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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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CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(六)

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(六)
2021-04-29
查看更多題目 21、A 23、A 25、D A.可能嚴(yán)重低估誤差項(xiàng)的方差 C.最小方差無偏性不再成立 D.最小方差無偏性仍成立 A.回歸問題要遠(yuǎn)比分類問題更加復(fù)雜 C.回歸問題最常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系有混淆矩 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(二十)

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(二十)
2021-01-19
不過,在出題前,要公布下上一期11-15題的答案,大家一起來看! 12、A 14、B 你答對(duì)了嗎? 16.QQ圖可以用來檢驗(yàn)( ) B.共線性 D.過擬合 A.邏輯回歸是無監(jiān)督學(xué)習(xí) C.邏輯回歸是非線性回歸 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(五)

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(五)
2024-10-05
不過,在出題前,要公布下上一期16-20題的答案,大家一起來看! 17、D 19、C 你答對(duì)了嗎? A.這個(gè)常數(shù)應(yīng)該包含在常數(shù)項(xiàng) C.應(yīng)該去除殘差 22.分析師小A在對(duì)他的模型進(jìn)行評(píng)估時(shí),更傾向選用調(diào)整R2作為指標(biāo) ...

與線性回歸相比,你怎么看生存函數(shù)和生存曲線?

與線性回歸相比,你怎么看生存函數(shù)和生存曲線?
2020-09-30
作者:丁點(diǎn)helper 來源:丁點(diǎn)幫你 前文我們詳解過線性回歸,也初步介紹了生存分析所涉及的生存數(shù)據(jù),明白了:做生存分析最特殊的一點(diǎn)是分析時(shí)要納入研究對(duì)象的“生存時(shí)間”,更一般的是指:出現(xiàn)某種特 ...

深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo)

深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo)
2018-08-29
深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo) 所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),目前用得最廣泛的一個(gè)定義是“的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò),它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界物體所做出 ...

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù)

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù)
2018-08-24
深度學(xué)習(xí)損失函數(shù) 在利用深度學(xué)習(xí)模型解決有監(jiān)督問題時(shí),比如分類、回歸、去噪等,我們一般的思路如下: 1、信息流forward propagation,直到輸出端; 2、定義損失函數(shù)L(x, y | theta); ...
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些不同
2018-08-11
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些不同 人工智能早已不是一個(gè)新名詞,它的發(fā)展歷史已經(jīng)有幾十年。從80年代早期開始,當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)科學(xué)家設(shè)計(jì)出可以學(xué)習(xí)和模仿人類行為的算法。在學(xué)習(xí)方面,最重要的算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但由于 ...

如何讓你的數(shù)據(jù)直覺更敏銳

如何讓你的數(shù)據(jù)直覺更敏銳
2018-07-30
如何讓你的數(shù)據(jù)直覺更敏銳 每當(dāng)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)取得一些進(jìn)展時(shí),這些進(jìn)展一定占據(jù)著各大媒體的頭版頭條。 媒體對(duì)其有如此高的關(guān)注度,這意味著,現(xiàn)在科技界主流的興趣領(lǐng)域是數(shù)據(jù)科學(xué)。 對(duì)于有大局意識(shí) ...
基于R語言的分類算法之決策樹
2018-06-14
基于R語言的分類算法之決策樹 ID3 《= 最大信息熵增益,只能處理離散型數(shù)據(jù) C4.5 《= 信息增益率,可處理連續(xù)性和離散型數(shù)據(jù),相比ID3,減少了因變量過多導(dǎo)致的過擬合 C5.0 《= 信息增益率,運(yùn)算性能比C4 ...

從線性回歸到無監(jiān)督學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)

從線性回歸到無監(jiān)督學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)
2018-06-02
從線性回歸到無監(jiān)督學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng) 不管你對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)持什么態(tài)度,都不可能忽略分析、組織和梳理數(shù)據(jù)的重要性。Glassdoor 網(wǎng)站根據(jù)大量雇主和員工的反饋數(shù)據(jù)制作了「美國最好的 25 個(gè)職位」 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)中的非均衡分類問題
2018-04-09
機(jī)器學(xué)習(xí)中的非均衡分類問題 非均衡分類問題是指在分類器訓(xùn)練時(shí),正例數(shù)目和反例數(shù)目不相等(相差很大),或者錯(cuò)分正反例導(dǎo)致的代價(jià)不同(可從代價(jià)矩陣觀測)時(shí)存在的問題。 而大多數(shù)情況下,不同類別的分類 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集的作用
2018-03-27
機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集的作用 通常,在訓(xùn)練有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的時(shí)候,會(huì)將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集合測試集,劃分比例一般為0.6:0.2:0.2。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行三個(gè)集合的劃分,是為了能夠選出效果( ...

機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題的步驟

機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題的步驟
2018-03-20
機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題的步驟 針對(duì)任何一個(gè)打算由機(jī)器學(xué)習(xí)算法來解決的問題,都有一種『套路』存在,只要按照這個(gè)模板『按部就班』就能夠得到一個(gè)結(jié)果。就跟一個(gè)產(chǎn)品的生產(chǎn)流水線是一個(gè)道理。但是得到結(jié)果的好壞跟你 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)入門報(bào)告之 解決問題一般工作流程
2018-03-20
機(jī)器學(xué)習(xí)入門報(bào)告之 解決問題一般工作流程 對(duì)于給定的數(shù)據(jù)集和問題,用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決問題的工作一般分為4個(gè)步驟: 一.     數(shù)據(jù)預(yù)處理 首先,必須確保數(shù)據(jù)的格式符合要求 ...

如何實(shí)現(xiàn)降維處理(R語言)

如何實(shí)現(xiàn)降維處理(R語言)
2017-12-07
如何實(shí)現(xiàn)降維處理(R語言) 現(xiàn)實(shí)世界中數(shù)據(jù)一般都是復(fù)雜和高維的,比如描述一個(gè)人,有姓名、年齡、性別、受教育程度、收入、地址、電話等等幾十種屬性,如此多的屬性對(duì)于數(shù)據(jù)分析是一個(gè)嚴(yán)重的挑戰(zhàn),除了極大增加 ...

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) ...

學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)分析背后的挖掘思維,分析就完成了一半

學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)分析背后的挖掘思維,分析就完成了一半
2017-08-09
學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)分析背后的挖掘思維,分析就完成了一半 在數(shù)據(jù)分析中,模型是非常有用和有效的工具和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的場景,在建立模型的過程中,數(shù)據(jù)挖掘很多時(shí)候能夠起到非常顯著的作用。伴隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展,模型也越 ...

R語言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(樣條方法)

R語言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(樣條方法)
2017-07-20
R語言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(樣條方法) 樣條估計(jì) 如果函數(shù)在不同地方有不同的非線性度,或者有多個(gè)極值點(diǎn),那么用多項(xiàng)式特別是低階多項(xiàng)式來完成擬合是非常不合適的。一種解決辦法是我們之前提到的近鄰多項(xiàng)式 ...

如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)不平衡問題

如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)不平衡問題
2017-07-09
如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)不平衡問題 這幾年來,機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘非?;馃?,它們逐漸為世界帶來實(shí)際價(jià)值。與此同時(shí),越來越多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法從學(xué)術(shù)界走向工業(yè)界,而在這個(gè)過程中會(huì)有很多困難。數(shù)據(jù)不平衡問題雖 ...
R語言中樣本平衡的幾種方法
2017-06-07
R語言中樣本平衡的幾種方法 在對(duì)不平衡的分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模時(shí),機(jī)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(shí)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 ...

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