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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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：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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CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（三十三）: 2021-06-11; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中16-20題的答案，大家一起來(lái)看！ 17、A 19、C 你答對(duì)了嗎？ 21.某公司為更好進(jìn)行用戶留存，需建立用戶行為畫像，可用以下哪種算法實(shí)現(xiàn)？ B.多元線性回歸算 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（二十三）: 2021-05-26; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中106-110題的答案，大家一起來(lái)看！ 107、ABC 109、AD 你答對(duì)了嗎？ 111.在主成分分析中如何得到協(xié)方差矩陣的特征值特征向量？A.正交旋轉(zhuǎn) C.奇異值分解 11 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（二十二）: 2024-08-14; 查看更多題目 101、CD 103、ACD 105、AD A.對(duì)電影網(wǎng)站中相似的電影進(jìn)行聚類, 從而幫助劃分電影 C.人臉識(shí)別 107.以下幾個(gè)場(chǎng)景可以使用邏輯回歸算法？ B.疾病類型預(yù)測(cè) 108.某連續(xù)型變量數(shù)據(jù) ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（九）: 2021-05-07; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中36-40題的答案，大家一起來(lái)看！ 37、B 39、B 你答對(duì)了嗎？ 41.邏輯回歸的輸出概率在[0,1]的范圍內(nèi)。邏輯回歸使用以下哪個(gè)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)概率轉(zhuǎn)換？ B.求模 D ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（八）: 2021-05-06; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中26-30題的答案，大家一起來(lái)看！ 32、D 34、C 你答對(duì)了嗎？ 36.多元回歸分析預(yù)測(cè)與一元線性回歸預(yù)測(cè)的相同點(diǎn)是？ B.參數(shù)計(jì)算過(guò)程一樣 D.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的復(fù)雜度 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（七）: 2021-04-30; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中26-30題的答案，大家一起來(lái)看！ 27、C 29、A 你答對(duì)了嗎？ 31.以下不適合對(duì)線性回歸模型進(jìn)行評(píng)估的指標(biāo)是： B.F1 score D.判定系數(shù) A.最小二乘法只適 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（五）: 2021-04-28; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中6-10題的答案，大家一起來(lái)看！ 17、A 19、D 你答對(duì)了嗎？ 21.在系統(tǒng)聚類方法中，哪種系統(tǒng)聚類是直接利用了組內(nèi)的離差平方和？ B.重心法 D.類平均法 A ...

CDA LEVEL 1 考試，知識(shí)點(diǎn)匯總《回歸分析》: 2021-02-24; 1.線性回歸的出現(xiàn) 多元線性回歸的出現(xiàn)是非常自然的，由于在一元線性回歸中，因變量只能依賴一個(gè)自變量來(lái)解釋，換一句話說(shuō)，就是我們只能在一維空間中來(lái)解釋世界，這是十分糟糕的，畢竟事物之間的關(guān)聯(lián)是非常 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題（十九）: 2024-09-12; 嗨嘍，各位同學(xué)又到了公布CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試LEVEL I的模擬試題時(shí)間了，今天給大家?guī)?lái)的是模擬試題（二）中的11-15題。更多題請(qǐng)點(diǎn)擊不過(guò)，在出題前，要公布下上一期6-10題的答案，大家一起來(lái)看！ 6、C ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（十四）: 2020-12-29; 嗨嘍，各位同學(xué)又到了公布CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試LEVEL I的模擬試題時(shí)間了，今天給大家?guī)?lái)的是模擬試題（一）中的66-70題。不過(guò)，在出題前，要公布下上一期61-65題的答案，大家一起來(lái)看！ 61、ABC 62、A ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（五）: 2024-10-05; 不過(guò)，在出題前，要公布下上一期16-20題的答案，大家一起來(lái)看！ 17、D 19、C 你答對(duì)了嗎？ A.這個(gè)常數(shù)應(yīng)該包含在常數(shù)項(xiàng) C.應(yīng)該去除殘差 22.分析師小A在對(duì)他的模型進(jìn)行評(píng)估時(shí)，更傾向選用調(diào)整R2作為指標(biāo) ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（四）: 2020-12-10; 又到公布CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試LEVEL I的模擬試題時(shí)間了，今天給大家?guī)?lái)的是模擬試題（一）中的16-20題。不過(guò)，在出題前，要公布下上一期11-15題的答案，大家一起來(lái)看！ 11、D 12、C 13、C 14、D ...

