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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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統(tǒng)計學(xué)5個基本概念:統(tǒng)計特征、概率分布、降維、 過采樣 /欠采樣、貝葉斯統(tǒng)計方法

統(tǒng)計學(xué)5個基本概念:統(tǒng)計特征、概率分布、降維、過采樣/欠采樣、貝葉斯統(tǒng)計方法
2020-05-18
本文講述了數(shù)據(jù)分析師應(yīng)當了解的五個統(tǒng)計基本概念:統(tǒng)計特征、概率分布、降維、過采樣/欠采樣、貝葉斯統(tǒng)計方法。 利用統(tǒng)計學(xué),我們可以更深入、更細致地觀察數(shù)據(jù)是如何進行精確組織的,并且基于這種組織結(jié)構(gòu), ...

【CDA干貨】評估模型預(yù)測為正時的準確性

【CDA干貨】評估模型預(yù)測為正時的準確性
2025-06-25
評估模型預(yù)測為正時的準確性? ? 在機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,模型預(yù)測的準確性是衡量其性能優(yōu)劣的核心指標。尤其是當模型預(yù)測結(jié)果為正時,評估其準確性不僅關(guān)乎模型在實際應(yīng)用中的可靠性,更直接影響基于該模型所做 ...
數(shù)據(jù)分析師的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識
2024-12-15
數(shù)據(jù)分析師在當今的商業(yè)和技術(shù)環(huán)境中扮演著至關(guān)重要的角色,他們的工作對于任何數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)來說都是不可或缺的。那么,作為一個成功的數(shù)據(jù)分析師,需要掌握哪些統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識呢? 描述性統(tǒng)計 首先,我們從描述性 ...
數(shù)據(jù)分析中常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題有哪些?
2024-05-13
在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是非常關(guān)鍵的,因為正確、準確和可靠的數(shù)據(jù)是做出準確決策和得出有意義結(jié)論的基礎(chǔ)。以下是一些常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題: 缺失值:缺失值是指數(shù)據(jù)集中某個變量的值缺失或未記錄的情況。這可 ...
數(shù)據(jù)不平衡問題在機器學(xué)習(xí)中如何處理?
2024-04-23
在機器學(xué)習(xí)中,數(shù)據(jù)不平衡是指分類問題中不同類別的樣本數(shù)量差距較大。這種情況可能會影響模型的訓(xùn)練和性能,導(dǎo)致對少數(shù)類別樣本的預(yù)測能力較弱。因此,為了解決數(shù)據(jù)不平衡問題,我們需要采取一系列有效的方法來平 ...
如何使用機器學(xué)習(xí)來進行信用風(fēng)險評估?
2024-03-21
信用風(fēng)險評估是金融行業(yè)中至關(guān)重要的一環(huán)。傳統(tǒng)的評估方法往往基于統(tǒng)計分析和人工判斷,存在主觀性和效率低下的問題。然而,隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,我們可以利用大數(shù)據(jù)和算法來提高信用風(fēng)險評估的準確性和自動化 ...

如何評估數(shù)據(jù)集的質(zhì)量并減少數(shù)據(jù)偏差?

