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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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【案例】R語言與機器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記(分類算法)

【案例】R語言與機器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記(分類算法)
2016-09-22
【案例】R語言與機器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記(分類算法) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN),簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進行計算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng) ...

干貨 :這7種回歸分析技術(shù) 學(xué)了不后悔

干貨 :這7種回歸分析技術(shù) 學(xué)了不后悔
2016-09-15
干貨 :這7種回歸分析技術(shù) 學(xué)了不后悔 本文解釋了回歸分析及其優(yōu)勢,重點總結(jié)了應(yīng)該掌握的線性回歸、邏輯回歸、多項式回歸、逐步回歸、嶺回歸、套索回歸、ElasticNet回歸等七種最常用的回歸技術(shù)及其關(guān)鍵要素, ...

對業(yè)務(wù)和用戶的理解,是數(shù)據(jù)挖掘“皇冠上的明珠”

對業(yè)務(wù)和用戶的理解,是數(shù)據(jù)挖掘“皇冠上的明珠”
2016-09-06
對業(yè)務(wù)和用戶的理解,是數(shù)據(jù)挖掘“皇冠上的明珠” 這篇文章不是數(shù)據(jù)挖掘教程,而是讓用研、產(chǎn)品、運營及其它相關(guān)崗位的同學(xué)了解: 數(shù)據(jù)挖掘的特點; 數(shù)據(jù)挖掘可以做哪些事情、有什么應(yīng)用價值; 要發(fā)揮 ...

數(shù)據(jù)挖掘是對業(yè)務(wù)和用戶的理解

數(shù)據(jù)挖掘是對業(yè)務(wù)和用戶的理解
2016-09-02
數(shù)據(jù)挖掘是對業(yè)務(wù)和用戶的理解 數(shù)據(jù)挖掘有很高的專業(yè)門檻;然而用研、產(chǎn)品、運營們也不一定就會被數(shù)據(jù)科學(xué)家們“碾壓”了。這篇文章不是數(shù)據(jù)挖掘教程,而是讓用研、產(chǎn)品、運營及其它相關(guān)崗位的同學(xué)了解: 數(shù) ...

數(shù)據(jù)挖掘系列決策樹分類算法

數(shù)據(jù)挖掘系列決策樹分類算法
2016-08-15
數(shù)據(jù)挖掘系列決策樹分類算法 從這篇開始,我將介紹分類問題,主要介紹決策樹算法、樸素貝葉斯、支持向量機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、懶惰學(xué)習(xí)算法、隨機森林與自適應(yīng)增強算法、分類模型選擇和結(jié)果評價。 這篇先介紹 ...

基于樹的建模-完整教程(R & Python)

基于樹的建模-完整教程(R & Python)
2016-05-06
基于樹的建模-完整教程(R & Python) 基于樹的學(xué)習(xí)算法被認為是最好的方法之一,主要用于監(jiān)測學(xué)習(xí)方法?;跇涞姆椒ㄖС志哂懈呔取⒏叻€(wěn)定性和易用性解釋的預(yù)測模型。不同于線性模型,它們映射非線性關(guān) ...

機器學(xué)習(xí)算法需要注意的一些問題

機器學(xué)習(xí)算法需要注意的一些問題
2016-05-05
機器學(xué)習(xí)算法需要注意的一些問題 對于機器學(xué)習(xí)的實際運用,光停留在知道了解的層面還不夠,我們需要對實際中容易遇到的一些問題進行深入的挖掘理解。我打算將一些瑣碎的知識點做一個整理。 1 數(shù)據(jù)不平衡問 ...

隨機森林(RF, RandomForest)介紹

隨機森林(RF, RandomForest)介紹
2016-05-04
隨機森林(RF, RandomForest)介紹 隨機森林(RF, RandomForest)包含多個決策樹的分類器,并且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數(shù)而定。通過自助法(boot-strap)重采樣技術(shù),不斷生成訓(xùn)練樣本和測試樣本 ...
機器學(xué)習(xí)中的隨機森林模型
2016-04-21
機器學(xué)習(xí)中的隨機森林模型 01 樹與森林 在構(gòu)建決策樹的時候,可以讓樹進行完全生長,也可以通過參數(shù)控制樹的深度或者葉子節(jié)點的數(shù)量,通常完全生長的樹會帶來過擬合問題。過擬合一般由數(shù)據(jù)中的噪聲和離群點 ...

機器學(xué)習(xí)—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案

機器學(xué)習(xí)—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案
2016-04-12
機器學(xué)習(xí)—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案 大數(shù)據(jù)時代里,互聯(lián)網(wǎng)用戶每天都會直接或間接使用到大數(shù)據(jù)技術(shù)的成果,直接面向用戶的比如搜索引擎的排序結(jié)果,間接影響用戶的比如網(wǎng)絡(luò)游戲的流失用戶預(yù)測、支付平臺的欺 ...

