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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(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(hù)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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機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸與Python實(shí)現(xiàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸與Python實(shí)現(xiàn)
2017-07-24
機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸與Python實(shí)現(xiàn) logistic回歸是一種廣義的線性回歸,通過(guò)構(gòu)造回歸函數(shù),利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)或者預(yù)測(cè)。 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(duì)分類(lèi)邊 ...
R語(yǔ)言邏輯回歸、ROC曲線和十折交叉驗(yàn)證
2017-07-19
R語(yǔ)言邏輯回歸、ROC曲線和十折交叉驗(yàn)證 自己整理編寫(xiě)的邏輯回歸模板,作為學(xué)習(xí)筆記記錄分享。數(shù)據(jù)集用的是14個(gè)自變量Xi,一個(gè)因變量Y的australian數(shù)據(jù)集。 1. 測(cè)試集和訓(xùn)練集3、7分組 [html] view plain copy ...
R語(yǔ)言判別分析
2017-07-19
R語(yǔ)言判別分析 本文中分三個(gè)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(gè)、或多個(gè)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(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析

SPSS分析技術(shù):簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析
2017-07-12
SPSS分析技術(shù):簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析 分類(lèi)型數(shù)據(jù)(包括定類(lèi)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(lèi)型數(shù)據(jù)能夠幫助我們對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行分門(mén)別類(lèi),但是由于分類(lèi)型數(shù)據(jù)的特點(diǎn),很多基于均值、方差和 ...

如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題

如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題
2017-07-09
如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題 這幾年來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘非?;馃幔鼈冎饾u為世界帶來(lái)實(shí)際價(jià)值。與此同時(shí),越來(lái)越多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法從學(xué)術(shù)界走向工業(yè)界,而在這個(gè)過(guò)程中會(huì)有很多困難。數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題雖 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)-距離相關(guān)

SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)-距離相關(guān)
2017-06-29
SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)-距離相關(guān) 該過(guò)程計(jì)算測(cè)量變量對(duì)或個(gè)案對(duì)之間相似性或不相似性(距離)的各種統(tǒng)計(jì)量。隨后,這些相似性或距離測(cè)量可與其他過(guò)程(例如因子分析、聚類(lèi)分析或多維尺度)一起使用,以幫助分析復(fù)雜的數(shù) ...

SPSS操作:多項(xiàng)測(cè)量指標(biāo)的ROC曲線分析

SPSS操作:多項(xiàng)測(cè)量指標(biāo)的ROC曲線分析
2017-06-20
SPSS操作:多項(xiàng)測(cè)量指標(biāo)的ROC曲線分析 在前面幾講中,我們已向大家介紹過(guò)如何依據(jù)一項(xiàng)測(cè)量指標(biāo)設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)診斷試驗(yàn)。但在實(shí)際臨床工作中,我們往往是根據(jù)多項(xiàng)指標(biāo)綜合判斷病情的。比如,在診斷高血壓時(shí),我們會(huì)根 ...
R語(yǔ)言中樣本平衡的幾種方法
2017-06-07
R語(yǔ)言中樣本平衡的幾種方法 在對(duì)不平衡的分類(lèi)數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能并不穩(wěn)定,其預(yù)測(cè)結(jié)果甚至可能是有偏的,而預(yù)測(cè)精度此時(shí)也變得帶有誤導(dǎo)性。在不平衡的數(shù)據(jù)中,任一算法都沒(méi)法從樣本量少的類(lèi)中 ...

SPSS實(shí)例教程:無(wú)序多分類(lèi)Logistic回歸

SPSS實(shí)例教程:無(wú)序多分類(lèi)Logistic回歸
2020-12-08
1、問(wèn)題與數(shù)據(jù) 為了探討基因X突變與惡性腫瘤Y不同組織類(lèi)型發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系,某醫(yī)生設(shè)計(jì)了一項(xiàng)病例對(duì)照研究。該醫(yī)生納入所在科室一年收治的145名該惡性腫瘤患者,并從醫(yī)院體檢數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)選擇了100名未患該腫瘤 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)
2017-03-23
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM) 一、極限學(xué)習(xí)機(jī)的概念     極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine) ELM,是由黃廣斌提出來(lái)的求解單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法。     ELM最大的 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score

機(jī)器學(xué)習(xí)中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score
2017-03-18
機(jī)器學(xué)習(xí)中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score 在模式識(shí)別和信息檢索領(lǐng)域,二分類(lèi)的問(wèn)題(binary classification)是常會(huì)遇到的一類(lèi)問(wèn)題。例如,銀行的信用卡中心每天都會(huì)收到很多的信用卡申請(qǐng),銀行必 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡(jiǎn)述

機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡(jiǎn)述
2017-03-14
機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡(jiǎn)述 1.LDA LDA是一種三層貝葉斯模型,三層分別為:文檔層、主題層和詞層。該模型基于如下假設(shè): 1)整個(gè)文檔集合中存在k個(gè)互相獨(dú)立的主題; 2)每一個(gè)主題是詞上的多項(xiàng) ...

