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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(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)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(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請(qǐng)參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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【干貨】半監(jiān)督學(xué)習(xí)（下）Label Spreading: 2025-02-05; 當(dāng)我們只有非常少量的已標(biāo)記數(shù)據(jù)，同時(shí)有大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，可以使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來處理。在sklearn中，基于圖算法的半監(jiān)督學(xué)習(xí)有Label Propagation和Label Spreading兩種。他們的主要區(qū)別是第二種方法帶有正則 ...

【干貨】用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法處理標(biāo)簽（上）Label Propagation: 2025-02-04; 考慮一種棘手的情況：訓(xùn)練數(shù)據(jù)中大部分樣本沒有標(biāo)簽。此時(shí)，我們可以考慮使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法來處理。半監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠利用這些額外的未標(biāo)記數(shù)據(jù)，更好地捕捉數(shù)據(jù)分布的潛在形狀，并在新樣本上的泛化能力更強(qiáng)。當(dāng)我們 ...

半監(jiān)督學(xué)習(xí)的種類都有哪些？: 2020-07-14; 半監(jiān)督學(xué)習(xí)(SSL)，全稱Semi-Supervised Learning,類屬于機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning,ML)。在只有少量標(biāo)記樣本，大部分樣本都是無標(biāo)記的情況下，可以使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，根據(jù)無標(biāo)記樣本與標(biāo)記樣本間的相似度、以及 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：無監(jiān)督異常檢測(cè)和半監(jiān)督異常檢測(cè)！: 2020-06-12; 異常值檢測(cè)一般要求新發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)是否與現(xiàn)有觀測(cè)數(shù)據(jù)具有相同的分布或者不同的分布，相同的分布可以稱之為內(nèi)點(diǎn)（inlier），具有不同分布的點(diǎn)可以稱之為離群值。離群點(diǎn)和新奇點(diǎn)檢測(cè)是不同的，有一個(gè)重要的區(qū)分必須掌 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法：無監(jiān)督、半監(jiān)督、有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法淺析: 2020-05-06; 隨著人工智能的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)成為當(dāng)下數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的熱門之一，很多人在平時(shí)的工作中，或多或少都會(huì)使用到機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。這里機(jī)器學(xué)習(xí)的算法進(jìn)行了盤點(diǎn)，將有監(jiān)督、無監(jiān)督，半監(jiān)督學(xué)習(xí)等進(jìn)行了簡單的解 ...

【機(jī)器學(xué)習(xí)】半監(jiān)督學(xué)習(xí)幾種方法: 2017-07-24; 【機(jī)器學(xué)習(xí)】半監(jiān)督學(xué)習(xí)幾種方法 1.Self-training algorithm(自訓(xùn)練算法) 這個(gè)是最早提出的一種研究半監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法，也是一種最簡單的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法． 2.Multi-view algorithm(多視角算法) 一般多 ...

CDA 培訓(xùn)：開啟數(shù)據(jù)分析師職業(yè)大門的鑰匙: 2025-06-18; CDA 培訓(xùn)：開啟數(shù)據(jù)分析師職業(yè)大門的鑰匙? ? 在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)競(jìng)相爭(zhēng)奪的關(guān)鍵人才。CDA（Certified Data Analyst）認(rèn)證作為全球廣泛認(rèn)可的數(shù)據(jù)分析師專業(yè)認(rèn)證，其培訓(xùn)體系也備受矚目。無論是 ...

數(shù)據(jù)挖掘與分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)方法: 2024-11-15; 在當(dāng)今的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)世界中，機(jī)器學(xué)習(xí)方法在數(shù)據(jù)挖掘與分析中扮演著核心角色。這些方法通過從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律來構(gòu)建模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和分析。隨著大數(shù)據(jù)和計(jì)算能力的迅速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍日益廣 ...

大數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)學(xué)什么: 2024-09-29; 大數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)學(xué)什么課程簡介大數(shù)據(jù)分析師課程以大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為主線，以大數(shù)據(jù)分析師為培養(yǎng)目標(biāo)，從數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、linux操作系統(tǒng)入門知識(shí)學(xué)起，系統(tǒng)介紹Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive和Hbase等理論知識(shí)和基 ...

