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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(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)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(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)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(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) 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(qǐng)參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)《抽樣分布及參數(shù)估計(jì)》

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)《抽樣分布及參數(shù)估計(jì)》
2021-03-12
1.隨機(jī)試驗(yàn) 可以在相同的條件下重復(fù)的進(jìn)行。 進(jìn)行一次試驗(yàn)之前不能確定哪一個(gè)結(jié)果會(huì)出現(xiàn)。 在概率論中,隨機(jī)事件(或簡稱事件)指的是一個(gè)被賦予機(jī)率的事物集合,也就是樣本空間中的一個(gè)子集。簡單 ...

工資比同事低,這些關(guān)鍵技能,你掌握了嗎

工資比同事低,這些關(guān)鍵技能,你掌握了嗎
2021-02-03
前幾天公司面試了幾個(gè)數(shù)據(jù)分析崗位,一連面試了一周,結(jié)果沒有一個(gè)被錄取,感觸頗深。 數(shù)據(jù)分析師每天需要接觸大量的數(shù)據(jù),可是這些候選人連最基礎(chǔ)的拆解業(yè)務(wù)場(chǎng)景,制定數(shù)據(jù)指標(biāo),以及通過什么樣的工具 ...

時(shí)序數(shù)據(jù)處理難題攻略(上)

時(shí)序數(shù)據(jù)處理難題攻略(上)
2020-11-10
作者:計(jì)量與統(tǒng)計(jì) 來源:公眾號(hào)計(jì)量與統(tǒng)計(jì) 時(shí)間序列分析是根據(jù)系統(tǒng)觀測(cè)得到的時(shí)間序列數(shù)據(jù),通過曲線擬合和參數(shù)估計(jì)來建立數(shù)學(xué)模型的理論和方法。它一般采用曲線擬合和參數(shù)估計(jì)方法(如非線性最小二乘法 ...
如何用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘和分析?快速入門路徑圖
2018-08-30
如何用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘和分析?快速入門路徑圖 大數(shù)據(jù)無處不在。在時(shí)下這個(gè)年代,不管你喜歡與否,在運(yùn)營一個(gè)成功的商業(yè)的過程中都有可能會(huì)遇到它。 什么是 大數(shù)據(jù) ? 大數(shù)據(jù)就像它看起來那樣——有 ...

數(shù)據(jù)挖掘算法:EM算法

數(shù)據(jù)挖掘算法:EM算法
2018-08-06
數(shù)據(jù)挖掘算法:EM算法 1. 極大似然 極大似然(Maximum Likelihood)估計(jì)為用于已知模型的參數(shù)估計(jì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。 比如,我們想了解拋硬幣是正面(head)的概率分布θ;那么可以通過最大似然估計(jì)方法求得。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之分類算法之樸素貝葉斯分類

機(jī)器學(xué)習(xí)之分類算法之樸素貝葉斯分類
2018-06-23
機(jī)器學(xué)習(xí)之分類算法之樸素貝葉斯分類 最近自己對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)比較感興趣,做個(gè)筆記,還請(qǐng)大牛不喜輕噴,多多指教。 樸素貝葉斯分類基于概率論中的貝葉斯原理: P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) 所謂樸素即是特征屬性之間 ...

如何解決分類中的樣本傾斜問題

如何解決分類中的樣本傾斜問題
2018-04-09
如何解決分類中的樣本傾斜問題 先來說說樣本的偏斜問題,也叫數(shù)據(jù)集偏斜(unbalanced),它指的是參與分類的兩個(gè)類別(也可以指多個(gè)類別)樣本數(shù)量差異很大。比如說正類有10,000個(gè)樣本,而負(fù)類只給了10 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率問題

