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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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CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《分類分析》

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2024-08-13
列聯(lián)表和卡方檢驗 分類變量之間的相關(guān)性一般可以采用列聯(lián)表分析或卡方檢驗的方法來進行驗證。 列聯(lián)表是兩個分類變量的分類水平之間形成的交叉頻數(shù)表,通過計算行百分比或列百分比,對實際頻率和期望頻率進行對 比 ...

如何理解廣義線性回歸分析Logistic輸出的OR值?

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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 ...

廣義線性回歸分析模型Logistic,一文讀懂它!

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2020-09-23
作者:丁點helper 來源:丁點幫你 前文我們已經(jīng)講解了相關(guān)與回歸的基礎知識,并且重點討論了多重線性回歸的應用與診斷分析。今天的文章,我們來看看日常學習和科研中應用同樣廣泛的另一類回歸分析——Lo ...

實例 | 教你用python寫一個電信客戶流失預測模型

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2020-09-15
   CDA數(shù)據(jù)分析師 出品   作者:真達、Mika 數(shù)據(jù):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 ...

深度學習損失函數(shù)

深度學習損失函數(shù)
2018-08-24
深度學習損失函數(shù) 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(shù)L(x, y | theta); ...
9種人人都應該掌握的數(shù)據(jù)分析思維
2018-08-13
9種人人都應該掌握的數(shù)據(jù)分析思維 1. 分類 分類分析的目標是:給一批人(或者物)分成幾個類別,或者預測他們屬于每個類別的概率大小。    舉個栗子:“京東的用戶中,有哪些會在618中下單?” ...

數(shù)據(jù)挖掘分析在CRM系統(tǒng)中的應用

數(shù)據(jù)挖掘分析在CRM系統(tǒng)中的應用
2018-06-28
數(shù)據(jù)挖掘分析在CRM系統(tǒng)中的應用 每個企業(yè)都會有客戶流失的情況發(fā)生,已經(jīng)失去或是即將失去的,這中情況對企業(yè)來說是正?,F(xiàn)象,在面對這些常見的正常現(xiàn)象時,關(guān)鍵是企業(yè)從中能學到什么,得到重要信息并加之分析 ...

大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用

大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用
2018-06-05
大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用 隨著社會信息化的迅速發(fā)展,無論是數(shù)據(jù)的變化速率,還是數(shù)據(jù)的新增種類都在不斷更新,數(shù)據(jù)研究變得越來越復雜,這意味著“大數(shù)據(jù)時代”到來。2011年,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(internet ...

機器學習模型評價指標及R實現(xiàn)

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2018-06-02
機器學習模型評價指標及R實現(xiàn) 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(xiàn)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( ...

R語言使用邏輯回歸分類算法

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2018-05-31
R語言使用邏輯回歸分類算法 邏輯回歸屬于概率統(tǒng)計的分類算法模型的算法,是根據(jù)一個或者多個特征進行類別標號預測。在R語言中可以通過調(diào)用logit函數(shù)執(zhí)行邏輯回歸分類算法并預測輸出概率。通過調(diào)用glm函數(shù)將fam ...

Python實現(xiàn)的隨機森林算法與簡單總結(jié)

Python實現(xiàn)的隨機森林算法與簡單總結(jié)
2018-02-15
Python實現(xiàn)的隨機森林算法與簡單總結(jié) 本文實例講述了Python實現(xiàn)的隨機森林算法。分享給大家供大家參考,具體如下: 隨機森林是數(shù)據(jù)挖掘中非常常用的分類預測算法,以分類或回歸的決策樹為基分類器。算法 ...
python實現(xiàn)隨機森林random forest的原理及方法
2018-01-22
python實現(xiàn)隨機森林random forest的原理及方法 想通過隨機森林來獲取數(shù)據(jù)的主要特征 1、理論 隨機森林是一個高度靈活的機器學習方法,擁有廣泛的應用前景,從市場營銷到醫(yī)療保健保險。 既可以用來做市場營銷模 ...
SPSS非參數(shù)檢驗:單樣本
2018-01-05
SPSS非參數(shù)檢驗:單樣本 一、概念: 單樣本非參數(shù)檢驗使用一個或多個非參數(shù)檢驗識別單個字段中的差別。非參數(shù)檢驗不假定您的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。非參數(shù)檢驗(Nonparametric tests)是統(tǒng)計分析方法的重要 ...
SPSS聚類分析:系統(tǒng)聚類分析
2017-12-18
SPSS聚類分析:系統(tǒng)聚類分析 一、概念:(分析-分類-系統(tǒng)聚類) 系統(tǒng)聚類法常稱為層次聚類法、分層聚類法,也是聚類分析中使用廣泛的一種方法。它有兩種類型,一是對研究對象本身進 行分類,稱為Q ...
SPSS廣義線性模型:廣義估計方程
2017-11-08
SPSS廣義線性模型:廣義估計方程 一、廣義估計方程: 1、概念:廣義估計方程過程對廣義線性模型進行了擴展,以允許分析重復的測量或其他相關(guān)觀察數(shù)據(jù),例如聚類數(shù)據(jù)。 2、示例。公共衛(wèi)生官員 ...

機器學習之Logistic回歸與Python實現(xiàn)

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2017-07-24
機器學習之Logistic回歸與Python實現(xiàn) logistic回歸是一種廣義的線性回歸,通過構(gòu)造回歸函數(shù),利用機器學習來實現(xiàn)分類或者預測。 一 Logistic回歸概述 Logistic回歸的主要思想是,根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對分類邊 ...
R語言邏輯回歸、ROC曲線和十折交叉驗證
2017-07-19
R語言邏輯回歸、ROC曲線和十折交叉驗證 自己整理編寫的邏輯回歸模板,作為學習筆記記錄分享。數(shù)據(jù)集用的是14個自變量Xi,一個因變量Y的australian數(shù)據(jù)集。 1. 測試集和訓練集3、7分組 [html] view plain copy ...
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,F(xiàn)isher判別。前兩種判別方法都要考慮兩個、或多個總體協(xié)方差(這里是算方差,方差是協(xié)方差的一種)相等或不等的情況,由var.equal=的邏輯參 ...

SPSS分析技術(shù):簡單對應分析

SPSS分析技術(shù):簡單對應分析
2017-07-12
SPSS分析技術(shù):簡單對應分析 分類型數(shù)據(jù)(包括定類數(shù)據(jù)和定序數(shù)據(jù))在數(shù)據(jù)分析中扮演著重要的角色,例如,分類型數(shù)據(jù)能夠幫助我們對每個數(shù)據(jù)記錄進行分門別類,但是由于分類型數(shù)據(jù)的特點,很多基于均值、方差和 ...

如何解決機器學習中數(shù)據(jù)不平衡問題

如何解決機器學習中數(shù)據(jù)不平衡問題
2017-07-09
如何解決機器學習中數(shù)據(jù)不平衡問題 這幾年來,機器學習和數(shù)據(jù)挖掘非?;馃?,它們逐漸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(shù)界走向工業(yè)界,而在這個過程中會有很多困難。數(shù)據(jù)不平衡問題雖 ...
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