fā)展及云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等在醫(yī)療領域的應用，為醫(yī)學數(shù)據(jù)的獲取、存儲及處理提供了極大便利。數(shù)據(jù)挖掘也隨著計算機技術得到了廣泛應 ...

大數(shù)據(jù)和人工智能概念全面解析: 2018-08-04; 大數(shù)據(jù)和人工智能概念全面解析一、大數(shù)據(jù)和人工智能大數(shù)據(jù)是伴隨著信息數(shù)據(jù)爆炸式增長和網(wǎng)絡計算技術迅速發(fā)展而興起的一個新型概念。根據(jù)麥肯錫全球研究所的定義，大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理 ...

應用關聯(lián)規(guī)則模型提高超市銷量: 2018-07-14; 應用關聯(lián)規(guī)則模型提高超市銷量 Statistics 和 Modeler作為 IBM SPSS 軟件家族中重要的成員，是專業(yè)的科學統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘分析工具，其具有功能強大，應用廣泛的特點。其核心組成部分——預測分析模型，不僅是軟 ...

用R語言進行關聯(lián)分析: 2018-05-21; 用R語言進行關聯(lián)分析關聯(lián)是兩個或多個變量取值之間存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的某種規(guī)律性。關聯(lián)分析目的是尋找給定數(shù)據(jù)記錄集中數(shù)據(jù)項之間隱藏的關聯(lián)關系，描述數(shù)據(jù)之間的密切度。幾個基本概念 1. ...

機器學習的幾種主要學習方法: 2018-04-02; 機器學習的幾種主要學習方法根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方法。在機器學習領域，有幾種主要的學習方法。將算法按照學習方法分類 ...

常用的機器學習&數(shù)據(jù)挖掘知識點: 2018-03-07; 常用的機器學習&數(shù)據(jù)挖掘知識點 Basis(基礎)： MSE(Mean Square Error 均方誤差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

數(shù)據(jù)分析架構及方法: 2018-02-18; 數(shù)據(jù)分析架構及方法一、以往的數(shù)據(jù)分析在今天的各類型企業(yè)中，數(shù)據(jù)分析崗位已經基本得到普及和認可，這個崗位的核心任務往往是支撐運營和營銷，將企業(yè)內部的數(shù)據(jù)，客戶的數(shù)據(jù)進行分析和總結，形成以往工作情況 ...

SPSS = 數(shù)據(jù)測量的類型: 2018-01-11; SPSS = 數(shù)據(jù)測量的類型數(shù)據(jù)測量類型查看IBM SPSS Modeler 幫助文檔，解釋如下： ? 默認值。具有未知存儲類型和值的數(shù)據(jù)（例如，由于其尚未被讀取)將顯示為<默認值>。 ? 連續(xù)。用于描述數(shù)字 ...