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數字化人才認證
') } 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1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,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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LSTM模型后增加Dense(全連接)層的目的是什么?

LSTM模型后增加Dense(全連接)層的目的是什么?
2023-03-28
LSTM模型是一種用于處理時序數據的深度學習模型,它能夠有效地捕捉時間上的依賴關系。然而,在一些應用場景中,單純使用LSTM模型可能無法達到預期的效果,這時候可以考慮在LSTM模型后增加Dense(全連接)層來進一 ...

盤點 | 每個數據分析師都應該了解的6個預測模型

盤點 | 每個數據分析師都應該了解的6個預測模型
2022-08-09
CDA數據分析師 出品 作者:Ivo Bernardo 編譯:Mika 數據分析模型有不同的特點和技術,值得注意的是,大多數高級的模型都基于幾個基本原理。 當你想開啟數 ...

作為文科生,我是如何轉行數據挖掘工程師的 | 附電信用戶實戰(zhàn)案例

作為文科生,我是如何轉行數據挖掘工程師的 | 附電信用戶實戰(zhàn)案例
2022-02-23
隨著大數據的時代的來臨,各個行業(yè)都受到了數據分析不同程度的影響和作用。尤其是在電信行業(yè),數據分析已經逐漸成為電信運營商的戰(zhàn)略優(yōu)勢之一。 大家好,我是一名CDA持證人,今天想跟大家分享一下,我如何 ...

風控策略的自動化生成-利用決策樹分分鐘生成上千條策略

風控策略的自動化生成-利用決策樹分分鐘生成上千條策略
2022-02-21
作者:小伍哥 來源:小伍哥聊風控 本文重點:風控策略挖掘、策略推薦,策略發(fā)現,風控策略自動化,決策樹 下面開始正文: 風控策略同學在挖掘有效的風控規(guī)則的時候,經常需要基于業(yè)務經驗,將那幾 ...

盤點 | 每個數據分析師都應該了解的6個預測模型

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2022-01-29
CDA數據分析師 出品 編譯:Mika 當你想開啟數據科學家的職業(yè)生涯時,應該學習哪些模型呢?本文中我們介紹了6個在業(yè)界廣泛使用的模型。 但當你自己試著編程后才會發(fā)現,事實實際并非如此。作為一名 ...

太厲害了!Seaborn也能做多種回歸分析,統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼

太厲害了!Seaborn也能做多種回歸分析,統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼
2021-07-07
作者:云朵君 本文主要介紹回歸模型圖lmplot、線性回歸圖regplot,這兩個函數的核心功能很相似,都會繪制數據散點圖,并且擬合關于變量x,y之間的回歸曲線,同時顯示回歸的95%置信區(qū)間。 所有圖形將使 ...

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫(三十七)

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫(三十七)
2021-06-18
不過,在出題前,要公布上一期LEVEL II中31-35題的答案,大家一起來看! 42.A 44.D A.小于變量個數 C.大于變量個數 47、關于ROC曲線下列說法錯誤的是( )。 B.ROC曲線下方的面積為AUC值 D ...

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫(十七)

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫(十七)
2024-08-13
不過,在出題前,要公布上一期LEVEL II中76-80題的答案,大家一起來看! 77、D 79、D 你答對了嗎? 81.用戶畫像是互聯網企業(yè)常用的技術手段,通過對用戶進行畫像來實現精準營銷等商業(yè)活動。下面關于用 ...

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫(十)

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫(十)
2020-12-24
不過,在出題前,要公布下上一期41-45題的答案,大家一起來看! 42、D 44、C 你答對了嗎? 46.在處理后臺數據時,有一列客戶輸入變量名為“您的愛好”,共有5個不同的選項,但是有70%左右的客戶這一項 ...

如何理解廣義線性回歸分析Logistic輸出的OR值?