貝葉斯數(shù)據(jù)分析的原理、方法及應(yīng)用場(chǎng)景詳解: 2024-09-04; 貝葉斯數(shù)據(jù)分析，如同一位經(jīng)驗(yàn)豐富的導(dǎo)游，帶領(lǐng)我們?cè)趶?fù)雜數(shù)據(jù)的世界中游走，通過結(jié)合已有的先驗(yàn)知識(shí)與新觀測(cè)數(shù)據(jù)，不斷調(diào)整和優(yōu)化我們的預(yù)測(cè)與推斷。貝葉斯定理是這一切的核心，它為我們提供了一個(gè)動(dòng)態(tài)調(diào)整信念的 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用:5個(gè)經(jīng)典案例解析: 2024-08-31; 在當(dāng)今的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為各行業(yè)數(shù)據(jù)分析的重要工具。其廣泛應(yīng)用不僅提升了工作效率，還在多種場(chǎng)景中展現(xiàn)了卓越的智能化潛力。今天，我將通過五個(gè)經(jīng)典案例，詳細(xì)解析機(jī)器學(xué)習(xí)在金融、醫(yī)療、零售 ...

數(shù)據(jù)挖掘模型與機(jī)器學(xué)習(xí)模型有何異同？: 2024-08-05; 數(shù)據(jù)挖掘模型與機(jī)器學(xué)習(xí)模型在實(shí)踐中有許多共同之處，但也存在一些關(guān)鍵的區(qū)別。本文將對(duì)這兩種模型進(jìn)行比較，并解釋它們之間的異同點(diǎn)。首先，數(shù)據(jù)挖掘模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型都是從數(shù)據(jù)中提取出有用信息的工具。它們都 ...

數(shù)據(jù)分析中常用的文本挖掘方法有哪些？: 2024-05-13; 文本挖掘是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中的重要技術(shù)之一，它旨在從大量的文本數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識(shí)。常用的文本挖掘方法包括以下幾種：詞袋模型（Bag of Words）：詞袋模型是最基礎(chǔ)的文本表示方法之一。它將每 ...

如何評(píng)估數(shù)據(jù)集的質(zhì)量并減少數(shù)據(jù)偏差？: 2024-03-13; 在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量對(duì)于模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性至關(guān)重要。一個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集應(yīng)具有合適的樣本量、代表性良好的樣本以及無偏的標(biāo)簽。然而，在實(shí)踐中，數(shù)據(jù)集常常存在著各種問題，如數(shù)據(jù)偏差。本 ...

如何解決數(shù)據(jù)偏差和模型不確定性問題？: 2024-03-12; 在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)偏差和模型不確定性是常見的問題。數(shù)據(jù)偏差指的是數(shù)據(jù)集中的樣本在某些方面與整體數(shù)據(jù)分布存在差異，而模型不確定性則是指模型在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)的不確定程度。解決這些問題需要綜合運(yùn)用 ...

如何在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法？: 2024-01-15; 數(shù)據(jù)挖掘是一門涉及從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的技術(shù)。而機(jī)器學(xué)習(xí)則是數(shù)據(jù)挖掘的重要工具之一，通過訓(xùn)練計(jì)算機(jī)模型來識(shí)別和預(yù)測(cè)模式、關(guān)系和趨勢(shì)。本文將介紹如何在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工 ...

如何評(píng)估數(shù)據(jù)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性？: 2023-12-01; 評(píng)估數(shù)據(jù)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性是確保其有效性和可靠性的重要步驟。不同的評(píng)估方法可以用于驗(yàn)證模型的性能，并提供對(duì)其在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)的了解。下面是一些常見的方法，可以幫助你評(píng)估數(shù)據(jù)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。 ...

金融行業(yè)常用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型有哪些？: 2023-10-18; 金融行業(yè)常用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型有多種，這些模型旨在幫助金融機(jī)構(gòu)和投資者評(píng)估、管理和控制各種風(fēng)險(xiǎn)。以下是一些常見的金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型： VaR（Value at Risk）：VaR是一種廣泛使用的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，用 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的超參數(shù)調(diào)整方法有哪些？: 2023-10-17; 超參數(shù)調(diào)整是機(jī)器學(xué)習(xí)中至關(guān)重要的一步，它涉及選擇合適的參數(shù)配置來優(yōu)化模型性能。網(wǎng)格搜索(Grid Search)：網(wǎng)格搜索是最直觀、最基本的超參數(shù)調(diào)整方法之一。它基于預(yù)定義的參數(shù)網(wǎng)格，在每個(gè)參數(shù)組合上 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的作用是什么？: 2023-10-17; 隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，數(shù)據(jù)分析逐漸成為企業(yè)和組織決策過程中不可或缺的一部分。而機(jī)器學(xué)習(xí)則是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中具有巨大潛力的工具之一。本文將探討機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的作用，并詳細(xì)介紹它在數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提 ...

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