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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(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 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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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(fù)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 ...
SPSS時間序列:頻譜分析
2017-11-01
SPSS時間序列:頻譜分析 一、頻譜分析(分析-預(yù)測-頻譜分析)    “頻譜圖”過程用于標(biāo)識時間序列中的周期行為。它不需要分析一個時間點與下一個時間點之間的變異,只要按不同頻率 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容
2017-10-31
數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容 什么是數(shù)據(jù)科學(xué)?它和已有的信息科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)等學(xué)科有什么不同?作為一門新興的學(xué)科,數(shù)據(jù)科學(xué)依賴兩個因素:一是數(shù)據(jù)的廣泛性和多樣性;二是數(shù)據(jù)研究的共性。現(xiàn)代社會的各行各業(yè)都 ...

SPSS—均 值 檢 驗 (Compare Means)—單一樣本T檢驗

SPSS—均 值 檢 驗 (Compare Means)—單一樣本T檢驗
2017-10-30
SPSS—均 值 檢 驗 (Compare Means)—單一樣本T檢驗 檢驗?zāi)硞€變量的總體均值和指定值是否存在顯著性差異,統(tǒng)計的前提是樣本的總體服從正態(tài)分布。此檢驗對偏離正態(tài)性也是相當(dāng)穩(wěn)健的。 置信區(qū)間 正態(tài) ...
T檢驗、F檢驗和統(tǒng)計學(xué)意義(P值或sig值)
2017-10-27
T檢驗、F檢驗和統(tǒng)計學(xué)意義(P值或sig值) 1.T檢驗和F檢驗的由來 一般而言,為了確定從樣本(sample)統(tǒng)計結(jié)果推論至總體時所犯錯的概率,我們會利用統(tǒng)計學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計方法,進行統(tǒng)計檢定。 通過把所 ...

大數(shù)據(jù)世界里的謊言與事實

大數(shù)據(jù)世界里的謊言與事實
2017-10-08
大數(shù)據(jù)世界里的謊言與事實 這位先生,您好,您聽過大數(shù)據(jù)么? 不不不,不是鋸大樹的那個鋸...是很大的數(shù)據(jù),特別大,是今年最流行的,人人都在談的先進技術(shù)——您只要用了我們的大數(shù)據(jù)分析方案,保證您的企業(yè) ...

數(shù)據(jù)分析:人類正在變成七秒魚還是三秒男

數(shù)據(jù)分析:人類正在變成七秒魚還是三秒男
2017-09-12
數(shù)據(jù)分析:人類正在變成七秒魚還是三秒男 如果存在上帝或者三體人的話,他們會不會也懷著類似的視角看現(xiàn)在的人類?他們會不會覺得人類也是七秒魚或者快進快出的三秒男? 讓我產(chǎn)生這個想法的是最近接連不斷的熱 ...

一個優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法

一個優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法
2017-08-27
一個優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法 一個古老的詛咒一直縈繞著數(shù)據(jù)分析:我們用來改進模型的變量越多,那么我們需要的數(shù)據(jù)就會出現(xiàn)指數(shù)級的增長。不過,我們通過關(guān)注重要的變量就可以避免欠擬合以及降低收集 ...
用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學(xué)習(xí)的教程
2017-07-31
用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學(xué)習(xí)的教程 這篇文章主要介紹了用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的教程,樸素貝葉斯算法屬于機器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)內(nèi)容、實用而高效,本文詳細(xì)展示了用Python語言實現(xiàn)的步驟,需要的 ...

機器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量

機器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量
2017-07-25
機器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量 本文主要關(guān)注點在于各個距離、相似度之間的優(yōu)缺點,及使用時候的注意事項。 1. 閔可夫斯基距離 基本認(rèn)識 該距離最常用的 p 是 2 和 1, 前者是歐幾里得距離(Euc ...

樣本統(tǒng)計量與總體的關(guān)系,抽樣分布的概念性質(zhì)

樣本統(tǒng)計量與總體的關(guān)系,抽樣分布的概念性質(zhì)
2017-07-23
樣本統(tǒng)計量與總體的關(guān)系,抽樣分布的概念性質(zhì) 本文對抽樣分布的概念、無偏差和最小偏差等性質(zhì),以及中心極限定理和樣本比例的抽樣分布進行總結(jié)。 1  抽樣分布基本概念 參數(shù)(parameter):參數(shù) ...

圖形和數(shù)值的數(shù)據(jù)集描述方法

圖形和數(shù)值的數(shù)據(jù)集描述方法
2017-07-23
圖形和數(shù)值的數(shù)據(jù)集描述方法 圖形方法對數(shù)據(jù)集的描述 1. 條形圖(bar graph)   條形圖一般橫向表示類別(class),縱向表示該類別所對應(yīng)的類別頻率(class frequency)。 2. 餅狀圖(pie graph) &nb ...

R語言與點估計學(xué)習(xí)筆記(矩估計與MLE)

R語言與點估計學(xué)習(xí)筆記(矩估計與MLE)
2017-07-22
R語言與點估計學(xué)習(xí)筆記(矩估計與MLE) 眾所周知,R語言是個不錯的統(tǒng)計軟件。今天分享一下利用R語言做點估計的內(nèi)容。主要有:矩估計、極大似然估計、EM算法、最小二乘估計、刀切法(Jackknife)、自助法(Boots ...

R語言與回歸分析幾個假設(shè)的檢驗

R語言與回歸分析幾個假設(shè)的檢驗
2017-07-22
R語言與回歸分析幾個假設(shè)的檢驗 一、從線性回歸的假設(shè)說起 對于線性回歸而言,若要求回歸估計有一些良好性質(zhì)比如無偏性,就需要加上一些假定條件。比如要達到估計的無偏性,我們通常需要加上高斯-馬爾科夫 ...
R語言多元分析系列
2017-07-21
R語言多元分析系列 R語言多元分析系列之一:主成分分析 主成分分析(principal components analysis, PCA)是一種分析、簡化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。它把原始數(shù)據(jù)變換到一個新的坐標(biāo)系統(tǒng)中,使得任何數(shù)據(jù)投影的第一 ...
R語言與點估計學(xué)習(xí)筆記(刀切法與最小二乘估計)
2017-07-20
R語言與點估計學(xué)習(xí)筆記(刀切法與最小二乘估計) 一、       刀切法(jackknife)         刀切法的提出,是基于點估計準(zhǔn)則無偏性。刀切 ...
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(xué)習(xí)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(xùn)練集3、7分組 [html] view plain copy ...

一篇文章解決你所有關(guān)于數(shù)據(jù)分析的問題

一篇文章解決你所有關(guān)于數(shù)據(jù)分析的問題
2017-07-19
一篇文章解決你所有關(guān)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 ...
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 ...
R語言因子分析
2017-07-18
R語言因子分析 因子模型: X=μ + A*F* + ε 其中F=[(f1,f2,…,fm)]^T為公共因子向量,[ε=(ε1,ε2,…,εp)]^T為特殊因子向量,A=[(aij)]^(p×m)為因子載荷矩陣。 I.參數(shù)估計 為了建立因子模型,需要要 ...

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