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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(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服務(wù)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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無序多分類logistic回歸在市場營銷中的應(yīng)用
2024-12-06
數(shù)據(jù)分析是市場營銷領(lǐng)域中不可或缺的工具，而無序多分類logistic回歸作為一種重要的建模技術(shù)，為我們提供了深入洞察各種市場營銷活動的效果。在進行數(shù)據(jù)分析時，我們經(jīng)常會涉及到數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計中的概念，特別是維度表 ...
Python實現(xiàn)無序多分類logistic回歸的實例
2024-12-06
在處理多分類問題時，無序多分類Logistic回歸是一種強大的統(tǒng)計方法，特別適用于具有多個無序類別的情況。通過以下Python示例，我們將演示如何有效實現(xiàn)這一方法，以及評估模型性能。 無序多分類Logistic回歸廣泛應(yīng)用 ...
無序多分類logistic回歸中的特征選擇方法
2024-12-06
在無序多分類Logistic回歸中，特征選擇是至關(guān)重要的一步，直接影響模型性能和解釋能力。選擇合適的特征可以使模型更加簡潔高效，提高預測準確性，從而為數(shù)據(jù)分析師帶來更好的工作成果和職業(yè)發(fā)展機會。下面將介紹幾種 ...

spss如何把一個 多分類 變量改為二分類變量？

spss如何把一個多分類變量改為二分類變量？
2023-06-01
SPSS是一款廣泛使用的統(tǒng)計軟件，它可以方便地對數(shù)據(jù)進行分析和處理。在數(shù)據(jù)預處理中，有時需要將一個多分類變量轉(zhuǎn)換為二分類變量，這可以通過SPSS的變量轉(zhuǎn)換功能來實現(xiàn)。本文將介紹如何使用SPSS將一個多分類變量轉(zhuǎn) ...

pytorch中 多分類 的focal loss應(yīng)該怎么寫？

pytorch中多分類的focal loss應(yīng)該怎么寫？
2023-04-12
PyTorch是一種廣泛使用的深度學習框架，它提供了豐富的工具和函數(shù)來幫助我們構(gòu)建和訓練深度學習模型。在PyTorch中，多分類問題是一個常見的應(yīng)用場景。為了優(yōu)化多分類任務(wù)，我們需要選擇合適的損失函數(shù)。在本篇文章 ...

SPSS實例教程：無序 多分類 Logistic回歸

SPSS實例教程：無序多分類Logistic回歸
2020-12-08
1、問題與數(shù)據(jù) 為了探討基因X突變與惡性腫瘤Y不同組織類型發(fā)生風險的關(guān)系，某醫(yī)生設(shè)計了一項病例對照研究。該醫(yī)生納入所在科室一年收治的145名該惡性腫瘤患者，并從醫(yī)院體檢數(shù)據(jù)庫中隨機選擇了100名未患該腫瘤 ...

SPSS實例教程：有序 多分類 Logistic回歸

SPSS實例教程：有序多分類Logistic回歸
2017-04-27
SPSS實例教程：有序多分類Logistic回歸 1、問題與數(shù)據(jù) 在某胃癌篩查項目中，研究者想了解首診胃癌分期（Stage）與患者的經(jīng)濟水平的關(guān)系，以確定胃癌篩查的重點人群。為了避免性別因素對結(jié)論的混雜影響，研究 ...
交叉熵損失函數(shù)的梯度下降算法
2024-12-05
在機器學習和深度學習領(lǐng)域，交叉熵損失函數(shù)扮演著關(guān)鍵角色，特別是在分類問題中。它不僅被廣泛運用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練過程，而且通過衡量模型預測的概率分布與實際標簽分布之間的差異，指導著模型參數(shù)的優(yōu)化路徑。 交 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 1 Pandas簡介

