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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(hù)后臺(tái)檢測(cè)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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):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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隨機(jī)森林(RF, RandomForest)介紹

隨機(jī)森林(RF, RandomForest)介紹
2016-05-04
隨機(jī)森林(RF, RandomForest)介紹 隨機(jī)森林(RF, RandomForest)包含多個(gè)決策樹(shù)的分類(lèi)器,并且其輸出的類(lèi)別是由個(gè)別樹(shù)輸出的類(lèi)別的眾數(shù)而定。通過(guò)自助法(boot-strap)重采樣技術(shù),不斷生成訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林模型
2016-04-21
機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林模型 01 樹(shù)與森林 在構(gòu)建決策樹(shù)的時(shí)候,可以讓樹(shù)進(jìn)行完全生長(zhǎng),也可以通過(guò)參數(shù)控制樹(shù)的深度或者葉子節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,通常完全生長(zhǎng)的樹(shù)會(huì)帶來(lái)過(guò)擬合問(wèn)題。過(guò)擬合一般由數(shù)據(jù)中的噪聲和離群點(diǎn) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案

機(jī)器學(xué)習(xí)—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案
2016-04-12
機(jī)器學(xué)習(xí)—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案 大數(shù)據(jù)時(shí)代里,互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)每天都會(huì)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(hù)的比如搜索引擎的排序結(jié)果,間接影響用戶(hù)的比如網(wǎng)絡(luò)游戲的流失用戶(hù)預(yù)測(cè)、支付平臺(tái)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(lái)我們將探討樸素貝葉斯模型、線(xiàn)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(xún)模型簡(jiǎn)單有效 ...

R語(yǔ)言與機(jī)器學(xué)習(xí)(分類(lèi)算法)支持向量機(jī)

R語(yǔ)言與機(jī)器學(xué)習(xí)(分類(lèi)算法)支持向量機(jī)
2016-03-26
R語(yǔ)言與機(jī)器學(xué)習(xí)(分類(lèi)算法)支持向量機(jī) 說(shuō)到支持向量機(jī),必須要提到j(luò)uly大神的《支持向量機(jī)通俗導(dǎo)論》,個(gè)人感覺(jué)再怎么寫(xiě)也不可能寫(xiě)得比他更好的了。這也正如青蓮居士見(jiàn)到崔顥的黃鶴樓后也只能?chē)@“此處有景道 ...
實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù),從小樣本中篩選海量樣本
2016-01-21
實(shí)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(lèi)文明以來(lái)所有數(shù)據(jù)總和的90%。我們?cè)丛床粩嘤涗浿磺杏袃r(jià)值的信息,世界和萬(wàn)物的變化數(shù)據(jù)變成一 ...

大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的個(gè)性化推薦與應(yīng)用

大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的個(gè)性化推薦與應(yīng)用
2015-12-24
大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的個(gè)性化推薦與應(yīng)用 亞馬遜通過(guò)個(gè)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(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘,使用了“千人千面”的個(gè)性化推薦;阿里CEO張勇在之后的媒體溝通會(huì)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(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)或者是深度學(xué)習(xí)模型來(lái)說(shuō),我們既希望這個(gè)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(gè)模型在測(cè)試集中也能有良好的表現(xiàn)(泛化誤差)。而過(guò)擬合和欠擬合就是用來(lái)描述泛化誤差的。欠擬合問(wèn)題與過(guò)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(jiǎn)單給大家介紹了泛化能力的一些基礎(chǔ)知識(shí),今天給大家?guī)?lái)的是提高模型泛化能力的方法--正則化。 一、首先來(lái)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(jī)器 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏差和方差是什么?有哪些區(qū)別?

機(jī)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?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常遇到的兩個(gè)概念,而且在有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的面試中,偏差與方差也經(jīng)常拿來(lái)考驗(yàn)面試者的機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。偏差與方差這兩者看似簡(jiǎn)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(shù)剪枝,常用這2種方法

決策樹(shù)剪枝,常用這2種方法
2020-07-09
前面我們了解了決策樹(shù)的概念,現(xiàn)在來(lái)了解一下決策樹(shù)剪枝。可能會(huì)有人問(wèn):為什么要剪枝?答案是:如果一棵決策樹(shù)完全生長(zhǎng),那么這棵決策樹(shù)所對(duì)應(yīng)的每一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)中只會(huì)包含一個(gè)樣本,就很有可能面臨過(guò)擬合問(wèn)題,因此 ...
XGBoost算法的這3類(lèi)參數(shù),你知道嗎?
2020-07-09
XGBoost是誕生于2014年2月的一種專(zhuān)攻梯度提升算法的機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)庫(kù),它有很好的學(xué)習(xí)效果,速度也非常快,與梯度提升算法在另一個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)scikit-learn中的實(shí)現(xiàn)相比,XGBoost的性能可以提升10倍以上。還有,X ...

