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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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如何處理機器學習中的過擬合問題?
2023-08-18
在機器學習中,過擬合是一個常見但令人頭痛的問題,它會導致模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色,但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。本文將討論過擬合的原因,并提供一些常用的方法來解決這個問題。 增加訓練數(shù)據(jù)量 過擬合通常發(fā)生在 ...
競賽中常見的特征工程技巧有哪些?
2023-08-15
特征工程是機器學習和數(shù)據(jù)挖掘領域中的關鍵步驟之一。它涉及對原始數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換、選擇和創(chuàng)建特征,以使其更適合用于機器學習算法的訓練和預測。在競賽中,精心設計的特征工程技巧可以顯著提高模型的性能。以下是常見 ...
基于機器學習的推薦系統(tǒng)如何工作?
2023-08-15
介紹: 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,人們面對信息過載的問題,推薦系統(tǒng)成為解決方案之一?;跈C器學習的推薦系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)和算法來預測用戶的偏好,為用戶提供個性化的推薦內(nèi)容。本文將介紹機器學習推薦系統(tǒng)的工作原理,包 ...
機器學習中的特征選擇方法有哪些?
2023-08-15
特征選擇在機器學習中是一個重要的預處理步驟,它可以用于降低維度、減少冗余信息和改善模型性能。在本文中,我們將介紹一些常見的特征選擇方法。 過濾式特征選擇(Filter-Based Feature Selection):這種方法通過 ...
機器學習模型訓練遇到過擬合咋辦?
2023-08-15
隨著機器學習的迅速發(fā)展,人工智能應用越來越廣泛。然而,在使用機器學習模型進行訓練時,我們常常會面臨一個常見的問題——過擬合。過擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色,但在新的未見數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。本文將介紹 ...
什么是機器學習中的“超參數(shù)”?
2023-08-03
超參數(shù)在機器學習中扮演著重要的角色。它們是在訓練模型之前設置的參數(shù),用于控制算法的行為和性能。與模型內(nèi)部的權重不同,超參數(shù)通常由人工設定,并且需要經(jīng)過試錯和優(yōu)化來找到最佳值。 超參數(shù)影響著機器學習算法 ...
如何有效地處理與分析海量數(shù)據(jù)?
2023-08-02
在當今大數(shù)據(jù)時代,海量數(shù)據(jù)的處理和分析已成為各個行業(yè)取得成功的關鍵。對于企業(yè)和組織來說,能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息并做出明智的決策,將直接關系到其競爭力和發(fā)展前景。本文將介紹一些有效的方法和技術 ...
如何為分類問題選擇合適的模型?
2023-07-31
為分類問題選擇合適的模型是機器學習中重要的一步。不同的分類問題可能需要使用不同類型的模型來獲得最佳性能。在選擇適合的模型時,以下幾個關鍵因素需要考慮。 首先,了解問題的特點和數(shù)據(jù)集。了解問題的背景、目 ...
如何使用數(shù)據(jù)分析提高臨床決策?
2023-07-27
隨著醫(yī)療技術的發(fā)展和醫(yī)療數(shù)據(jù)的積累,數(shù)據(jù)分析在臨床決策中的應用愈發(fā)重要。通過對大規(guī)模、多樣化的臨床數(shù)據(jù)進行深入分析,醫(yī)療專業(yè)人士可以獲得更準確、全面的信息,從而改進臨床決策的質(zhì)量和效果。本文將探討如何 ...
如何評估數(shù)據(jù)分析模型的準確性?
2023-07-26
在當今信息爆炸的時代,數(shù)據(jù)分析模型在各行各業(yè)中扮演著至關重要的角色。然而,為了確保這些模型的可靠性和有效性,我們需要進行準確性評估。本文將介紹評估數(shù)據(jù)分析模型準確性的關鍵指標和方法,幫助讀者深入了解 ...
如何進行數(shù)據(jù)建模的評估和選擇?
2023-07-21
數(shù)據(jù)建模的評估和選擇是數(shù)據(jù)科學中至關重要的一步,它涉及從眾多可用的建模方法中選擇最適合問題的方法,并評估所選方法的性能和可行性。以下是進行數(shù)據(jù)建模評估和選擇的關鍵步驟。 確定問題和目標:首先要明確定 ...

