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數(shù)字化人才認(rèn)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(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)的第一個參數(shù)驗(yàn)證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)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(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗(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)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)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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常用的python缺失值處理方法有哪幾種?
2020-07-06
缺失值是指粗糙數(shù)據(jù)中由于缺少信息而造成的數(shù)據(jù)的聚類、分組、刪失或截?cái)?。它指的是現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中某個或某些屬性的值是不完全的。 python缺失的處理一般情況下有三種方法: (1)刪掉缺失值數(shù)據(jù) 刪除法是 ...
簡單理解文本挖掘的定義與過程
2020-07-02
文本挖掘是抽取有效、新穎、有用、可理解的、散布在文本文件中的有價值知識,并且利用這些知識更好地組織信息的過程。 文本挖掘指的是從文本數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息和知識,它是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法,主要用途 ...
數(shù)據(jù)清洗中常用的異常值檢測的幾種方法
2020-06-30
異常值是指樣本中的個別值,其數(shù)值明顯偏離它(或它們們)所屬樣本的其余觀測值。異常值分析目的是檢驗(yàn)是否有錄入錯誤的數(shù)據(jù)以及是否含有不合常理的數(shù)據(jù)時。如果對異常值的存在忽視不見,在數(shù)據(jù)的計(jì)算分析過程中把異 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)python算法應(yīng)用,監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等!

機(jī)器學(xué)習(xí)python算法應(yīng)用,監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等!
2020-05-25
本系列文章主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)在實(shí)踐中的應(yīng)用,介紹利用 python 的生態(tài)環(huán)境,使用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法來解決工程實(shí)踐中的問題,而不是介紹算法本身。本系列文章參考了《機(jī)器學(xué)習(xí)Python實(shí)踐》,會通過例子一步一步地引導(dǎo)大 ...

通過定量數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶畫像的方法與流程

通過定量數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶畫像的方法與流程
2020-04-03
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 前言 用戶畫像又稱用戶角色,作為一種勾畫目標(biāo)用戶、聯(lián)系用戶訴求與設(shè)計(jì)方向的有效工具,用戶畫像在各領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。用戶畫像最初是在電商領(lǐng)域得到應(yīng) ...

如何正確選擇聚類算法?

如何正確選擇聚類算法?
2019-11-26
作者 | Josh Thompson 來源 | 數(shù)據(jù)派THU Choosing the Right Clustering Algorithm for your Dataset - KDnuggets 聚類算法十分容易上手,但是選擇恰當(dāng)?shù)木垲愃惴ú⒉皇且患菀椎氖? ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家不可不知的10種機(jī)器學(xué)習(xí)方法

數(shù)據(jù)科學(xué)家不可不知的10種機(jī)器學(xué)習(xí)方法
2019-09-19
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 10 machine learning methods that every data scientist should know 機(jī)器學(xué)習(xí)是研究和工業(yè)中的熱門話題,新方法一直在發(fā)展。該領(lǐng)域的速度和復(fù)雜性使得即使對于專家而 ...

數(shù)據(jù)挖掘之聚類分析詳解(三)

數(shù)據(jù)挖掘之聚類分析詳解(三)
2019-01-16
聚類分析在數(shù)據(jù)挖掘工作中是十分重要的技能,如果掌握了聚類分析會使得我們在數(shù)據(jù)挖掘工作中輕松應(yīng)對各種問題,在這篇文章中我們繼續(xù)給大家介紹數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析的知識,希望能夠給大家?guī)韼椭? ...

數(shù)據(jù)挖掘之聚類分析詳解(二)

數(shù)據(jù)挖掘之聚類分析詳解(二)
2019-01-16
在上一篇文章中我們給大家介紹了聚類分析的知識以及聚類分析中的部分算法。當(dāng)然,這些算法都是需要我們掌握的,在這篇文章中我們繼續(xù)給大家講解數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析的算法,希望能夠給大家?guī)韼椭? ...

案例詳解SPSS聚類分析全過程

案例詳解SPSS聚類分析全過程
2018-08-01
案例詳解SPSS聚類分析全過程 案例數(shù)據(jù)源: 有20種12盎司啤酒成分和價格的數(shù)據(jù),變量包括啤酒名稱、熱量、鈉含量、酒精含量、價格。 【一】問題一:選擇那些變量進(jìn)行聚類?——采用“R型聚類” ...

