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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(gè)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(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(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)說明請參見: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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數(shù)據(jù)挖掘算法: EM算法

數(shù)據(jù)挖掘算法:EM算法
2018-08-06
數(shù)據(jù)挖掘算法:EM算法 1. 極大似然 極大似然(Maximum Likelihood)估計(jì)為用于已知模型的參數(shù)估計(jì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。 比如,我們想了解拋硬幣是正面(head)的概率分布θ;那么可以通過最大似然估計(jì)方法求得。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的 EM算法 詳解及R語言實(shí)例(2)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(2)
2017-03-18
機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(2) 我們在上一篇文章中介紹了EM算法的基本原理,如果讀者對此不甚了解,建議參閱 機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(1) 4. 高斯混合模型 高斯混合模型(GMM, ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的 EM算法 詳解及R語言實(shí)例(1)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(1)
2017-03-18
機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(1) 最大期望算法(EM) K均值算法非常簡單,相信讀者都可以輕松地理解它。但下面將要介紹的EM算法就要困難許多了,它與極大似然估計(jì)密切相關(guān)。 1 算法原理 不妨 ...
數(shù)據(jù)清洗中如何處理缺失值?
2023-06-29
缺失值是指數(shù)據(jù)集中某些變量或觀測值缺少相關(guān)信息,這種情況在現(xiàn)實(shí)生活中很常見。在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí),如何處理缺失值是一個(gè)非常重要的問題。 處理缺失值的方法可以被分為三類:刪除缺失值、填補(bǔ)缺失值和使用模型預(yù)測 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)路線圖
2018-07-04
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)路線圖 說起機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘,當(dāng)然兩者并不完全等同。如果想簡單的理清二者的關(guān)系,不妨這樣來理解,機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域 = 數(shù)據(jù)挖掘。同理,如果將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在圖像處理 ...
數(shù)據(jù)分析中的缺失值處理
2017-12-01
數(shù)據(jù)分析中的缺失值處理 沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù),就沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果,數(shù)據(jù)值缺失是數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常遇到的問題之一。當(dāng)缺失比例很小時(shí),可直接對缺失記錄進(jìn)行舍棄或進(jìn)行手工處理。但在實(shí)際數(shù)據(jù)中,往往 ...

聚類算法實(shí)踐一層次聚類、K-means聚類

聚類算法實(shí)踐一層次聚類、K-means聚類
2017-07-25
聚類算法實(shí)踐一層次聚類、K-means聚類 所謂聚類,就是將相似的事物聚集在一 起,而將不相似的事物劃分到不同的類別的過程,是數(shù)據(jù)分析之中十分重要的一種手段。比如古典生物學(xué)之中,人們通過物種的形貌特征將其 ...

R語言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(矩估計(jì)與MLE)

R語言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(矩估計(jì)與MLE)
2017-07-22
R語言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(矩估計(jì)與MLE) 眾所周知,R語言是個(gè)不錯的統(tǒng)計(jì)軟件。今天分享一下利用R語言做點(diǎn)估計(jì)的內(nèi)容。主要有:矩估計(jì)、極大似然估計(jì)、EM算法、最小二乘估計(jì)、刀切法(Jackknife)、自助法(Boots ...
數(shù)據(jù)挖掘中的分類問題
2017-05-03
數(shù)據(jù)挖掘中的分類問題 分類(classification)問題是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究的歷史最為悠長,也是研究的較為透徹的問題。在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,分類可以看成是從一個(gè)數(shù)據(jù)集到一組預(yù)先定義的、非交疊的類別的映射過程。其中 ...
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