隨機(jī)森林(Random Forest)算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)都有哪些?

隨機(jī)森林(Random Forest)算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)都有哪些?
2022-12-23
隨機(jī)森林(Random Forests)現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)中比較火的一個(gè)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(lèi)和回歸的問(wèn)題。下面小編整理了隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),希望對(duì)大家有所幫助。 隨機(jī)森林有許多優(yōu) ...

3種常見(jiàn)集成算法模型的詳細(xì)理解

3種常見(jiàn)集成算法模型的詳細(xì)理解
2020-07-08
集成算法(Emseble Learning)是構(gòu)建多個(gè)學(xué)習(xí)器,然后通過(guò)一定策略將這些學(xué)習(xí)器組合起來(lái),讓它們來(lái)完成學(xué)習(xí)任務(wù)的,通常可以獲得比單一學(xué)習(xí)顯著優(yōu)越的學(xué)習(xí)器。 常見(jiàn)的集成算法模型有:Bagging、Boosting、Stack ...

對(duì)于KNN算法概念以及原理的簡(jiǎn)單理解

對(duì)于KNN算法概念以及原理的簡(jiǎn)單理解
2020-07-09
KNN的全稱(chēng)是K-Nearest Neighbors,具體意思為K個(gè)最近的鄰居。KNN算法可以說(shuō)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最簡(jiǎn)單、最基礎(chǔ)的算法了。既能用于分類(lèi),也能用于回歸。是通過(guò)測(cè)量不同特征值之間的距離來(lái)進(jìn)行分類(lèi)。 KNN的基本思路 ...

如何理解欠擬合?常用的處理方法有哪些?

如何理解欠擬合?常用的處理方法有哪些?
2020-07-08
一、欠擬合概念及理解 機(jī)器學(xué)習(xí)中欠擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是模型在訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)表現(xiàn)都欠佳的情況。一個(gè)欠擬合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不是一個(gè)良好的模型并且在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不好這是顯而易見(jiàn)的。 圖 ...

最大后驗(yàn)估計(jì)MAP是什么?它是怎么推導(dǎo)出來(lái)的?

最大后驗(yàn)估計(jì)MAP是什么?它是怎么推導(dǎo)出來(lái)的?
2020-07-08
最大后驗(yàn)估計(jì)(maximum a posteriori probability estimate), 簡(jiǎn)稱(chēng)為MAP。在貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)中,最大后驗(yàn)估計(jì)是通過(guò)利用經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得對(duì)未觀測(cè)量的點(diǎn)態(tài)估計(jì)。 與極大似然估計(jì)類(lèi)似,不同的是,在似然函數(shù)后面多乘了一 ...
特征工程是什么?常用的方法有哪些?
2020-07-07
“數(shù)據(jù)決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限,而算法只是盡可能逼近這個(gè)上限”,這里的數(shù)據(jù)指的就是經(jīng)過(guò)特征工程得到的數(shù)據(jù)。特征工程指的是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槟P偷挠?xùn)練數(shù)據(jù)的過(guò)程,它的目的就是獲取更好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)特征,使得機(jī)器 ...
SVM和LR有哪些相同點(diǎn)和不同點(diǎn)
2020-07-03
SVM和LR是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的算法,今天就讓我們來(lái)看一下這兩者有哪些相同點(diǎn)和不同點(diǎn)吧。 SVM和LR的相同點(diǎn): 1.LR和SVM都是有監(jiān)督的學(xué)習(xí) 2.LR和SVM都可以處理分類(lèi)問(wèn)題,且一般都用于處理線(xiàn)性二分類(lèi)問(wèn)題(在 ...

交叉驗(yàn)證:評(píng)估模型的泛化能力表現(xiàn)

交叉驗(yàn)證:評(píng)估模型的泛化能力表現(xiàn)
2020-06-16
注明:本文章所有代碼均來(lái)自scikit-learn官方網(wǎng)站 在實(shí)際情況中,如果一個(gè)模型要上線(xiàn),數(shù)據(jù)分析員需要反復(fù)調(diào)試模型,以防止模型僅在已知數(shù)據(jù)集的表現(xiàn)較好,在未知數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)較差。即要確保模型的泛化能力 ...

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