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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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關于描述性統(tǒng)計分析

關于描述性統(tǒng)計分析
2018-02-25
關于描述性統(tǒng)計分析 在數(shù)據(jù)分析的時候,一般首先要對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析(Descriptive Analysis),以發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的規(guī)律,再選擇進一步分析的方法。描述性統(tǒng)計分析要對調(diào)查總體所有變量的有關數(shù)據(jù)做統(tǒng)計性 ...
統(tǒng)計分析學習之數(shù)值分析方法
2018-02-24
統(tǒng)計分析學習之數(shù)值分析方法 最近補了一些統(tǒng)計學的知識,大多都在這些年的學習中接觸過,這里做個總結(jié),以便回頭方便看。 從以下幾個方面對數(shù)值進行分析: 數(shù)值的位置 平均數(shù)與中位數(shù) 這個最常 ...

R中基本統(tǒng)計分析方法整理

R中基本統(tǒng)計分析方法整理
2018-02-24
R中基本統(tǒng)計分析方法整理 面對一大堆的數(shù)據(jù),往往會讓人眼花繚亂。但是只要使用一些簡單圖形和運算,就可以了解數(shù)據(jù)更多的特征。R提供了很多關于數(shù)據(jù)描述的函數(shù),通過這些函數(shù)可以對數(shù)據(jù)進行一個簡單地初步分 ...

SPSS多元線性回歸殘差分析的基本方法

SPSS多元線性回歸殘差分析的基本方法
2018-01-24
SPSS多元線性回歸殘差分析的基本方法 殘差分析包括以下內(nèi)容: ①殘差是否服從均值為零的正態(tài)分布; ②殘差是否為等方差的正態(tài)分布; ③殘差序列是否獨立; ④借助殘差探測樣本中的異常值。 其中 ...

Python使用三種方法實現(xiàn)PCA算法

Python使用三種方法實現(xiàn)PCA算法
2018-01-23
Python使用三種方法實現(xiàn)PCA算法 主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元統(tǒng)計中的重要內(nèi)容,也廣泛應用于機器學習和其它領域。它的主要作用是對高維數(shù)據(jù)進行降維。PCA把原先的n個特征用數(shù) ...
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 ...
企業(yè)如何實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的處理與分析
2018-01-17
企業(yè)如何實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的處理與分析 隨著兩化深度融合的持續(xù)推進,全面實現(xiàn)業(yè)務管理和生產(chǎn)過程的數(shù)字化、自動化和智能化是企業(yè)持續(xù)保持市場競爭力的關鍵。在這一過程中數(shù)據(jù)必將成為企業(yè)的核心資產(chǎn),對數(shù)據(jù)的處理 ...
用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學習的教程
2018-01-12
用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學習的教程 關于樸素貝葉斯 樸素貝葉斯算法是一個直觀的方法,使用每個屬性歸屬于某個類的概率來做預測。你可以使用這種監(jiān)督性學習方法,對一個預測性建模問題進行概率建 ...

一篇文章解決你所有關于數(shù)據(jù)分析的問題

一篇文章解決你所有關于數(shù)據(jù)分析的問題
2018-01-11
一篇文章解決你所有關于數(shù)據(jù)分析的問題 1. 數(shù)據(jù)分析多層模型介紹 這個金字塔圖像是數(shù)據(jù)分析的多層模型,從下往上一共有六層: 底下第一層稱為Data Sources 元數(shù)據(jù)層。 比如說在生產(chǎn)線上,在生產(chǎn) ...

數(shù)據(jù)挖掘核心算法之一--回歸

數(shù)據(jù)挖掘核心算法之一--回歸
2018-01-10
數(shù)據(jù)挖掘核心算法之一--回歸 回歸,是一個廣義的概念,包含的基本概念是用一群變量預測另一個變量的方法,白話就是根據(jù)幾件事情的相關程度,用其中幾件來預測另一件事情發(fā)生的概率,最簡單的即線性二變量問題( ...
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非參數(shù)檢驗:獨立樣本
2018-01-05
SPSS非參數(shù)檢驗:獨立樣本 一、概念: 獨立樣本的非參數(shù)檢驗是在對總體分布不甚了解的情況下,通過對兩組或多組獨立樣本的分析來推斷樣本來自的總體的分布等是否存在顯著差異的方法。獨立樣本是指 ...

數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之K最近鄰算法

數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之K最近鄰算法
2018-01-02
數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之K最近鄰算法 k-最近鄰算法是基于實例的學習方法中最基本的,先介紹基于實例學習的相關概念。     基于實例的學習     1.已知一系列的訓練樣例,很多學習 ...
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 ...

淺談數(shù)據(jù)分析軟件該怎么選

淺談數(shù)據(jù)分析軟件該怎么選
2017-12-15
淺談數(shù)據(jù)分析軟件該怎么選 企業(yè)的日常運作總會需要用到數(shù)據(jù)處理,到一定程度就需要到數(shù)據(jù)分析的地步,而Excel也只能滿足初級的數(shù)據(jù)處理,因此,當企業(yè)對數(shù)據(jù)分析的需求愈加專業(yè)和嚴格,就需要了解時下的數(shù)據(jù)分 ...

如何成為一名數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)的初步認知

如何成為一名數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)的初步認知
2017-12-12
如何成為一名數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)的初步認知 對所有從事數(shù)據(jù)相關工作的人而言,都有一個老生常談的問題: 數(shù)據(jù)認知 !畢竟在真正開始分析、BI 報表開發(fā)或者建模前,對數(shù)據(jù)進行一定的審查和認知是必須的。今天,就 ...

如何實現(xiàn)降維處理(R語言)

如何實現(xiàn)降維處理(R語言)
2017-12-07
如何實現(xiàn)降維處理(R語言) 現(xiàn)實世界中數(shù)據(jù)一般都是復雜和高維的,比如描述一個人,有姓名、年齡、性別、受教育程度、收入、地址、電話等等幾十種屬性,如此多的屬性對于數(shù)據(jù)分析是一個嚴重的挑戰(zhàn),除了極大增加 ...
數(shù)據(jù)分析中的缺失值處理
2017-12-01
數(shù)據(jù)分析中的缺失值處理 沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù),就沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果,數(shù)據(jù)值缺失是數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常遇到的問題之一。當缺失比例很小時,可直接對缺失記錄進行舍棄或進行手工處理。但在實際數(shù)據(jù)中,往往 ...

SPSS之兩獨立樣本非參數(shù)檢驗(U檢驗)

SPSS之兩獨立樣本非參數(shù)檢驗(U檢驗)
2017-11-22
SPSS之兩獨立樣本非參數(shù)檢驗(U檢驗) 一、概述 Mann-Whitney U 檢驗是用得最廣泛的兩獨立樣本秩和檢驗方法。簡單的說,該檢驗是與獨立樣本 t 檢驗相對應的方法,當正態(tài)分布、方差齊性等不能達到 t 檢驗的要 ...
SPSS回歸分析:有序回歸
2017-11-21
SPSS回歸分析:有序回歸 一、概念(分析-回歸-有序) 使用序數(shù)回歸可以在一組預測變量(可以是因子或協(xié)變量)上對多歧分序數(shù)響應的依賴性進行建模。序數(shù)回歸的設計基于McCullagh (1980, 1998)的方 ...

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