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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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機器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練樣本不均衡問題

機器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練樣本不均衡問題
2018-04-03
機器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練樣本不均衡問題 在實際中,訓(xùn)練模型用的數(shù)據(jù)并不是均衡的,在一個多分類問題中,每一類的訓(xùn)練樣本并不是一樣的,反而是差距很大。比如一類10000,一類500,一類2000等。解決這個問 ...

在機器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題

在機器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題
2018-04-01
在機器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題 很多機器學(xué)習(xí)任務(wù)中,訓(xùn)練集中可能會存在某個或某些類別下的樣本數(shù)遠大于另一些類別下的樣本數(shù)目。即類別不平衡,為了使得學(xué)習(xí)達到更好的效果,因此需要解決該類別 ...

不平衡數(shù)據(jù)分類算法介紹與比較

不平衡數(shù)據(jù)分類算法介紹與比較
2018-04-01
不平衡數(shù)據(jù)分類算法介紹與比較 在數(shù)據(jù)挖掘中,經(jīng)常會存在不平衡數(shù)據(jù)的分類問題,比如在異常監(jiān)控預(yù)測中,由于異常就大多數(shù)情況下都不會出現(xiàn),因此想要達到良好的識別效果普通的分類算法還遠遠不夠,這里介紹幾 ...

機器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全

機器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全
2018-04-01
機器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全 在機器學(xué)習(xí)任務(wù)中,我們經(jīng)常會遇到這種困擾:數(shù)據(jù)不平衡問題。 數(shù)據(jù)不平衡問題主要存在于有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)任務(wù)中。當(dāng)遇到不平衡數(shù)據(jù)時,以總體分類準(zhǔn)確率為學(xué)習(xí)目標(biāo)的傳統(tǒng) ...

機器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測

機器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測
2018-03-29
機器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測 故事背景:原始數(shù)據(jù)為個人交易記錄,但是考慮數(shù)據(jù)本身的隱私性,已經(jīng)對原始數(shù)據(jù)進行了類似PCA的處理,現(xiàn)在已經(jīng)把特征數(shù)據(jù)提取好了,接下來的目的就是如何建立模型使得檢測的效 ...

非平衡數(shù)據(jù)集的機器學(xué)習(xí)常用處理方法

非平衡數(shù)據(jù)集的機器學(xué)習(xí)常用處理方法
2018-03-26
非平衡數(shù)據(jù)集的機器學(xué)習(xí)常用處理方法 定義:不平衡數(shù)據(jù)集:在分類等問題中,正負(fù)樣本,或者各個類別的樣本數(shù)目不一致。 例子:在人臉檢測中,比如訓(xùn)練庫有10萬張人臉圖像,其中9萬沒有包含人臉,1萬包含人 ...

機器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法

機器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法
2018-03-25
機器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法 不平衡數(shù)據(jù)集: 在分類等問題中,正負(fù)樣本,或者各個類別的樣本數(shù)目不一致。 :在人臉檢測中,比如訓(xùn)練庫有10萬張人臉圖像,其中9萬沒有包含人臉,1萬包含人臉, ...
R語言中樣本平衡的幾種方法
2017-12-06
R語言中樣本平衡的幾種方法 在對不平衡的分類數(shù)據(jù)集進行建模時,機器學(xué)習(xí)算法可能并不穩(wěn)定,其預(yù)測結(jié)果甚至可能是有偏的,而預(yù)測精度此時也變得帶有誤導(dǎo)性。在不平衡的數(shù)據(jù)中,任一算法都沒法從樣本量少的類中 ...

機器學(xué)習(xí)模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱

機器學(xué)習(xí)模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱
2017-07-24
機器學(xué)習(xí)模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱 本文主要解釋一些關(guān)于機器學(xué)習(xí)模型評價的主要概念,與評價中可能會遇到的一些陷阱。如訓(xùn)練集-驗證集二劃分校驗(Hold-out validation) ...

Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn):信用卡欺詐檢測

Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn):信用卡欺詐檢測
2017-06-05
Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn):信用卡欺詐檢測 故事背景:原始數(shù)據(jù)為個人交易記錄,但是考慮數(shù)據(jù)本身的隱私性,已經(jīng)對原始數(shù)據(jù)進行了類似PCA的處理,現(xiàn)在已經(jīng)把特征數(shù)據(jù)提取好了,接下來的目的就是如何建立模型使得檢測 ...

大數(shù)據(jù)的核心價值到底是什么

大數(shù)據(jù)的核心價值到底是什么
2017-05-20
大數(shù)據(jù)的核心價值到底是什么 無論是大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)的應(yīng)用也好,工業(yè)的應(yīng)用也好,抑或是在金融行業(yè)的應(yīng)用也好,最終都是通過大數(shù)據(jù)技術(shù)來獲知事情發(fā)展的真相,最終利用這個“真相”來更加合理的配置資源。 具體 ...

R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南

R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南
2017-02-27
R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南 目前我們發(fā)展出了不少機器學(xué)習(xí)算法來對數(shù)據(jù)建模,基于數(shù)據(jù)進行一些預(yù)測已經(jīng)不再是難事。不論我們建立的是回歸或是分類模型,只要我們選擇了合適的算法,總能得到比較精確的結(jié)果。然而 ...

用R語言實現(xiàn)對不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法

用R語言實現(xiàn)對不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法
2016-09-07
用R語言實現(xiàn)對不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法 在對不平衡的分類數(shù)據(jù)集進行建模時,機器學(xué)習(xí)算法可能并不穩(wěn)定,其預(yù)測結(jié)果甚至可能是有偏的,而預(yù)測精度此時也變得帶有誤導(dǎo)性。那么,這種結(jié)果是為何發(fā)生的呢?到底是什 ...

大數(shù)據(jù)時代抽樣的是是非非

大數(shù)據(jù)時代抽樣的是是非非
2015-12-20
大數(shù)據(jù)時代抽樣的是是非非 現(xiàn)在到處都在談大數(shù)據(jù),相關(guān)的圖書里面舍恩伯格的《大數(shù)據(jù)時代》寫得最精彩也最具影響力,書中明確提出:在大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用中,不應(yīng)著眼于如何使用(隨機)抽樣技術(shù),而應(yīng)該使用大樣 ...

大數(shù)據(jù)讓電視臺更懂觀眾的心_數(shù)據(jù)分析師

大數(shù)據(jù)讓電視臺更懂觀眾的心_數(shù)據(jù)分析師
2015-02-28
大數(shù)據(jù)讓電視臺更懂觀眾的心_數(shù)據(jù)分析師   “除了上帝,任何人都必須用數(shù)據(jù)來說話?!惫芾韺W(xué)大師愛德華.戴明(Edwards.Deming)早在上世紀(jì)中期便提出過這個觀點。如今,大數(shù)據(jù)推動“讓數(shù)據(jù)說話”成為一 ...
寶潔中國、阿里巴巴 消費者洞察與大數(shù)據(jù)對話_數(shù)據(jù)分析師
2014-12-13
寶潔中國、阿里巴巴 消費者洞察與大數(shù)據(jù)對話_數(shù)據(jù)分析師 昨天的虎嗅F&M創(chuàng)新節(jié)的“如何洞察用戶:阿里與寶潔的大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)”專場里,阿里巴巴數(shù)據(jù)委員會會長車品覺、寶潔中國市場研究部總經(jīng)理李霈、英特爾中國 ...
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