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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)的第一個參數(shù)驗證碼對象,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(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(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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SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)-距離相關(guān)

SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)-距離相關(guān)
2017-06-29
SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)-距離相關(guān) 該過程計算測量變量對或個案對之間相似性或不相似性(距離)的各種統(tǒng)計量。隨后,這些相似性或距離測量可與其他過程(例如因子分析、聚類分析或多維尺度)一起使用,以幫助分析復(fù)雜的數(shù) ...

SPSS操作:多項測量指標(biāo)的ROC曲線分析

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2017-06-20
SPSS操作:多項測量指標(biāo)的ROC曲線分析 在前面幾講中,我們已向大家介紹過如何依據(jù)一項測量指標(biāo)設(shè)計和評價診斷試驗。但在實際臨床工作中,我們往往是根據(jù)多項指標(biāo)綜合判斷病情的。比如,在診斷高血壓時,我們會根 ...
R語言中樣本平衡的幾種方法
2017-06-07
R語言中樣本平衡的幾種方法 在對不平衡的分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模時,機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能并不穩(wěn)定,其預(yù)測結(jié)果甚至可能是有偏的,而預(yù)測精度此時也變得帶有誤導(dǎo)性。在不平衡的數(shù)據(jù)中,任一算法都沒法從樣本量少的類中 ...

SPSS實例教程:無序多分類Logistic回歸

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2020-12-08
1、問題與數(shù)據(jù) 為了探討基因X突變與惡性腫瘤Y不同組織類型發(fā)生風(fēng)險的關(guān)系,某醫(yī)生設(shè)計了一項病例對照研究。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)庫中隨機(jī)選擇了100名未患該腫瘤 ...

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

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2017-03-23
簡單易學(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

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

機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡述

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2017-03-14
機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡述 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)整個文檔集合中存在k個互相獨立的主題; 2)每一個主題是詞上的多項 ...

數(shù)據(jù)分析中的變量分類_數(shù)據(jù)分析師

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2017-03-13
數(shù)據(jù)分析中的變量分類 數(shù)據(jù)分析工作每天要面對各種各樣的數(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:獨立樣本四格表的卡方檢驗

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2017-01-17
SPSS詳細(xì)操作:獨立樣本四格表的卡方檢驗 如果我想看不同患者人群的術(shù)后復(fù)發(fā)率有沒有差異,怎么辦?這時候就需要歡迎我們的統(tǒng)計小助手——卡方檢驗閃亮登場啦! 卡方檢驗可是一位重量級選手,凡是涉及到計數(shù) ...

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2022-01-20
1.商業(yè)數(shù)據(jù)分析價值與前沿知識 3.數(shù)據(jù)分析工具介紹 5.R、RStudio安裝及介紹 7.數(shù)據(jù)庫知識介紹 9.使用SQL進(jìn)行匯總 1.統(tǒng)計數(shù)據(jù)類型介紹 3.正態(tài)分布與其他常見分布形式 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)

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2016-12-23
如何用SPSS做logistic模型怎樣用spss處理原始數(shù)據(jù) 請問我想把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!

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2022-01-20
【課程介紹】 CDA LEVEL I業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師針對以業(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。以分析型市場營銷人 才、分析型財務(wù)人才這些不滿足用EXCEL作數(shù)據(jù)分析的人員。也同時針對面向長期存在數(shù)據(jù)分析,大型 ...

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2016-12-10
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邏輯回歸(Logistic Regression)有哪些優(yōu)缺點?

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2022-12-23
邏輯回歸也是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的一種學(xué)習(xí)方法,今天我們就來看一看邏輯回歸的優(yōu)缺點。 邏輯回歸(Logistic Regression)是一種有監(jiān)督的統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法,主要用于對樣本進(jìn)行分類。邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)中做分類任務(wù)常用的方 ...

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

SPSS操作:多個相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(Cochran\\\'s Q檢驗)
2018-04-28
SPSS操作:多個相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(Cochran's Q檢驗) 一、問題與數(shù)據(jù) 某康復(fù)科醫(yī)生擬評價康復(fù)訓(xùn)練對卒中后患者體能恢復(fù)的效果?;颊叻謩e在開始康復(fù)、康復(fù)3個月和康復(fù)6個月時進(jìn)行體能測試。為了保證一致性 ...

SPSS詳細(xì)教程:相對危險度(RR)的計算

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2018-02-17
SPSS詳細(xì)教程:相對危險度(RR)的計算 一、問題與數(shù)據(jù) 研究者想探索吸煙與肺癌間的關(guān)聯(lián),即吸煙者患肺癌的風(fēng)險是否比不吸煙者高以及高多少。研究者從一般人群中隨機(jī)抽樣700名調(diào)查對象建立前瞻性隊列研究。調(diào) ...

SPSS:T檢驗、方差分析、非參檢驗、卡方檢驗的使用要求和適用場景

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2017-05-25
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CDA 認(rèn)證考試題庫2

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2021-02-03
《數(shù)據(jù)分析專項練習(xí)題庫》 《CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫》 《企業(yè)數(shù)據(jù)分析面試題庫》 CDA LEVEL Ⅱ_模擬題: 一、單項選擇題(每小題0.5分,共30分) 1、答案(D) 在使用歷史數(shù) ...
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