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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(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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數(shù)據(jù)挖掘所需數(shù)學基礎: 2017-06-23; 數(shù)據(jù)挖掘所需數(shù)學基礎數(shù)據(jù)挖掘，是指從大量數(shù)據(jù)中獲取隱含的、潛在的是有價值信息的過程，是近年來計算機領域火熱的研究內(nèi)容。作為一個大的命題，為了便于引入討論，這里以本人目前涉及的游戲工業(yè)領域的數(shù)據(jù)挖 ...

用交叉驗證改善模型的預測表現(xiàn)－著重k重交叉驗證: 2017-05-25; 用交叉驗證改善模型的預測表現(xiàn)－著重k重交叉驗證機器學習技術(shù)在應用之前使用“訓練+檢驗”的模式（通常被稱作”交叉驗證“）。預測模型為何無法保持穩(wěn)定？讓我們通過以下幾幅圖來理解這個問題： ...

機器學習中的范數(shù)規(guī)則化之 L0、L1與L2范數(shù): 2017-05-11; 機器學習中的范數(shù)規(guī)則化之 L0、L1與L2范數(shù) 今天我們聊聊機器學習中出現(xiàn)的非常頻繁的問題：過擬合與規(guī)則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數(shù)規(guī)則化。最后聊下規(guī)則化項參數(shù)的選擇問題。這里因為篇 ...

數(shù)據(jù)挖掘相關的數(shù)學基礎: 2017-05-03; 數(shù)據(jù)挖掘相關的數(shù)學基礎數(shù)據(jù)挖掘，是指從大量數(shù)據(jù)中獲取隱含的、潛在的是有價值信息的過程，是近年來計算機領域火熱的研究內(nèi)容。作為一個大的命題，為了便于引入討論，這里以本人目前涉及的游戲工業(yè)領域的數(shù) ...

$簡單易學的機器學習算法—集成方法(Ensemble Method)$

簡單易學的機器學習算法—集成方法(Ensemble Method): 2017-03-28; 簡單易學的機器學習算法—集成方法(Ensemble Method) 一、集成學習方法的思想前面介紹了一系列的算法，每個算法有不同的適用范圍，例如有處理線性可分問題的，有處理線性不可分問題。在現(xiàn)實世界的生活中， ...

機器學習算法與Python實踐之（二）支持向量機（SVM）初級: 2017-03-26; 機器學習算法與Python實踐之（二）支持向量機（SVM）初級一、引入支持向量機（SupportVector Machines），這個名字可是響當當?shù)?，在機器學習或者模式識別領域可是無人不知，無人不曉啊。八九十年代的時候 ...

從曲線擬合問題窺視機器學習中的相關概念: 2017-03-20; 從曲線擬合問題窺視機器學習中的相關概念一直徘徊在機器學習的邊緣未敢輕易造次并畏懼其基本原理思想，從每一本厚厚的參考資料中都可以看出機器學習是一門跨越概率論、決策論、信息論以及最優(yōu)化的學科的綜合學 ...

揭秘丨備戰(zhàn)CDA數(shù)據(jù)分析競賽！: 2017-01-16; Kaggle是一個數(shù)據(jù)分析建模的應用競賽平臺，有點類似KDD-CUP（國際知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘競賽），企業(yè)或者研究者可以將問題背景、數(shù)據(jù)、期望指標等發(fā)布到Kaggle上，以競賽的形式向廣大的數(shù)據(jù)科學家征集解決方案 ...

2017校招數(shù)據(jù)分析崗筆試/面試知識點: 2016-09-26; 2017校招正在火熱的進行，后面會不斷更新涉及到的相關知識點。盡管聽說今年幾個大互聯(lián)網(wǎng)公司招的人超少，但好像哪一年都說是就業(yè)困難，能夠進去當然最好，不能進去是不是應該也抱著好的期望去找自己滿意的呢？最 ...

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模的9個經(jīng)驗之談: 2016-09-23; 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模的9個經(jīng)驗之談數(shù)據(jù)挖掘是利用業(yè)務知識從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和解釋知識（或稱為模式）的過程，這種知識是以自然或者人工形式創(chuàng)造的新知識。當前的數(shù)據(jù)挖掘形式，是在20世紀90年代實踐領域誕生的 ...