如何評估數(shù)據(jù)集的質(zhì)量并減少數(shù)據(jù)偏差?
2024-03-13
在機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,數(shù)據(jù)集的質(zhì)量對于模型的準確性和穩(wěn)定性至關(guān)重要。一個高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集應(yīng)具有合適的樣本量、代表性良好的樣本以及無偏的標簽。然而,在實踐中,數(shù)據(jù)集常常存在著各種問題,如數(shù)據(jù)偏差。本 ...
如何解決數(shù)據(jù)科學(xué)中的樣本不平衡問題?
2024-03-12
在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,樣本不平衡是指訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中不同類別的樣本數(shù)量差異較大。這種問題可能導(dǎo)致模型訓(xùn)練的偏見和不準確性,降低預(yù)測結(jié)果的可信度。在本文中,我們將探討解決樣本不平衡問題的一些常見方法。 一、理解 ...
高級數(shù)據(jù)分析師如何優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘模型?
2024-02-23
在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代,數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為企業(yè)決策和業(yè)務(wù)發(fā)展的重要工具。作為一名高級數(shù)據(jù)分析師,優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘模型是你成功的關(guān)鍵。本文將介紹一些有效的數(shù)據(jù)挖掘模型優(yōu)化策略,幫助你取得更好的預(yù)測和洞察力。 ...
統(tǒng)計學(xué)方法在數(shù)據(jù)分析中有什么應(yīng)用?
2024-02-04
統(tǒng)計學(xué)方法在數(shù)據(jù)分析中有廣泛的應(yīng)用。無論是在學(xué)術(shù)研究、商業(yè)決策還是社會科學(xué)領(lǐng)域,統(tǒng)計學(xué)方法都為我們提供了一種有效的工具來理解和解釋數(shù)據(jù)。 統(tǒng)計學(xué)方法可以幫助我們總結(jié)和描述數(shù)據(jù)。通過基本統(tǒng)計量(如均值、 ...
數(shù)據(jù)建模中如何應(yīng)對數(shù)據(jù)不平衡問題?
2024-01-26
在進行數(shù)據(jù)建模時,數(shù)據(jù)不平衡是一個常見而嚴重的問題。數(shù)據(jù)不平衡指的是樣本中不同類別的觀測數(shù)量存在顯著差異,導(dǎo)致模型在訓(xùn)練和評估過程中對少數(shù)類別的預(yù)測效果不佳。例如,在醫(yī)學(xué)診斷中,罕見疾病的患者數(shù)量可能 ...
如何解決數(shù)據(jù)挖掘中遇到的常見問題?
2023-10-24
數(shù)據(jù)挖掘是一項關(guān)鍵技術(shù),通過挖掘大量數(shù)據(jù)的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)規(guī)則,從中獲得有價值的信息和知識。然而,在實際應(yīng)用過程中,數(shù)據(jù)挖掘也面臨著一些常見問題。本文將介紹幾種有效的方法來解決數(shù)據(jù)挖掘中常見的問題。 ...
競賽中常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有哪些?
2023-10-18
數(shù)據(jù)預(yù)處理是在競賽中非常重要的步驟之一,它對于提高模型的性能和準確度至關(guān)重要。 數(shù)據(jù)清洗:數(shù)據(jù)清洗是指處理缺失值、異常值和噪聲等問題、。常見的處理方法包括刪除含有缺失值的樣本或特征、使用插補方法填充 ...
中級數(shù)據(jù)科學(xué)家如何提高模型精度?
2023-10-14
提高模型精度是中級數(shù)據(jù)科學(xué)家在工作中非常重要的任務(wù)之一。通過優(yōu)化模型,我們可以更好地理解和預(yù)測數(shù)據(jù),并為業(yè)務(wù)決策提供更準確的指導(dǎo)。下面將介紹一些方法,幫助中級數(shù)據(jù)科學(xué)家提高模型精度。 數(shù)據(jù)質(zhì)量與特征 ...
CDA LEVEL III
2023-10-11
一、總則 CDA(Certified Data Analyst),即“CDA數(shù)據(jù)分析師”,是在數(shù)字經(jīng)濟大背景和人工智能時代趨勢下,面向全行業(yè)的資格認證,旨在提升用戶數(shù)字技能,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動行業(yè)數(shù)字化發(fā)展?!窩DA人才 ...
數(shù)據(jù)預(yù)處理中最常見的錯誤有哪些?
2023-10-11
在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中,常見的錯誤有許多。下面是一些常見的錯誤和建議的解決方法。 缺失值處理錯誤:缺失值是數(shù)據(jù)集中經(jīng)常遇到的問題。常見的錯誤包括簡單地刪除帶有缺失值的行或列,或者用一個默認值來 ...
統(tǒng)計學(xué)在數(shù)據(jù)分析中的作用是什么?
2023-10-08
統(tǒng)計學(xué)在數(shù)據(jù)分析中起著關(guān)鍵的作用。它是一門研究如何收集、整理、解釋和推斷數(shù)據(jù)的學(xué)科,可用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的模式、趨勢和關(guān)聯(lián),從而取得有意義的結(jié)論。下面將在800字的篇幅內(nèi)詳細介紹統(tǒng)計學(xué)在數(shù)據(jù)分析中的重要性 ...
數(shù)據(jù)預(yù)處理中最常見的錯誤有哪些?
2023-10-08
在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中,常見的錯誤有許多。下面是一些常見的錯誤和建議的解決方法。 缺失值處理錯誤:缺失值是數(shù)據(jù)集中經(jīng)常遇到的問題。常見的錯誤包括簡單地刪除帶有缺失值的行或列,或者用一個默認值來填充缺失值 ...
如何為機器學(xué)習(xí)模型準備好的數(shù)據(jù)?
2023-08-30
在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代,機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了許多領(lǐng)域中的重要工具。然而,一個成功的機器學(xué)習(xí)模型離不開高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。本文將介紹為機器學(xué)習(xí)模型準備數(shù)據(jù)的關(guān)鍵步驟,幫助您提高模型的性能和準確度。 一、數(shù)據(jù)收集 ...
如何進行假設(shè)檢驗和置信區(qū)間估計?
2023-08-21
假設(shè)檢驗和置信區(qū)間估計是統(tǒng)計學(xué)中兩個重要的工具,用于對總體參數(shù)進行推斷。它們在研究設(shè)計、數(shù)據(jù)分析和決策制定等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。本文將介紹假設(shè)檢驗和置信區(qū)間估計的基本概念、步驟及其重要性,并提供實際案 ...
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