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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(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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數(shù)據(jù)建模時需要考慮哪些因素？
2023-07-13
當進行數(shù)據(jù)建模時，需要考慮以下因素： 目標定義：在開始建模前，首先要明確清晰的目標。你需要明確知道建模的目的是什么，以及你希望通過建模來解決哪些問題或達到哪些結(jié)果。 數(shù)據(jù)收集與清洗：數(shù)據(jù)是建模的基礎(chǔ) ...
如何用深度學習技術(shù)診斷疾??？
2023-07-07
隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，深度學習作為其中的重要分支，正在逐漸應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域。其優(yōu)越的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力使其成為疾病診斷的一種有潛力的工具。本文將介紹如何利用深度學習技術(shù)進行疾病診斷，并探討其在 ...
如何選擇機器學習算法和模型？
2023-07-06
選擇適合的機器學習算法和模型是數(shù)據(jù)科學和機器學習實踐中至關(guān)重要的一步。正確選擇算法和模型可以提高預(yù)測準確性、降低過擬合風險，并滿足特定問題的需求。下面將詳細介紹如何選擇機器學習算法和模型。 首先，了解 ...
如何評估一個預(yù)測模型的性能？
2023-07-05
評估預(yù)測模型的性能是機器學習和數(shù)據(jù)科學中至關(guān)重要的一步。它幫助我們了解模型的準確性、魯棒性和泛化能力，從而決定是否可以將其應(yīng)用于實際情境中。在本文中，我將介紹一些常用的方法來評估一個預(yù)測模型的性能。 ...
如何評估數(shù)據(jù)挖掘模型的性能？
2023-07-05
標題：數(shù)據(jù)挖掘模型性能評估及方法 引言： 在當今大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖掘模型成為了處理海量數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)隱藏信息和預(yù)測未來趨勢的重要工具。然而，一個好的數(shù)據(jù)挖掘模型不僅需要高效地提取有價值的信息，還需要具備良好 ...
如何評估數(shù)據(jù)分析模型的性能？
2023-07-05
標題：評估數(shù)據(jù)分析模型性能的方法 導(dǎo)語： 隨著數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)中的廣泛應(yīng)用，對于數(shù)據(jù)分析模型性能的評估變得至關(guān)重要。本文將介紹幾種常用的評估數(shù)據(jù)分析模型性能的方法，幫助讀者更好地理解和應(yīng)用這些評估技術(shù)。 ...
如何構(gòu)建模型來預(yù)測未來趨勢？
2023-07-04
標題：構(gòu)建預(yù)測未來趨勢模型的方法 導(dǎo)言： 在當今快速變化的世界中，預(yù)測未來趨勢對于個人和組織都具有重要意義。從金融市場到銷售趨勢，從天氣預(yù)報到人口增長，準確地預(yù)測未來趨勢可以幫助我們做出明智的決策并規(guī)劃 ...
如何避免機器學習模型過擬合？
2023-07-03
標題：機器學習模型過擬合的預(yù)防與應(yīng)對策略 導(dǎo)言： 在機器學習領(lǐng)域，過擬合是一個常見的問題，它指的是模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在新數(shù)據(jù)上的泛化能力較差。過擬合可能導(dǎo)致模型過度依賴噪聲或不相關(guān)的特征，從而 ...
挖掘算法中最常用的有哪些？
2023-06-29
挖掘算法是機器學習的一個分支，它是用于從數(shù)據(jù)集中提取出有意義的信息和模式的方法。在挖掘算法中，有許多不同的技術(shù)和算法可供選擇，每種算法都有其獨特的優(yōu)點和適用范圍。本文將介紹挖掘算法中最常用的幾種算法。 ...
如何預(yù)測患者病情發(fā)展趨勢？
2023-06-28
在醫(yī)療領(lǐng)域，預(yù)測患者病情發(fā)展趨勢是一個非常重要的任務(wù)。通過準確地預(yù)測病情發(fā)展，醫(yī)生能夠采取更好的治療決策，從而提高治療效果和患者的生存率。本文將介紹一些常用的方法和技術(shù)，幫助醫(yī)生預(yù)測患者病情發(fā)展趨勢。 ...
如何提高數(shù)據(jù)分析的精準度？
2023-06-20
數(shù)據(jù)分析在當今的商業(yè)環(huán)境中變得越來越重要，因為人們逐漸意識到它們可以提供有關(guān)客戶、市場和競爭對手的有用洞察。但是，在進行數(shù)據(jù)分析時，很容易出現(xiàn)精度不夠的問題，這可能導(dǎo)致錯誤的結(jié)論和決策。以下是一些方法 ...
如何進行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理？
2023-06-20
在數(shù)據(jù)分析和機器學習任務(wù)中，數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是非常重要的步驟。這些過程可以幫助我們從原始數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，并減少由于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題導(dǎo)致的誤差和偏差。 本文將介紹數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的基本步驟和技術(shù)，并 ...
數(shù)據(jù)挖掘的流程是什么？
2023-06-15
數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價值的信息和模式的過程。它利用統(tǒng)計學、機器學習、人工智能等技術(shù)手段，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的知識，以支持決策、預(yù)測和發(fā)現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)等應(yīng)用。 數(shù)據(jù)挖掘的流程一 ...
如何處理不平衡數(shù)據(jù)集？
2023-06-15
不平衡數(shù)據(jù)集是指在分類問題中，某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別的樣本數(shù)量。這種情況可能會導(dǎo)致機器學習模型的訓練和評估出現(xiàn)偏差，從而影響其性能和準確性。因此，在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，需要采取一系列的方法 ...
數(shù)據(jù)分析師神器是什么意思
2023-06-15
隨著數(shù)據(jù)科技的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)成為許多公司中不可或缺的一部分。在處理海量數(shù)據(jù)時，他們需要使用各種工具和技能來提取、轉(zhuǎn)換和分析數(shù)據(jù)。因此，我們需要了解數(shù)據(jù)分析師的“神器”是什么，以幫助他們更好 ...
什么是機器學習模型？
2023-06-15
機器學習模型是一種計算機程序，它能夠自動從數(shù)據(jù)中學習，并能用于分類、預(yù)測和決策等任務(wù)。簡單來說，機器學習模型就是將輸入數(shù)據(jù)映射到輸出結(jié)果的一個函數(shù)。 機器學習模型可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習 ...