常見機器學習算法比較: 2016-07-11; 常見機器學習算法比較機器學習算法太多了，分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領域等等，要想找到一個合適算法真的不容易，所以在實際應用中，我們一般都是采用啟發(fā)式學習方式來實驗。通常最開始我們都會選擇 ...

基于變精度粗糙集的決策樹優(yōu)化算法研究: 2016-05-17; 基于變精度粗糙集的決策樹優(yōu)化算法研究決策樹是指用樹形結(jié)構(gòu)來表示決策集合，是一種直觀的知識表示方法，同時也是高效的分類器，可以非常容易地產(chǎn)生關聯(lián)規(guī)則。其中每個內(nèi)部節(jié)點表示在一個屬性上的測試，每個 ...

數(shù)據(jù)挖掘十大算法總結(jié)--核心思想，算法優(yōu)缺點，應用領域，數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)缺點: 2016-03-19; 數(shù)據(jù)挖掘十大算法總結(jié)--核心思想，算法優(yōu)缺點，應用領域，數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)缺點本文所涉算法均只概述核心思想，具體實現(xiàn)細節(jié)參看“數(shù)據(jù)挖掘算法學習”分類下其他文章，不定期更新中。轉(zhuǎn)載請注明出處，謝謝。參考 ...

如何做好數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模的9條經(jīng)驗總結(jié): 2016-03-02; 如何做好數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模的9條經(jīng)驗總結(jié) 數(shù)據(jù)挖掘是利用業(yè)務知識從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和解釋知識（或稱為模式）的過程，這種知識是以自然或者人工形式創(chuàng)造的新知識。當前的數(shù)據(jù)挖掘形式，是在20世紀90 ...

機器學習算法一覽: 2016-01-18; 文 | 寒小陽來源 | CSDN博客引言提起筆來寫這篇博客，突然有點愧疚和尷尬。愧疚的是，工作雜事多，加之懶癌嚴重，導致這個系列一直沒有更新，向關注該系列的同學們道個 ...

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模的九大定律(2)?: 2015-11-03; 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模的九大定律(2) 第六，洞察律：數(shù)據(jù)挖掘增大對業(yè)務的認知。數(shù)據(jù)挖掘是如何產(chǎn)生洞察力的？這個定律接近了數(shù)據(jù)挖掘的核心：為什么數(shù)據(jù)挖掘必須是一個業(yè)務過程而不是一個技 ...

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模的9大定律?(2): 2015-10-09; 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模的9大定律(2) 第五，模式律（大衛(wèi)律）：數(shù)據(jù)中總含有模式。這條規(guī)律最早由David Watkins提出。我們可能預料到一些數(shù)據(jù)挖掘項目會失敗，因為解決業(yè)務問題的模式并不存在 ...

如何做好數(shù)據(jù)挖掘模型的9條經(jīng)驗總結(jié)(2): 2015-09-11; 如何做好數(shù)據(jù)挖掘模型的9條經(jīng)驗總結(jié)(2) 第六，洞察律：數(shù)據(jù)挖掘增大對業(yè)務的認知。數(shù)據(jù)挖掘是如何產(chǎn)生洞察力的？這個定律接近了數(shù)據(jù)挖掘的核心：為什么數(shù)據(jù)挖掘必須是 ...

大數(shù)據(jù)：一種新經(jīng)驗主義方法_數(shù)據(jù)分析師: 2015-06-22; 大數(shù)據(jù)：一種新經(jīng)驗主義方法_數(shù)據(jù)分析師　當今世界，“大數(shù)據(jù)”已成為一個熱點話題，學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界都試圖在該領域取得突破。何為大數(shù)據(jù)？這是在充分收集、整理和分析歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)的基礎上，運用已有 ...

大數(shù)據(jù)建模需要了解的九大形式_數(shù)據(jù)分析師: 2015-06-09; 大數(shù)據(jù)建模需要了解的九大形式_數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)挖掘是利用業(yè)務知識從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和解釋知識（或稱為模式）的過程，這種知識是以自然或者人工形式創(chuàng)造的新知識。當前的數(shù)據(jù)挖掘形式，是在2 ...