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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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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(jiǎn)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(jiǎn)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?,F(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(jiǎn)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(jiǎn)介:如下圖所示,如果把自變量(也叫independent variable) ...

R語言正態(tài)分布

R語言正態(tài)分布
2017-06-24
R語言正態(tài)分布 在隨機(jī)收集來自獨(dú)立源的數(shù)據(jù),所以一般觀察到的數(shù)據(jù)的分布是正常的。 這意味著,在繪制的曲線圖與可變的水平軸的值和這些值中的垂直軸的計(jì)數(shù),我們得到一個(gè)鐘形曲線。該曲線的中心表示所述數(shù)據(jù) ...

Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設(shè)計(jì)

Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設(shè)計(jì)
2017-05-16
Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設(shè)計(jì) 一、隨機(jī)數(shù)發(fā)生器 1. 隨機(jī)數(shù)發(fā)生器主要功能 “隨機(jī)數(shù)發(fā)生器”分析工具可用幾個(gè)分布之一產(chǎn)生的獨(dú)立隨機(jī)數(shù)來填充某個(gè)區(qū)域??梢酝ㄟ^概率分布來表示總體中的主體特征。例如,可以使 ...
方差齊性檢驗(yàn)的原理
2017-05-15
方差齊性檢驗(yàn)的原理 統(tǒng)計(jì)學(xué)搜索整理匯總——方差齊性檢驗(yàn)的原理 LXK的結(jié)論:齊性檢驗(yàn)時(shí)F越?。╬越大),就證明沒有差異,就說明齊,比如F=1.27,p>0.05則齊,這與方差分析均數(shù)時(shí)F越大約好相反。[www.NiUBB.n ...

R語言:分布函數(shù)與概率密度+隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生

R語言:分布函數(shù)與概率密度+隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生
2017-04-29
R語言:分布函數(shù)與概率密度+隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生 1、常見概率分布 [plain] view plain copy print?在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片     ##正態(tài)分布       pnorm(1.96) &nb ...
【新手必備】SAS常用函數(shù)整理
2017-04-01
【新手必備】SAS常用函數(shù)整理 本文根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源對(duì)SAS的常用函數(shù)進(jìn)行了整理。主要內(nèi)容包括: 1. 數(shù)學(xué)函數(shù) 2. 數(shù)組函數(shù) 3. 字符函數(shù) 4. 日期和時(shí)間函數(shù) 5. 分布密度函數(shù),分布函數(shù) 6. 分位數(shù)函 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法MCMC

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法MCMC
2017-03-26
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法MCMC 對(duì)于一般的分布的采樣,在很多的編程語言中都有實(shí)現(xiàn),如最基本的滿足均勻分布的隨機(jī)數(shù),但是對(duì)于復(fù)雜的分布,要想對(duì)其采樣,卻沒有實(shí)現(xiàn)好的函數(shù),在這里, ...

用十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念

用十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念
2017-03-20
用十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念 在解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念的時(shí)候,我發(fā)現(xiàn)自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認(rèn)為最有啟發(fā)性的條目列表。 1. Test and training error: 為什么低訓(xùn)練誤差并不總 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡(jiǎn)述

機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡(jiǎn)述
2017-03-14
機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡(jiǎn)述 1.LDA LDA是一種三層貝葉斯模型,三層分別為:文檔層、主題層和詞層。該模型基于如下假設(shè): 1)整個(gè)文檔集合中存在k個(gè)互相獨(dú)立的主題; 2)每一個(gè)主題是詞上的多項(xiàng) ...
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