R語言聚類算法比較

R語言聚類算法比較
2018-06-09
R語言聚類算法比較 在使用不同的聚類算法完成數(shù)據(jù)聚類操作后,我們可以對算法的性能進(jìn)行評估,絕大多數(shù)情況下,我們即可以使用簇內(nèi)距離也可以使用簇間距離作為評價標(biāo)準(zhǔn)。使用fpc算法包的cluster.stat函數(shù)來比較 ...

四種聚類方法之比較

四種聚類方法之比較
2018-06-08
四種聚類方法之比較 介紹了較為常見的k-means、層次聚類、SOM、FCM等四種聚類算法,闡述了各自的原理和使用步驟,利用國際通用測試數(shù)據(jù)集IRIS對這些算法進(jìn)行了驗(yàn)證和比較。結(jié)果顯示對該測試類型數(shù)據(jù),F(xiàn)CM和k-me ...

聚類分析中幾種算法的比較

聚類分析中幾種算法的比較
2018-06-06
聚類分析中幾種算法的比較 將數(shù)據(jù)庫中的對象進(jìn)行聚類是聚類分析的基本操作,其準(zhǔn)則是使屬于同一類的個體間距離盡可能小,而不同類個體間距離盡可能大,為了找到效率高、通用性強(qiáng)的聚 類方法人們從不同角度提出 ...

SPSS聚類分析—一個案例演示聚類分析全過程

SPSS聚類分析—一個案例演示聚類分析全過程
2018-06-03
SPSS聚類分析—一個案例演示聚類分析全過程 案例數(shù)據(jù)源: 有20種12盎司啤酒成分和價格的數(shù)據(jù),變量包括啤酒名稱、熱量、鈉含量、酒精含量、價格。數(shù)據(jù)來自《SPSS for Windows 統(tǒng)計(jì)分析》data11-03。點(diǎn)擊下載 ...

使用R語言繪制其他圖形之相關(guān)系數(shù)圖

使用R語言繪制其他圖形之相關(guān)系數(shù)圖
2018-05-22
使用R語言繪制其他圖形之相關(guān)系數(shù)圖 雖然cor()函數(shù)可以非常方便快捷的計(jì)算出連續(xù)變量之間的相關(guān)系數(shù),但當(dāng)變量非常多時,返回的相關(guān)系數(shù)一定時讀者看的眼花繚亂。 下面就以R自帶的mtcars數(shù)據(jù)集為例,講 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù)詳解

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù)詳解
2018-05-15
數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù)詳解 「數(shù)據(jù)科學(xué)家比程序員擅長統(tǒng)計(jì),比統(tǒng)計(jì)學(xué)家擅長編程。」本文介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù),包括線性回歸、分類、重采樣、降維、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等。 不管你對數(shù) ...

數(shù)據(jù)挖掘的常用方法、功能和一個聚類分析應(yīng)用案例

數(shù)據(jù)挖掘的常用方法、功能和一個聚類分析應(yīng)用案例
2018-04-20
數(shù)據(jù)挖掘的常用方法、功能和一個聚類分析應(yīng)用案例 一、數(shù)據(jù)挖掘的常用方法 利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等,它們分別從不同 ...

數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試

數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試
2018-03-29
數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試 三月份開始找實(shí)習(xí),到現(xiàn)在已經(jīng)有半年的時間了,在這半年的時間中,該經(jīng)歷的基本上都已經(jīng)經(jīng)歷,春招實(shí)習(xí)時候,拿到了7個offer,校招時候,成功的拿下一份心儀的工作,結(jié)束了我的秋招旅程。 ...

【機(jī)器學(xué)習(xí)】確定最佳聚類數(shù)目的10種方法

【機(jī)器學(xué)習(xí)】確定最佳聚類數(shù)目的10種方法
2018-02-27
【機(jī)器學(xué)習(xí)】確定最佳聚類數(shù)目的10種方法 在聚類分析的時候確定最佳聚類數(shù)目是一個很重要的問題,比如kmeans函數(shù)就要你提供聚類數(shù)目這個參數(shù),總不能兩眼一抹黑亂填一個吧。之前也被這個問題困擾過,看了很多 ...

R語言學(xué)習(xí)筆記之聚類分析

R語言學(xué)習(xí)筆記之聚類分析
2018-02-15
R語言學(xué)習(xí)筆記之聚類分析 使用k-means聚類所需的包: factoextra cluster #加載包 library(factoextra) library(cluster)l  #數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 使用內(nèi)置的R數(shù)據(jù)集USArrests ...
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