數(shù)據(jù)分析中的變量分類(lèi)_數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)分析中的變量分類(lèi)_數(shù)據(jù)分析師
2017-03-13
數(shù)據(jù)分析中的變量分類(lèi) 數(shù)據(jù)分析工作每天要面對(duì)各種各樣的數(shù)據(jù),每種數(shù)據(jù)都有其特定的含義、使用范圍和分析方法,同一個(gè)數(shù)據(jù)在不同環(huán)境下的意義也不一樣,因此我們想要選擇正確的分析方法,得出正確 ...

SPSS詳細(xì)操作:獨(dú)立樣本四格表的卡方檢驗(yàn)

SPSS詳細(xì)操作:獨(dú)立樣本四格表的卡方檢驗(yàn)
2017-01-17
SPSS詳細(xì)操作:獨(dú)立樣本四格表的卡方檢驗(yàn) 如果我想看不同患者人群的術(shù)后復(fù)發(fā)率有沒(méi)有差異,怎么辦?這時(shí)候就需要?dú)g迎我們的統(tǒng)計(jì)小助手——卡方檢驗(yàn)閃亮登場(chǎng)啦! 卡方檢驗(yàn)可是一位重量級(jí)選手,凡是涉及到計(jì)數(shù) ...

新課推薦丨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師-R專(zhuān)題

新課推薦丨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師-R專(zhuān)題
2022-01-20
1.商業(yè)數(shù)據(jù)分析價(jià)值與前沿知識(shí) 3.數(shù)據(jù)分析工具介紹 5.R、RStudio安裝及介紹 7.數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)介紹 9.使用SQL進(jìn)行匯總 1.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)類(lèi)型介紹 3.正態(tài)分布與其他常見(jiàn)分布形式 5.假設(shè)檢 ...

如何用SPSS做logistic模型怎樣用spss處理原始數(shù)據(jù)

如何用SPSS做logistic模型怎樣用spss處理原始數(shù)據(jù)
2016-12-23
如何用SPSS做logistic模型怎樣用spss處理原始數(shù)據(jù) 請(qǐng)問(wèn)我想把Excel的數(shù)據(jù)導(dǎo)入spss做logistic,Z是因變量,其他為自變量,x1~x11以及T為數(shù)值,P, NP為二分量。這樣的原始數(shù)據(jù)可以直接導(dǎo)入嗎?數(shù)據(jù)類(lèi)型分別要怎么 ...

CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)-LEVEL I,年前最后一波,歡迎參加!

CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)-LEVEL I,年前最后一波,歡迎參加!
2022-01-20
【課程介紹】 CDA LEVEL I業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師針對(duì)以業(yè)務(wù)為主導(dǎo),數(shù)據(jù)為輔助的工作人員的培訓(xùn)課程。以分析型市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人 才、分析型財(cái)務(wù)人才這些不滿(mǎn)足用EXCEL作數(shù)據(jù)分析的人員。也同時(shí)針對(duì)面向長(zhǎng)期存在數(shù)據(jù)分析,大型 ...

最優(yōu)尺度回歸分析_SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例

最優(yōu)尺度回歸分析_SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例
2016-12-10
最優(yōu)尺度回歸分析_SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例 1、什么是最優(yōu)尺度回歸? 英文簡(jiǎn)稱(chēng)CATREG,也稱(chēng)分類(lèi)回歸?!∑胀ň€性回歸對(duì)數(shù)據(jù)的要求十分嚴(yán)格,當(dāng)遇到分類(lèi)變量時(shí),線性回歸無(wú)法準(zhǔn)確地反映分類(lèi)變量不同取值的距離,比如 ...

邏輯回歸(Logistic Regression)有哪些優(yōu)缺點(diǎn)?

邏輯回歸(Logistic Regression)有哪些優(yōu)缺點(diǎn)?
2022-12-23
邏輯回歸也是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的一種學(xué)習(xí)方法,今天我們就來(lái)看一看邏輯回歸的優(yōu)缺點(diǎn)。 邏輯回歸(Logistic Regression)是一種有監(jiān)督的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法,主要用于對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)。邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)中做分類(lèi)任務(wù)常用的方 ...

SPSS操作:多個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)(Cochran\\\'s Q檢驗(yàn))

SPSS操作:多個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)(Cochran\\\'s Q檢驗(yàn))
2018-04-28
SPSS操作:多個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)(Cochran's Q檢驗(yàn)) 一、問(wèn)題與數(shù)據(jù) 某康復(fù)科醫(yī)生擬評(píng)價(jià)康復(fù)訓(xùn)練對(duì)卒中后患者體能恢復(fù)的效果。患者分別在開(kāi)始康復(fù)、康復(fù)3個(gè)月和康復(fù)6個(gè)月時(shí)進(jìn)行體能測(cè)試。為了保證一致性 ...
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