怎么用spss做面板數(shù)據(jù)的聚類分析？

怎么用spss做面板數(shù)據(jù)的聚類分析？
2023-05-31
SPSS是一種功能強大的統(tǒng)計分析軟件，可以用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化和聚類分析等多個領(lǐng)域。本文將介紹如何在SPSS中使用面板數(shù)據(jù)進行聚類分析。 一、準備工作 在進行面板數(shù)據(jù)聚類分析之前，我們需要做一些準備 ...

用SPSS一元線性回歸后的調(diào)整后r方與r方的差有什么關(guān)系？

用SPSS一元線性回歸后的調(diào)整后r方與r方的差有什么關(guān)系？
2023-05-08
一元線性回歸是一種用于分析兩個變量之間關(guān)系的統(tǒng)計方法。它可以幫助我們理解一個因變量如何隨著一個自變量的變化而變化。在進行一元線性回歸分析后，我們會得到兩個重要指標：R方和調(diào)整后R方。這篇文章將探討這兩 ...
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否優(yōu)于logistic回歸？
2023-04-19
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和logistic回歸是兩種常見的機器學習算法，它們都被廣泛應(yīng)用于分類問題。雖然這兩種算法都有其獨特的優(yōu)點和適用范圍，但在許多情況下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比logistic回歸更為優(yōu)越。 首先，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理非線 ...
XGBoost做分類問題時每一輪迭代擬合的是什么？
2023-04-18
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種強大的集成學習算法，常用于解決分類和回歸問題。它是一種基于決策樹的機器學習算法，在解決分類問題時，每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對XGBoost分類問題中每一輪迭代 ...

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