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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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CDA LEVEL 1 考試，知識點《抽樣分布及參數(shù)估計》: 2021-03-12; 1.隨機試驗可以在相同的條件下重復的進行。進行一次試驗之前不能確定哪一個結果會出現(xiàn)。在概率論中，隨機事件（或簡稱事件）指的是一個被賦予機率的事物集合，也就是樣本空間中的一個子集。簡單 ...

工資比同事低，這些關鍵技能，你掌握了嗎: 2021-02-03; 前幾天公司面試了幾個數(shù)據(jù)分析崗位，一連面試了一周，結果沒有一個被錄取，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的拆解業(yè)務場景，制定數(shù)據(jù)指標，以及通過什么樣的工具 ...

時序數(shù)據(jù)處理難題攻略（上）: 2020-11-10; 作者：計量與統(tǒng)計來源：公眾號計量與統(tǒng)計時間序列分析是根據(jù)系統(tǒng)觀測得到的時間序列數(shù)據(jù)，通過曲線擬合和參數(shù)估計來建立數(shù)學模型的理論和方法。它一般采用曲線擬合和參數(shù)估計方法（如非線性最小二乘法 ...

如何用Python進行大數(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。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業(yè)的過程中都有可能會遇到它。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: 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）估計為用于已知模型的參數(shù)估計的統(tǒng)計學方法。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方法求得。 ...

機器學習之分類算法之樸素貝葉斯分類: 2018-06-23; 機器學習之分類算法之樸素貝葉斯分類最近自己對機器學習比較感興趣，做個筆記，還請大牛不喜輕噴，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: 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類別（也可以指多個類別）樣本數(shù)量差異很大。比如說正類有10，000個樣本，而負類只給了10 ...

機器學習中的概率問題: 2018-03-13; 機器學習中的概率問題機器學習的過程可以理解為計算機通過分析大量的數(shù)據(jù)獲得模型，并通過獲得的模型進行預測的過程。機器學習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的模型調(diào)優(yōu) 想和數(shù)據(jù)挖掘沾點邊，所以最近在復習一些算法，因為又學了點R，深感這是個統(tǒng)計分析挖掘的利器，所以想用R實現(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A為m*n階復矩陣，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器學習算法，因此這里我們需要專門來總結文本主題模型的算法。本文關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不錯的特征使其 ...

深度學習已成功應用于這三大領域: 2017-11-20; 深度學習已成功應用于這三大領域在本章中，我們將介紹如何使用深度學習來解決計算機視覺、語音識別、自然語言處理以及其他商業(yè)領域中的應用。首先我們將討論在許多最重要的AI 應用中所需的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡的實 ...

數(shù)據(jù)科學的基本內(nèi)容: 2017-10-31; 數(shù)據(jù)科學的基本內(nèi)容什么是數(shù)據(jù)科學?它和已有的信息科學、統(tǒng)計學、機器學習等學科有什么不同?作為一門新興的學科，數(shù)據(jù)科學依賴兩個因素：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 ...

T檢驗、F檢驗和統(tǒng)計學意義（P值或sig值）: 2017-10-27; T檢驗、F檢驗和統(tǒng)計學意義（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)計結果推論至總體時所犯錯的概率，我們會利用統(tǒng)計學家所開發(fā)的一些統(tǒng)計方法，進行統(tǒng)計檢定。通過把所 ...

機器學習中的各種相似性、距離度量: 2017-07-25; 機器學習中的各種相似性、距離度量本文主要關注點在于各個距離、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。 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。它把原始數(shù)據(jù)變換到一個新的坐標系統(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 ...

從一個R語言案例學線性回歸: 2017-07-10; 從一個R語言案例學線性回歸數(shù)據(jù)分析師用r語言做數(shù)據(jù)分析的時候會很多，也有很多數(shù)據(jù)分析師對于用r語言不是很了解，下面就談論一下？線性回歸簡介：如下圖所示，如果把自變量（也叫independent variable） ...