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') } 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(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 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 I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（十三）: 2024-08-14; 不過，在出題前，要公布下上一期56-60題的答案，大家一起來看！ 57、B 59、D 你答對了嗎？多選題 A.round C.abs 62.現(xiàn)在通過參數(shù)估計得到一個一元線性回歸模型為y=3x+4。那么在回歸系數(shù)檢驗 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（十一）: 2020-12-24; 嗨嘍，各位同學又到了公布CDA數(shù)據(jù)分析師認證考試LEVEL I的模擬試題時間了，今天給大家?guī)淼氖悄M試題（一）中的51-55題。不過，在出題前，要公布下上一期46-50題的答案，大家一起來看！ 46、B 47、A ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（七）: 2020-12-14; 嗨嘍，各位同學又到了公布CDA數(shù)據(jù)分析師認證考試LEVEL I的模擬試題時間了，今天給大家?guī)淼氖悄M試題（一）中的31-35題。不過，在出題前，要公布下上一期26-30題的答案，大家一起來看！ 26、C ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（五）: 2024-10-05; 不過，在出題前，要公布下上一期16-20題的答案，大家一起來看！ 17、D 19、C 你答對了嗎？ A.這個常數(shù)應該包含在常數(shù)項 C.應該去除殘差 22.分析師小A在對他的模型進行評估時，更傾向選用調整R2作為指標 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（二）: 2020-12-10; 今天，我們繼續(xù)給大家出關于CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫中的5題，不過在出題前，我們還要公布下上一期題目的正確答案。 1、D 2、C 3、B 4、D 5、A 大家都答對了嗎？做題過程中有 ...

時序數(shù)據(jù)處理難題攻略（上）: 2020-11-10; 作者：計量與統(tǒng)計來源：公眾號計量與統(tǒng)計時間序列分析是根據(jù)系統(tǒng)觀測得到的時間序列數(shù)據(jù)，通過曲線擬合和參數(shù)估計來建立數(shù)學模型的理論和方法。它一般采用曲線擬合和參數(shù)估計方法（如非線性最小二乘法 ...

多組比較的非參數(shù)檢驗——K-W檢驗: 2020-10-12; 作者：丁點helper 來源：丁點幫你前面我們已經講完兩組比較的非參數(shù)檢驗，類似t檢驗與方差分析，當比較的數(shù)據(jù)超過兩組時，我們就需要換一個方法了。非參數(shù)K-W檢驗，相比前文講解的Mann-Whitney 檢 ...

回歸系列（五）| 線性回歸分析做完后，還應考慮什么？: 2020-09-09; 作者：丁點helper 來源：丁點幫你上一篇文章介紹了一般線性回歸的典型操作，并且留了一個思考題。感謝小伙伴的參與，大家很厲害，沒有被迷惑到，線性回歸獲得的系數(shù)代表的是相關關系，而非因果關 ...

機器學習還能預測心血管疾病？沒錯，我用python寫出來了: 2020-09-07; CDA數(shù)據(jù)分析師出品作者：Mika 數(shù)據(jù)：真達后期：Mika 【導讀】手把手教你如何用python寫出心血管疾病預測模型。全球每年約有1700萬人死于心血管疾病，當中主要表現(xiàn) ...

刷抖音會影響學習嗎？相關和因果初探: 2020-09-03; 作者：丁點helper 來源：丁點幫你前面，我們詳述了各種檢驗方法的基本邏輯以及實操過程，包括t檢驗、方差分析、卡方檢驗、和基于秩次的非參數(shù)檢驗，從今天開始，我們就要進入一個新的主題——相 ...

回歸系列（三）| 談談線性回歸的殘差和預測值: 2020-09-02; 作者：丁點helper 來源：丁點幫你前面兩篇文章，我們聚焦于線性回歸的回歸系數(shù)，理清了樣本與總體回歸方程的區(qū)別、回歸系數(shù)的最小二乘法估計等問題，今天我們重點來看看線性回歸的殘差和預測值。 ...

如何用Python進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析？快速入門路徑圖: 2018-08-30; 如何用Python進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析？快速入門路徑圖大數(shù)據(jù)無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業(yè)的過程中都有可能會遇到它。什么是大數(shù)據(jù) ？大數(shù)據(jù)就像它看起來那樣——有 ...

深度學習之損失函數(shù)與激活函數(shù)的選擇: 2018-08-21; 深度學習之損失函數(shù)與激活函數(shù)的選擇在深度神經網絡（DNN）反向傳播算法(BP)中，我們對DNN的前向反向傳播算法的使用做了總結。其中使用的損失函數(shù)是均方差，而激活函數(shù)是Sigmoid。實際上DNN可以使用的損 ...

異常檢測原理與實驗: 2018-08-19; 異常檢測原理與實驗最近需要對欺詐報價進行識別處理，簡單的模型就是給定很多不同數(shù)據(jù)集，需要找出每個spu下可能存在的欺詐數(shù)據(jù)，比如{20,22,30},其中的欺詐數(shù)據(jù)可能就是30。其實加以抽象，屬于異常檢測范圍。 ...

關于數(shù)據(jù)處理的幾個踩過坑的案例: 2018-08-15; 關于數(shù)據(jù)處理的幾個踩過坑的案例因為這段時間好忙，好久沒有更新，我怕失去你們，所以就寫了幾個我在數(shù)據(jù)處理中碰到的坑，就是分享給你們看下是不是你們也有這種情況，但是我寫到一般，腦子短路了，寫不出來了 ...

盤點機器學習中那些神奇的損失函數(shù): 2018-08-14; 盤點機器學習中那些神奇的損失函數(shù) 我最近在學習R語言，但是估R語言我應該沒能跟sas一樣玩那么好。今天來更新在機器學習中的一些專業(yè)術語，例如一些損失函數(shù)，正則化，核函數(shù)是什么東西。損失函數(shù)：損失函 ...

SPSS數(shù)據(jù)分析方法不知道如何選擇: 2018-08-01; SPSS數(shù)據(jù)分析方法不知道如何選擇一提到數(shù)學，高等數(shù)學，線性代數(shù)，概率論與數(shù)理統(tǒng)計，數(shù)值分析，空間解析幾何這些數(shù)學課程，頭疼呀。作為文科生，遇見這些課程時，通常都是各種尋求幫助，班上有位宅男數(shù)學很厲 ...

淺析商務智能系統(tǒng)的組成: 2018-07-26; 淺析商務智能系統(tǒng)的組成在當前的全球化競爭日益激烈的經濟環(huán)境下，企業(yè)的生存發(fā)展，關鍵在于它是否能夠對各種不同的用戶需求做出快速的反應及正確的決策并提供優(yōu)質的產品和服務。商業(yè)智能（Business Intellig ...

python中常用的九種預處理方法分享: 2018-07-20; python中常用的九種預處理方法分享本文總結的是我們大家在python中常見的數(shù)據(jù)預處理方法，以下通過sklearn的preprocessing模塊來介紹; 1. 標準化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 變 ...

寫給數(shù)據(jù)挖掘新人的基礎知識介紹: 2018-07-16; 寫給數(shù)據(jù)挖掘新人的基礎知識介紹在面試提問中，談到對數(shù)據(jù)挖掘的認識，各位童鞋都知道它是一個巨大數(shù)據(jù)價值寶庫，但是該如何理解和利用新一代的計算技術和工具來開采數(shù)據(jù)中蘊藏的寶藏呢？各種剪不斷理還亂，童 ...