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數字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須,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", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見: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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機器學習中的 概率估計 指什么?

機器學習中的概率估計指什么?
2020-05-19
機器學習算法會涉及到大量的數學基礎內容,數學好的童靴們,你們的優(yōu)勢來了。在機器學習中涉及到了三個數學工具,分別是線性代數、概率統(tǒng)計(概率估計)、最優(yōu)化理論。 今天,我們來講概率統(tǒng)計,在機器學習中會涉及 ...
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,分類是指根據一組給定的特征將數據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 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識點《機器學習基本概念》

CDA LEVEL 1 考試,知識點《機器學習基本概念》
2024-10-04
機器學習研究如何讓計算機不需要明確的程序也能具備學習能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型構建流程 既然我們機器學習是借助數學模型理解數學,那么最重要的原材料就是數據了。獲取數據 ...
盤點:數據挖掘歷史中的那些重要里程碑
2018-07-18
盤點:數據挖掘歷史中的那些重要里程碑 數據挖掘現在隨處可見,而它的故事在《點球成金》出版和“棱鏡門”事件發(fā)生之前就已經開始了。下文敘述的就是數據挖掘的主要里程碑,歷史上的第一次,它是怎樣發(fā)展以及怎 ...

樸素貝葉斯分類算法理解及文本分類器實現

樸素貝葉斯分類算法理解及文本分類器實現
2017-12-11
樸素貝葉斯分類算法理解及文本分類器實現 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱,這類算法均以貝葉斯定理為基礎,故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。本文作為分類算法的第一篇,將首先介紹分類問題,對分類問題進行一個正式的定義 ...

支持向量機實例講解

支持向量機實例講解
2016-04-20
支持向量機實例講解 簡介 掌握機器學習算法不再是天方夜譚的事情。大多數初學者都是從回歸模型學起。雖然回歸模型簡單易學易上手,但是它能解決我們的需求嗎?當然不行!因為除了回歸模型外我們還可以構建許 ...

大數據挖掘技術之DM經典模型(下)

大數據挖掘技術之DM經典模型(下)
2016-04-07
大數據挖掘技術之DM經典模型(下) 接著上篇大數據挖掘技術之DM經典模型(上)文章,接下來我們將探討樸素貝葉斯模型、線性回歸、多元回歸、邏輯回歸分析等模型。 4、樸素貝葉斯模型 表查詢模型簡單有效 ...
大數據挖掘技術之DM經典模型(上)
2016-04-07
大數據挖掘技術之DM經典模型(上) 實際上,所有的數據挖掘技術都是以概率論和統(tǒng)計學為基礎的。 下面我們將探討如何用模型來表示簡單的、描述性的統(tǒng)計數據。如果我們可以描述所要找的事物,那么想要找到它就 ...
SVC,NuSVC,LinearSVC有什么區(qū)別
2020-07-03
相信大家在機器學習中,一定常見到;SVC,NvSVC,LinearSVC,今天我們就來看看這三者的區(qū)別。 SVC(C-Support Vector Classification): 支持向量分類,基于libsvm實現的,數據擬合的時間復雜度是數據樣本的二 ...

機器學習的步驟都有哪些(四)

機器學習的步驟都有哪些(四)
2019-02-19
在上一篇文章中我們給大家介紹了機器學習中的兩個步驟,也就是評價步驟和優(yōu)化步驟,這些步驟都涉及到了很多的數學工具,我們在這篇文章中給大家介紹一下這些數學工具,希望這篇文章能夠幫助大家更好地理 ...

【機器學習】邏輯回歸原理及其實現

【機器學習】邏輯回歸原理及其實現
2018-03-28
【機器學習】邏輯回歸原理及其實現 邏輯回歸是最簡單的機器學習模型,常常應用于各種簡單的任務中。這里記錄邏輯回歸的背景以及學習方法,權當自己的學習記錄總結。 邏輯回歸:首先,它不是一個回歸模 ...

Python語言描述隨機梯度下降法

Python語言描述隨機梯度下降法
2018-02-14
Python語言描述隨機梯度下降法 1.梯度下降 1)什么是梯度下降? 因為梯度下降是一種思想,沒有嚴格的定義,所以用一個比喻來解釋什么是梯度下降。 簡單來說,梯度下降就是從山頂找一條最短的路走 ...

SPSS生存函數-Kaplan-Meier

SPSS生存函數-Kaplan-Meier
2017-11-07
SPSS生存函數-Kaplan-Meier 一、Kaplan-Meier生存分析(分析-生存函數-Kaplan-Meier) 1、概念:在多數情況下,您都會希望考察兩個事件之間的時間分布,比如雇用時長(員工從雇用到離開公司的時間 ...

分類算法之樸素貝葉斯分類(Naive Bayesian classification)

分類算法之樸素貝葉斯分類(Naive Bayesian classification)
2016-12-21
分類算法之樸素貝葉斯分類(Naive Bayesian classification) 0、寫在前面的話 我個人一直很喜歡算法一類的東西,在我看來算法是人類智慧的精華,其中蘊含著無與倫比的美感。而每次將學過的算法應用到實際中 ...
R語言學習之決策樹
2015-12-10
R語言學習之決策樹 決策樹最重要的2個問題:決策樹的生長問題,決策樹的剪枝問題。     生長問題又包括了2個子問題:從分組變量的眾多取值中選擇一個最佳分割點和從眾多輸入變量中 ...
數據挖掘歷史中的重要里程碑
2015-09-11
數據挖掘歷史中的重要里程碑 數據挖掘現在隨處可見,而它的故事在《點球成金》出版和“棱鏡門”事件發(fā)生之前就已經開始了。下文敘述的就是數據挖掘的主要里程碑,歷史上的第一次,它是怎樣發(fā)展以及怎 ...
數據挖掘歷史中的重要里程碑?_數據分析師培訓
2015-06-13
數據挖掘歷史中的重要里程碑_數據分析師培訓 數據挖掘現在隨處可見,而它的故事在《點球成金》出版和“棱鏡門”事件發(fā)生之前就已經開始了。下文敘述的就是數據挖掘的主要里程碑,歷史上的第一次, ...

廣點通背后的大數據技術秘密_大規(guī)模主題模型建模及其在騰訊業(yè)務中的應用(附PPT)二

廣點通背后的大數據技術秘密_大規(guī)模主題模型建模及其在騰訊業(yè)務中的應用(附PPT)二
2015-01-09
廣點通背后的大數據技術秘密_大規(guī)模主題模型建模及其在騰訊業(yè)務中的應用(附PPT)二 我們看下一個例子,我們如果把”蘋果”輸入Peacock,我們打印出來幾行,第一行 ” 蘋果、收集、iphone、電腦…” 基本 ...

什么是貝葉斯決策法_數據分析師?

什么是貝葉斯決策法_數據分析師?
2014-11-08
什么是貝葉斯決策法_數據分析師 貝葉斯決策法概述   決策的分類有很多種,如果按環(huán)境劃分,決策可以分為確定型、不確定型和風險型三大類,其中風險型決策是最常見的類型。風險型決策的主要 ...
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