機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率問題
2018-03-13
機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率問題 機(jī)器學(xué)習(xí)的過程可以理解為計(jì)算機(jī)通過分析大量的數(shù)據(jù)獲得模型,并通過獲得的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的過程。機(jī)器學(xué)習(xí)的模型可以有多種表示,例如線性回歸模型,SVM模型,決策樹模型,貝葉斯模 ...
淺談利用邏輯回歸來解決文本分類時(shí)的模型調(diào)優(yōu)
2018-01-18
淺談利用邏輯回歸來解決文本分類時(shí)的模型調(diào)優(yōu) 想和數(shù)據(jù)挖掘沾點(diǎn)邊,所以最近在復(fù)習(xí)一些算法,因?yàn)橛謱W(xué)了點(diǎn)R,深感這是個(gè)統(tǒng)計(jì)分析挖掘的利器,所以想用R實(shí)現(xiàn)一些挖掘算法。 樸素貝葉斯法大概是最簡單的一種挖 ...
從奇異值分解(SVD)看潛在語義索引(LSI)
2017-12-22
從奇異值分解(SVD)看潛在語義索引(LSI) 1. SVD 簡介 SVD中文稱為“奇異值分解”,是一種矩陣分解方法。其公式如下: 定理:設(shè)A為m*n階復(fù)矩陣,則存在m階矩陣U和n階矩陣V,使得:       A ...

文本主題模型之潛在語義索引(LSI)

文本主題模型之潛在語義索引(LSI)
2017-12-22
文本主題模型之潛在語義索引(LSI) 在文本挖掘中,主題模型是比較特殊的一塊,它的思想不同于我們常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,因此這里我們需要專門來總結(jié)文本主題模型的算法。本文關(guān)注于潛在語義索引算法(LSI)的原理。 ...
SPSS聚類分析:二階聚類分析
2017-12-18
SPSS聚類分析:二階聚類分析 一、概念(分析-分類-兩步聚類)。 是一個(gè)探索工具,用來揭示數(shù)據(jù)集中的自然分組(或聚類),如果不揭示,這些分組是不明顯的。此過程使用的算法有多個(gè)不錯(cuò)的特征使其 ...

深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域

深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域
2017-11-20
深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域 在本章中,我們將介紹如何使用深度學(xué)習(xí)來解決計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理以及其他商業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。首先我們將討論在許多最重要的AI 應(yīng)用中所需的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí) ...

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(jì)學(xué)、機(jī)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(gè)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(huì)的各行各業(yè)都 ...
T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P值或sig值)
2017-10-27
T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P值或sig值) 1.T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的由來 一般而言,為了確定從樣本(sample)統(tǒng)計(jì)結(jié)果推論至總體時(shí)所犯錯(cuò)的概率,我們會(huì)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。 通過把所 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量

機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量
2017-07-25
機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量 本文主要關(guān)注點(diǎn)在于各個(gè)距離、相似度之間的優(yōu)缺點(diǎn),及使用時(shí)候的注意事項(xiàng)。 1. 閔可夫斯基距離 基本認(rèn)識(shí) 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(jì)量與總體的關(guān)系,抽樣分布的概念性質(zhì)

樣本統(tǒng)計(jì)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(jì)量與總體的關(guān)系,抽樣分布的概念性質(zhì) 本文對(duì)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(jìn)行總結(jié)。 1  抽樣分布基本概念 參數(shù)(parameter):參數(shù) ...
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(gè)新的坐標(biāo)系統(tǒng)中,使得任何數(shù)據(jù)投影的第一 ...
R語言判別分析
2017-07-19
R語言判別分析 本文中分三個(gè)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(gè)、或多個(gè)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 ...

從一個(gè)R語言案例學(xué)線性回歸

從一個(gè)R語言案例學(xué)線性回歸
2017-07-10
從一個(gè)R語言案例學(xué)線性回歸 數(shù)據(jù)分析師用r語言做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候會(huì)很多,也有很多數(shù)據(jù)分析師對(duì)于用r語言不是很了解,下面就談?wù)撘幌拢? 線性回歸簡介:如下圖所示,如果把自變量(也叫independent variable) ...
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