如何解決過擬合或欠擬合的問題?

如何解決過擬合或欠擬合的問題?
2023-07-21
解決過擬合或欠擬合的問題 過擬合和欠擬合是機器學習中常見的問題,它們可能導致模型在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。這篇文章將介紹一些解決過擬合和欠擬合問題的方法。 一、過擬合的解決方法: 數(shù)據(jù)集擴充 ...
機器學習在數(shù)據(jù)分析中有何應用?
2023-07-19
隨著信息時代的到來,大量的數(shù)據(jù)被生成和收集,為企業(yè)和組織提供了巨大的挑戰(zhàn)和機遇。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)無法有效處理如此龐大和復雜的數(shù)據(jù)集,這就引出了機器學習在數(shù)據(jù)分析中的重要應用。機器學習是一種通過構 ...
機器學習模型中的超參數(shù)是什么?
2023-07-19
超參數(shù)是機器學習模型中的一類參數(shù),它們用于控制模型的訓練過程和性能。與模型的權重不同,超參數(shù)在訓練之前需要手動設置,并且通常在交叉驗證或驗證集上進行優(yōu)化。 在機器學習中,超參數(shù)的選擇對于模型的性能和泛 ...
機器學習模型的準確性如何評估?
2023-07-19
機器學習模型的準確性評估是評估模型性能和預測能力的重要一環(huán)。本文將介紹常用的機器學習模型準確性評估方法,包括訓練集與測試集劃分、交叉驗證、混淆矩陣和常見的評估指標等。 機器學習模型的準確性評估是衡量模 ...
機器學習模型的超參數(shù)如何調(diào)優(yōu)?
2023-07-19
在機器學習中,選擇適當?shù)哪P统瑓?shù)是提高算法性能的重要一環(huán)。超參數(shù)對模型的訓練和預測結果產(chǎn)生著深遠的影響,因此調(diào)優(yōu)超參數(shù)是提升模型準確性和泛化能力的關鍵步驟。本文將介紹超參數(shù)調(diào)優(yōu)的基本概念、常用方法以 ...
機器學習常用的分類方法有哪些?
2023-07-19
機器學習是一種利用計算機算法和統(tǒng)計模型來解決分類問題的方法。在機器學習中,分類是指根據(jù)一組給定的特征將數(shù)據(jù)樣本分成不同的類別或標簽。常見的機器學習分類方法包括決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、邏輯回歸和 ...
大數(shù)據(jù)分析中常用的算法有哪些?
2023-07-17
大數(shù)據(jù)分析是指通過處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集來提取有價值的信息和洞察力,以支持決策和解決問題。在大數(shù)據(jù)分析中,有許多常用的算法被廣泛應用。以下是一些常見的大數(shù)據(jù)分析算法: 線性回歸:線性回歸是一種基本的 ...
大數(shù)據(jù)處理中常見的算法有哪些?
2023-07-17
在大數(shù)據(jù)處理中,有許多常見的算法被廣泛應用。這些算法幫助我們從海量的數(shù)據(jù)中提取有用信息、進行模式識別和預測分析。以下是一些常見的大數(shù)據(jù)處理算法: MapReduce:MapReduce 是 Google 提出的一種分布式計算模 ...
怎樣評估數(shù)據(jù)分析模型的質(zhì)量?
2023-07-17
評估數(shù)據(jù)分析模型的質(zhì)量是確保模型準確性和可靠性的關鍵步驟。正確評估模型的質(zhì)量可以幫助我們確定模型是否適用于特定的問題和數(shù)據(jù)集,并能夠產(chǎn)生可靠的結果。下面是一些常用的方法來評估數(shù)據(jù)分析模型的質(zhì)量。 數(shù) ...

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