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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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如何衡量一個機器學習模型的性能表現(xiàn)?
2024-03-04
隨著機器學習在各個領(lǐng)域的廣泛應用,對于衡量模型性能的需求也日益增長。在開發(fā)機器學習模型時,了解如何準確、全面地評估模型的性能表現(xiàn)至關(guān)重要。本文將介紹一些常見的機器學習模型性能評估指標和方法,幫助讀者 ...

機器學習算法中常見的分類模型有哪些?

機器學習算法中常見的分類模型有哪些?
2024-02-23
在機器學習領(lǐng)域,分類是一種常見的任務,旨在將輸入數(shù)據(jù)劃分為不同的類別。為此,有許多不同的分類模型可供選擇,每個模型都有其特定的優(yōu)勢和適用場景。以下是常見的一些分類模型: 邏輯回歸(Logistic ...
信用卡欺詐檢測需要哪些模型和技術(shù)?
2024-02-04
隨著電子商務和數(shù)字支付的普及,信用卡欺詐問題也日益突出。為了應對這一挑戰(zhàn),銀行和金融機構(gòu)采用了各種先進的模型和技術(shù)來檢測和預防信用卡欺詐行為。本文將介紹信用卡欺詐檢測的關(guān)鍵模型和技術(shù),以幫助讀者更好 ...
數(shù)據(jù)挖掘中最常用的算法模型有哪些?
2024-01-30
在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中,有許多常用的算法模型被廣泛應用于數(shù)據(jù)分析、預測和模式識別等任務。以下是一些最常見的算法模型: 決策樹:決策樹是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分類和回歸方法。它通過對數(shù)據(jù)進行逐步分割來構(gòu)建一棵樹 ...
數(shù)據(jù)建模中如何應對數(shù)據(jù)不平衡問題?
2024-01-26
在進行數(shù)據(jù)建模時,數(shù)據(jù)不平衡是一個常見而嚴重的問題。數(shù)據(jù)不平衡指的是樣本中不同類別的觀測數(shù)量存在顯著差異,導致模型在訓練和評估過程中對少數(shù)類別的預測效果不佳。例如,在醫(yī)學診斷中,罕見疾病的患者數(shù)量可能 ...
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 ...
EXCEL做數(shù)據(jù)預測時如何選擇模型
2023-10-18
在數(shù)據(jù)分析中,線性回歸、邏輯回歸和時間序列預測是常用的預測分析方法,它們可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型和問題進行選擇和應用。 1. 線性回歸 - 數(shù)據(jù)類型:連續(xù)型數(shù)據(jù),包括數(shù)值型和時間序列數(shù)據(jù)。 - 適用場景:當你需要 ...
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 ...
常用的機器學習模型評估指標有哪些?
2023-10-14
機器學習模型評估指標是用來量化和衡量機器學習模型性能的度量標準。在選擇合適的機器學習模型時,了解常用的評估指標對于模型的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。以下是一些常見的機器學習模型評估指標: 準確率(Accuracy) ...

CDA LEVEL II

CDA LEVEL II
2023-10-11
一、總體目標 CDA(Certified Data Analyst),即“CDA數(shù)據(jù)分析師”,是在數(shù)字經(jīng)濟大背景和人工智能時代趨勢下,面向全行業(yè)的資格認證,旨在提升用戶數(shù)字技能,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動行業(yè)數(shù)字化發(fā)展?!窩DA ...
怎么評估競賽模型的性能和穩(wěn)定性?
2023-10-10
在當今數(shù)據(jù)科學和機器學習領(lǐng)域,競賽平臺如Kaggle已成為評估模型性能和促進技術(shù)創(chuàng)新的重要場所。然而,僅憑競賽排名無法全面評估模型的性能和穩(wěn)定性。本文將介紹一些方法和指標,以幫助評估競賽模型的性能和穩(wěn)定性 ...
有哪些機器學習算法適合分類問題?
2023-10-10
當涉及到分類問題時,有許多機器學習算法可以用于解決和預測不同類別的數(shù)據(jù)。這些算法可根據(jù)數(shù)據(jù)的特點、計算效率、模型復雜度等因素來選擇。以下是一些適合分類問題的常見機器學習算法。 邏輯回歸(Logistic Regr ...
數(shù)據(jù)挖掘算法中常見的分類有哪些?
2023-09-28
在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中,有許多常見的分類算法被廣泛應用于數(shù)據(jù)分析、模式發(fā)現(xiàn)和預測等任務。以下是一些常見的數(shù)據(jù)挖掘分類算法: 決策樹(Decision Trees):決策樹是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分類算法,可以通過對輸入數(shù)據(jù) ...

如何評估一個模型的性能和準確度?

如何評估一個模型的性能和準確度?
2023-08-25
在機器學習領(lǐng)域,評估模型的性能和準確度是非常重要的。本文將介紹一些常用的評估方法,包括訓練集和測試集劃分、交叉驗證、混淆矩陣和常見的性能指標等。這些方法可以幫助我們客觀地評估模型的表現(xiàn),并作出合理的 ...
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 ...
如何評估一個機器學習模型的表現(xiàn)?
2023-08-24
機器學習模型已經(jīng)廣泛應用于各個領(lǐng)域,從自動駕駛汽車到醫(yī)療診斷。然而,僅僅訓練一個模型并不足以確保它在實際應用中表現(xiàn)良好。為了評估模型的性能和可靠性,我們需要采取一系列措施來驗證其預測準確性和泛化能力 ...

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。 ...
哪些機器學習算法常用于數(shù)據(jù)分析?
2023-08-16
機器學習算法在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用,幫助人們從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息和洞察。下面是一些常用于數(shù)據(jù)分析的機器學習算法。 線性回歸 (Linear Regression):線性回歸是一種用于建立變量之間線性關(guān)系 ...
機器學習中有哪些高級模型和算法?
2023-08-15
在機器學習領(lǐng)域中,有許多高級模型和算法被廣泛應用于各種任務。下面將介紹其中一些重要的高級模型和算法。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(Deep Neural Networks,DNN):深度神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于人工神經(jīng)元之間相互連接的模型。它 ...
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