用python分析《世界幸福指數(shù)報(bào)告》后我們發(fā)現(xiàn)…: 2020-09-21; CDA數(shù)據(jù)分析師出品作者：真達(dá)、Mika 數(shù)據(jù)：真達(dá) 【導(dǎo)讀】今天教大家用python分析《世界幸福指數(shù)報(bào)告》。《世界幸福指數(shù)報(bào)告》是對(duì)全球幸福狀況的一次具有里程碑意義的 ...

回歸系列（四）| 一個(gè)完整的線性回歸是怎樣做的: 2020-09-07; 作者：丁點(diǎn)helper 來(lái)源：丁點(diǎn)幫你前面的文章主要介紹了回歸的一些關(guān)鍵詞，比如回歸系數(shù)、樣本和總體回歸方程、預(yù)測(cè)值和殘差等，今天我們結(jié)合一個(gè)案例來(lái)看看如何做完整的回歸分析，準(zhǔn)確而言，是多 ...

數(shù)據(jù)挖掘分析在CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用: 2018-06-28; 數(shù)據(jù)挖掘分析在CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用每個(gè)企業(yè)都會(huì)有客戶流失的情況發(fā)生，已經(jīng)失去或是即將失去的，這中情況對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是正?，F(xiàn)象，在面對(duì)這些常見(jiàn)的正?，F(xiàn)象時(shí)，關(guān)鍵是企業(yè)從中能學(xué)到什么，得到重要信息并加之分析 ...

從線性回歸到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng): 2018-06-02; 從線性回歸到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng) 不管你對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)持什么態(tài)度，都不可能忽略分析、組織和梳理數(shù)據(jù)的重要性。Glassdoor 網(wǎng)站根據(jù)大量雇主和員工的反饋數(shù)據(jù)制作了「美國(guó)最好的 25 個(gè)職位」 ...

教你如何用R進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘: 2018-05-16; 教你如何用R進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘 R是一種廣泛用于數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)計(jì)算的強(qiáng)大語(yǔ)言，于上世紀(jì)90年代開(kāi)始發(fā)展起來(lái)。得益于全世界眾多愛(ài)好者的無(wú)盡努力，大家繼而開(kāi)發(fā)出了一種基于R但優(yōu)于R基本文本編輯器的R Studio（用 ...

SPSS分析技術(shù):二元logistic回歸: 2017-07-11; SPSS分析技術(shù):二元logistic回歸今天我們介紹另外一種應(yīng)用范圍更加廣泛的回歸分析方法：二元logistic回歸。應(yīng)用背景數(shù)據(jù)分析技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，大量的研究都需要對(duì)只有“是”和“否”兩種選擇的結(jié) ...

SPSS分析技術(shù):線性回歸分析: 2017-02-28; SPSS分析技術(shù):線性回歸分析相關(guān)分析可以揭示事物之間共同變化的一致性程度，但它僅僅只是反映出了一種相關(guān)關(guān)系，并沒(méi)有揭示出變量之間準(zhǔn)確的可以運(yùn)算的控制關(guān)系，也就是函數(shù)關(guān)系，不能解決針對(duì)未來(lái)的分析與預(yù) ...

SPSS分析技術(shù)：協(xié)方差分析；剔除工作經(jīng)驗(yàn)的影響以后，學(xué)歷對(duì)工資的影響依然顯著嗎: 2017-01-23; SPSS分析技術(shù)：協(xié)方差分析；剔除工作經(jīng)驗(yàn)的影響以后，學(xué)歷對(duì)工資的影響依然顯著嗎協(xié)方差分析是方差分析方法里非常重要的一個(gè)技術(shù)，特別適用于影響因素多，因素變量類型也多的情況。方差分析主要用于分析分類變 ...

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