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之DM經(jīng)典模型(下)

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之DM經(jīng)典模型(下)
2016-04-07
大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之DM經(jīng)典模型(下) 接著上篇大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之DM經(jīng)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 ...

R語言與機器學(xué)習(xí)(分類算法)支持向量機

R語言與機器學(xué)習(xí)(分類算法)支持向量機
2016-03-26
R語言與機器學(xué)習(xí)(分類算法)支持向量機 說到支持向量機,必須要提到j(luò)uly大神的《支持向量機通俗導(dǎo)論》,個人感覺再怎么寫也不可能寫得比他更好的了。這也正如青蓮居士見到崔顥的黃鶴樓后也只能嘆“此處有景道 ...
實現(xiàn)大數(shù)據(jù),從小樣本中篩選海量樣本
2016-01-21
實現(xiàn)大數(shù)據(jù),從小樣本中篩選海量樣本 從小樣本到大數(shù)據(jù):概念與誤區(qū) 最近兩年產(chǎn)生并記錄的數(shù)據(jù),總量占到人類文明以來所有數(shù)據(jù)總和的90%。我們源源不斷記錄著一切有價值的信息,世界和萬物的變化數(shù)據(jù)變成一 ...

大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷中的個性化推薦與應(yīng)用

大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷中的個性化推薦與應(yīng)用
2015-12-24
大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷中的個性化推薦與應(yīng)用 亞馬遜通過個性化推薦所獲取的交易額占總交易額的20%;雙十一期間,天貓和淘寶通過對數(shù)據(jù)的挖掘,使用了“千人千面”的個性化推薦;阿里CEO張勇在之后的媒體溝通會上肯 ...

欠擬合產(chǎn)生的原因有哪些?應(yīng)該如何解決?

欠擬合產(chǎn)生的原因有哪些?應(yīng)該如何解決?
2020-07-23
對于機器學(xué)習(xí)或者是深度學(xué)習(xí)模型來說,我們既希望這個模型能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中表現(xiàn)良好(訓(xùn)練誤差),又希望這個模型在測試集中也能有良好的表現(xiàn)(泛化誤差)。而過擬合和欠擬合就是用來描述泛化誤差的。欠擬合問題與過擬合 ...

正則化---提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力

正則化---提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力
2020-07-23
前面文章小編簡單給大家介紹了泛化能力的一些基礎(chǔ)知識,今天給大家?guī)淼氖翘岣吣P头夯芰Φ姆椒?-正則化。 一、首先來回顧一下什么是泛化能力 泛化能力(generalization ability),百科給出的定義是:機器 ...

機器學(xué)習(xí)中的偏差和方差是什么?有哪些區(qū)別?

機器學(xué)習(xí)中的偏差和方差是什么?有哪些區(qū)別?
2020-07-20
偏差與方差是我們在機器學(xué)習(xí)中經(jīng)常遇到的兩個概念,而且在有關(guān)機器學(xué)習(xí)的面試中,偏差與方差也經(jīng)常拿來考驗面試者的機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。偏差與方差這兩者看似簡單,但要真正弄清楚兩者之間的聯(lián)系與區(qū)別,必須要下 ...

決策樹剪枝,常用這2種方法

決策樹剪枝,常用這2種方法
2020-07-09
前面我們了解了決策樹的概念,現(xiàn)在來了解一下決策樹剪枝??赡軙腥藛枺簽槭裁匆糁?答案是:如果一棵決策樹完全生長,那么這棵決策樹所對應(yīng)的每一個葉節(jié)點中只會包含一個樣本,就很有可能面臨過擬合問題,因此 ...
XGBoost算法的這3類參數(shù),你知道嗎?
2020-07-09
XGBoost是誕生于2014年2月的一種專攻梯度提升算法的機器學(xué)習(xí)函數(shù)庫,它有很好的學(xué)習(xí)效果,速度也非???,與梯度提升算法在另一個常用機器學(xué)習(xí)庫scikit-learn中的實現(xiàn)相比,XGBoost的性能可以提升10倍以上。還有,X ...

隨機森林(Random Forest)算法的優(yōu)點和缺點都有哪些?

隨機森林(Random Forest)算法的優(yōu)點和缺點都有哪些?
2022-12-23
隨機森林(Random Forests)現(xiàn)在機器學(xué)習(xí)中比較火的一個算法,是一種基于Bagging的集成學(xué)習(xí)方法,能夠很好地處理分類和回歸的問題。下面小編整理了隨機森林的優(yōu)點和缺點,希望對大家有所幫助。 隨機森林有許多優(yōu) ...

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