如何理解廣義線性回歸分析Logistic輸出的OR值?
2020-09-25
作者:丁點helper  來源:丁點幫你 前文,我們對Logistic回歸分析的來龍去脈有了一個基本的了解,但是Logistic回歸之所以應用十分廣泛還有一個重要的原因——能直接輸出OR值? 什么是OR值?如何 ...

實例 | 教你用python寫一個電信客戶流失預測模型

實例 | 教你用python寫一個電信客戶流失預測模型
2020-09-15
   CDA數據分析師 出品   作者:真達、Mika 數據:真達   【導讀】 今天教大家如何用python寫一個電信用戶流失預測模型。之前我們用Python寫了員工流失預測模型 ...

深入淺出|深度學習算法之BP神經網絡 詳細公式推導

深入淺出|深度學習算法之BP神經網絡 詳細公式推導
2018-08-29
深入淺出|深度學習算法之BP神經網絡 詳細公式推導 所謂神經網絡,目前用得最廣泛的一個定義是“的神經網絡是由具有適應性簡單單元組成的廣泛并行互連的網絡,它的組織能夠模擬生物神經系統(tǒng)對真實世界物體所做出 ...

深度學習損失函數

深度學習損失函數
2018-08-24
深度學習損失函數 在利用深度學習模型解決有監(jiān)督問題時,比如分類、回歸、去噪等,我們一般的思路如下: 1、信息流forward propagation,直到輸出端; 2、定義損失函數L(x, y | theta); ...

樸素貝葉斯的推理學習算法

樸素貝葉斯的推理學習算法
2018-08-07
樸素貝葉斯的推理學習算法 貝葉斯公式簡易推導式: 樸素貝葉斯的樸素在于假設B特征的每個值相互獨立,所以樸素貝葉斯的公式是這樣的 學習與分類算法: (1)計算先驗概率和條件概率 ...

SPSS數據分析方法不知道如何選擇

SPSS數據分析方法不知道如何選擇
2018-08-01
SPSS數據分析方法不知道如何選擇 一提到數學,高等數學,線性代數,概率論與數理統(tǒng)計,數值分析,空間解析幾何這些數學課程,頭疼呀。作為文科生,遇見這些課程時,通常都是各種尋求幫助,班上有位宅男數學很厲 ...

機器學習模型評價指標及R實現

機器學習模型評價指標及R實現
2018-06-02
機器學習模型評價指標及R實現 1.ROC曲線 考慮一個二分問題,即將實例分成正類(positive)或負類(negative)。對一個二分問題來說,會出現四種情況。如果一個實例是正類并且也被 預測成正類,即為真正類( ...

數據挖掘十大經典算法之K最近鄰算法

數據挖掘十大經典算法之K最近鄰算法
2018-01-02
數據挖掘十大經典算法之K最近鄰算法 k-最近鄰算法是基于實例的學習方法中最基本的,先介紹基于實例學習的相關概念。     基于實例的學習     1.已知一系列的訓練樣例,很多學習 ...
R語言判別分析
2017-07-19
R語言判別分析 本文中分三個方法介紹判別分析,Bayes判別,距離判別,Fisher判別。前兩種判別方法都要考慮兩個、或多個總體協方差(這里是算方差,方差是協方差的一種)相等或不等的情況,由var.equal=的邏輯參 ...

如何解決機器學習中數據不平衡問題

如何解決機器學習中數據不平衡問題
2017-07-09
如何解決機器學習中數據不平衡問題 這幾年來,機器學習和數據挖掘非?;馃幔鼈冎饾u為世界帶來實際價值。與此同時,越來越多的機器學習算法從學術界走向工業(yè)界,而在這個過程中會有很多困難。數據不平衡問題雖 ...

SPSS操作:多項測量指標的ROC曲線分析

SPSS操作:多項測量指標的ROC曲線分析
2017-06-20
SPSS操作:多項測量指標的ROC曲線分析 在前面幾講中,我們已向大家介紹過如何依據一項測量指標設計和評價診斷試驗。但在實際臨床工作中,我們往往是根據多項指標綜合判斷病情的。比如,在診斷高血壓時,我們會根 ...
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