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cda

數(shù)字化人才認證
') } 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(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)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(chǎn)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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【干貨】 半監(jiān)督 學習(下)Label Spreading

【干貨】半監(jiān)督學習(下)Label Spreading
2025-02-05
當我們只有非常少量的已標記數(shù)據(jù),同時有大量未標記數(shù)據(jù)點時,可以使用半監(jiān)督學習算法來處理。在sklearn中,基于圖算法的半監(jiān)督學習有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 學習方法處理標簽(上)Label Propagation

【干貨】用半監(jiān)督學習方法處理標簽(上)Label Propagation
2025-02-04
考慮一種棘手的情況:訓練數(shù)據(jù)中大部分樣本沒有標簽。此時,我們可以考慮使用半監(jiān)督學習方法來處理。半監(jiān)督學習能夠利用這些額外的未標記數(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。當我們 ...

 半監(jiān)督 學習的種類都有哪些?

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

機器學習基礎:無監(jiān)督異常檢測和 半監(jiān)督 異常檢測!

機器學習基礎:無監(jiān)督異常檢測和半監(jiān)督異常檢測!
2020-06-12
異常值檢測一般要求新發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)是否與現(xiàn)有觀測數(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(inlier),具有不同分布的點可以稱之為離群值。離群點和新奇點檢測是不同的,有一個重要的區(qū)分必須掌 ...

機器學習算法:無監(jiān)督、 半監(jiān)督 、有監(jiān)督學習算法淺析

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】 半監(jiān)督 學習幾種方法

【機器學習】半監(jiān)督學習幾種方法
2017-07-24
【機器學習】半監(jiān)督學習幾種方法 1.Self-training algorithm(自訓練算法) 這個是最早提出的一種研究半監(jiān)督學習的算法,也是一種最簡單的半監(jiān)督學習算法. 2.Multi-view algorithm(多視角算法) 一般多 ...

CDA 培訓:開啟數(shù)據(jù)分析師職業(yè)大門的鑰匙

CDA 培訓:開啟數(shù)據(jù)分析師職業(yè)大門的鑰匙
2025-06-18
CDA 培訓:開啟數(shù)據(jù)分析師職業(yè)大門的鑰匙? ? 在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)競相爭奪的關鍵人才。CDA(Certified Data Analyst)認證作為全球廣泛認可的數(shù)據(jù)分析師專業(yè)認證,其培訓體系也備受矚目。無論是 ...

 數(shù)據(jù)挖掘與分析中的機器學習方法

數(shù)據(jù)挖掘與分析中的機器學習方法
2024-11-15
在當今的數(shù)據(jù)驅(qū)動世界中,機器學習方法在數(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)中學習模式和規(guī)律來構(gòu)建模型,實現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)的預測和分析。隨著大數(shù)據(jù)和計算能力的迅速發(fā)展,機器學習的應用范圍日益廣 ...
大數(shù)據(jù)分析師培訓學什么
2024-09-29
大數(shù)據(jù)分析師培訓學什么 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,從數(shù)據(jù)分析基礎、linux操作系統(tǒng)入門知識學起,系統(tǒng)介紹Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive和Hbase等理論知識和基 ...

貝葉斯數(shù)據(jù)分析的原理、方法及應用場景詳解

貝葉斯數(shù)據(jù)分析的原理、方法及應用場景詳解
2024-09-04
貝葉斯數(shù)據(jù)分析,如同一位經(jīng)驗豐富的導游,帶領我們在復雜數(shù)據(jù)的世界中游走,通過結(jié)合已有的先驗知識與新觀測數(shù)據(jù),不斷調(diào)整和優(yōu)化我們的預測與推斷。貝葉斯定理是這一切的核心,它為我們提供了一個動態(tài)調(diào)整信念的 ...

機器學習在數(shù)據(jù)分析中的應用:5個經(jīng)典案例解析

機器學習在數(shù)據(jù)分析中的應用:5個經(jīng)典案例解析
2024-08-31
在當今的數(shù)據(jù)驅(qū)動時代,機器學習已經(jīng)成為各行業(yè)數(shù)據(jù)分析的重要工具。其廣泛應用不僅提升了工作效率,還在多種場景中展現(xiàn)了卓越的智能化潛力。今天,我將通過五個經(jīng)典案例,詳細解析機器學習在金融、醫(yī)療、零售 ...
數(shù)據(jù)挖掘模型與機器學習模型有何異同?
2024-08-05
數(shù)據(jù)挖掘模型與機器學習模型在實踐中有許多共同之處,但也存在一些關鍵的區(qū)別。本文將對這兩種模型進行比較,并解釋它們之間的異同點。 首先,數(shù)據(jù)挖掘模型和機器學習模型都是從數(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?

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。常用的文本挖掘方法包括以下幾種: 詞袋模型(Bag of Words):詞袋模型是最基礎的文本表示方法之一。它將每 ...

如何評估數(shù)據(jù)集的質(zhì)量并減少數(shù)據(jù)偏差?

如何評估數(shù)據(jù)集的質(zhì)量并減少數(shù)據(jù)偏差?
2024-03-13
在機器學習和數(shù)據(jù)分析領域,數(shù)據(jù)集的質(zhì)量對于模型的準確性和穩(wěn)定性至關重要。一個高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集應具有合適的樣本量、代表性良好的樣本以及無偏的標簽。然而,在實踐中,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?

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)分析和機器學習領域,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行預測時的不確定程度。解決這些問題需要綜合運用 ...
如何在數(shù)據(jù)挖掘中應用機器學習算法?
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)。而機器學習則是數(shù)據(jù)挖掘的重要工具之一,通過訓練計算機模型來識別和預測模式、關系和趨勢。本文將介紹如何在數(shù)據(jù)挖掘中應用機器學習算法,包括數(shù)據(jù)準備、特征工 ...

如何評估數(shù)據(jù)模型的準確性和穩(wěn)定性?

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

金融行業(yè)常用的風險評估模型有哪些?

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

機器學習中的超參數(shù)調(diào)整方法有哪些?

機器學習中的超參數(shù)調(diào)整方法有哪些?
2023-10-17
超參數(shù)調(diào)整是機器學習中至關重要的一步,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。它基于預定義的參數(shù)網(wǎng)格,在每個參數(shù)組合上 ...

機器學習在數(shù)據(jù)分析中的作用是什么?

機器學習在數(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。而機器學習則是數(shù)據(jù)分析領域中具有巨大潛力的工具之一。本文將探討機器學習在數(shù)據(jù)分析中的作用,并詳細介紹它在數(shù)據(jù)預處理、特征提 ...
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