數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 1 Pandas簡介
2024-11-20
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》 第2節(jié) 1 Pandas簡介 說好開始學Python，怎么到了Pandas？ 前面說過，既然定義為極簡入門，我們只抓核心中的核心。 那怎么樣挑核心重點呢？ 在你不熟悉的情況下，肯定需要請教別人，需要 ...
精準營銷的需求分析報告
2023-12-06
精準營銷的需求分析報告 0.引言   精準營銷是一種利用數(shù)據(jù)和技術(shù)手段，對目標受眾進行定位并進行個性化營銷的策略。它包括了多種技術(shù)和方法，如人工智能、大數(shù)據(jù)分析、營銷自動化等。通過收集和分析客戶 ...
精準營銷的需求分析報告
2023-11-30
精準營銷的需求分析報告 0.引言   精準營銷是一種利用數(shù)據(jù)和技術(shù)手段，對目標受眾進行定位并進行個性化營銷的策略。它包括了多種技術(shù)和方法，如人工智能、大數(shù)據(jù)分析、營銷自動化等。通過收集和分析客戶 ...
機器學習模型評估的常見方法有哪些？
2023-10-17
機器學習模型評估是確定模型在處理未見示例時的有效性和性能的關(guān)鍵過程。在進行模型評估時，我們需要采用一系列常見的方法來測量和比較不同模型之間的表現(xiàn)。下面是常見的機器學習模型評估方法： 訓練集與測試集劃 ...
如何評估一個機器學習模型的性能？
2023-08-25
隨著機器學習技術(shù)的快速發(fā)展，我們越來越多地依賴于機器學習模型來解決各種復雜問題。然而，為了確保模型的可靠性和有效性，我們需要對其性能進行評估。本文將介紹評估機器學習模型性能的常用指標和方法，幫助讀者 ...

如何評估模型的準確性和預測能力？

如何評估模型的準確性和預測能力？
2023-08-24
在機器學習和數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域，評估模型的準確性和預測能力是至關(guān)重要的。通過有效的評估，我們可以衡量模型的性能，并作出相應(yīng)的調(diào)整和改進。本文將介紹一些常用的方法和技術(shù)，用于評估模型的準確性和預測能力。 ...
數(shù)據(jù)挖掘中最常用的算法有哪些？
2023-08-08
在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，有許多常用的算法可用于發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)背后的有價值信息。這些算法能夠幫助我們從數(shù)據(jù)集中提取模式、關(guān)聯(lián)、趨勢和規(guī)律，以支持決策制定、預測分析和問題解決。本文將介紹數(shù)據(jù)挖掘中最常用的幾種 ...
如何評估一個預測模型的性能？
2023-07-05
評估預測模型的性能是機器學習和數(shù)據(jù)科學中至關(guān)重要的一步。它幫助我們了解模型的準確性、魯棒性和泛化能力，從而決定是否可以將其應(yīng)用于實際情境中。在本文中，我將介紹一些常用的方法來評估一個預測模型的性能。 ...
如何解釋和評估模型的性能？
2023-06-20
為了解釋和評估模型的性能，我們需要首先了解什么是模型以及它的工作原理。在機器學習中，一個模型是一個數(shù)學函數(shù)，它根據(jù)一組輸入數(shù)據(jù)來預測輸出結(jié)果。當建立一個模型時，我們通常會選擇一個算法，并使用訓練數(shù)據(jù)來 ...
為什么決策樹中經(jīng)常用熵作為判別條件而不是基尼不純度？
2023-04-13
決策樹是一種常用的機器學習算法，用于分類和回歸問題。在決策樹構(gòu)建的過程中，熵和基尼不純度是兩個常用的判別條件，用于選擇最優(yōu)的分裂點。雖然熵和基尼不純度都可以表示樣本集合的混亂程度，但是為什么在決策樹中 ...
為什么nlp模型預測單詞，損失函數(shù)一般是交叉熵，而不是mse呢？
2023-04-12
自然語言處理（NLP）是計算機科學領(lǐng)域中的一個重要分支，旨在使計算機能夠理解和生成自然語言。在 NLP 中，單詞預測是一種常見的任務(wù)，因此開發(fā)了許多模型來解決這個問題。在這些模型中，損失函數(shù)經(jīng)常被用來衡量模型 ...

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用？

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用？
2023-04-07
Pytorch是深度學習領(lǐng)域中廣泛使用的一個深度學習框架，它提供了豐富的損失函數(shù)用于模型訓練。其中，nn.CrossEntropyLoss()是用于多分類問題的常用損失函數(shù)之一。它可以結(jié)合權(quán)重參數(shù)對樣本進行加權(quán)處理，以應(yīng)對數(shù)據(jù) ...
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