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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(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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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,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 ...

如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等機(jī)器學(xué)習(xí)算法

如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2020-05-27
機(jī)器學(xué)習(xí)既是藝術(shù)又是科學(xué)。但當(dāng)您查看機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí),沒(méi)有一種解決方案或一種適合所有情況的算法。有幾個(gè)因素會(huì)影響您選擇哪種機(jī)器學(xué)習(xí)。 有些問(wèn)題非常具體,需要采取獨(dú)特的方法。例如,如果您使用推薦系統(tǒng), ...

如何用python預(yù)測(cè)“命定的那個(gè)TA”什么時(shí)候住酒店?

如何用python預(yù)測(cè)“命定的那個(gè)TA”什么時(shí)候住酒店?
2020-05-25
作者:野水晶體  來(lái)源:livandata 看到這個(gè)題目,大家是否會(huì)有一些小小的想法?別鬧了!筆者是一個(gè)正經(jīng)人,討論的也是一個(gè)有關(guān)python的技術(shù)問(wèn)題,哈哈~ 每個(gè)人的行為都是有跡可循的,這些 ...

Python可視化工具推薦:圖片交互性行極佳的Plotly

Python可視化工具推薦:圖片交互性行極佳的Plotly
2020-05-25
1、 簡(jiǎn)單介紹 一般大家在學(xué)習(xí)python機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候,用的最多Python可視化的包就是matplot和seaborn, 這2個(gè)可視化的優(yōu)點(diǎn)在于門(mén)檻低,代碼容易理解,并且容易上手。唯一的可能的缺點(diǎn)就是畫(huà)出來(lái)的圖不能交互 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力差嗎?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力差嗎?
2020-05-21
泛化能力,英文全稱(chēng)generalization ability,指機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)新鮮樣本的適應(yīng)能力,一種預(yù)測(cè)新的input類(lèi)別的能力。 通過(guò)學(xué)習(xí)找到隱含在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律,并對(duì)具有同一規(guī)律的學(xué)習(xí)集以外的數(shù)據(jù),這種經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)可 ...

下采樣和池化的區(qū)別是什么?

下采樣和池化的區(qū)別是什么?
2020-05-19
有部分同學(xué),在學(xué)習(xí)初期,會(huì)認(rèn)為下采樣和池化是指同樣的事情,只是叫法不同而已,其實(shí)這是一種錯(cuò)誤的認(rèn)知。 下采樣(subsampled),或稱(chēng)為降采樣(downsampled),指縮小圖像。其主要目是使得圖像符合顯示區(qū)域的 ...

Python可視化工具:Plotly

Python可視化工具:Plotly
2020-05-09
一般大家在學(xué)習(xí)python機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候,用的最多的可視化的包就是matplot和seaborn, 這2個(gè)可視化的優(yōu)點(diǎn)在于門(mén)檻低,代碼容易理解,并且容易上手。唯一的可能的缺點(diǎn)就是畫(huà)出來(lái)的圖不能交互,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是matplot和se ...

關(guān)于模型優(yōu)化的幾個(gè)思考

關(guān)于模型優(yōu)化的幾個(gè)思考
2020-04-16
目前模型的問(wèn)法優(yōu)化看似進(jìn)入了一個(gè)瓶頸期,在這個(gè)階段模型的同學(xué)一直在調(diào)數(shù)據(jù)跑模型,但見(jiàn)效甚微,大家難免會(huì)有些感到手足無(wú)措,或者沮喪,這種情況在咱們做模型的過(guò)程中肯定會(huì)經(jīng)常遇到的。那么如果碰到 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)——揭露海平面上升帶來(lái)的危害有多大

機(jī)器學(xué)習(xí)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)——揭露海平面上升帶來(lái)的危害有多大
2020-03-04
作者 | Michael Barnard  編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 海平面上升是一個(gè)受到廣泛研究的現(xiàn)象,這是全球變暖造成的。首先,額外的熱量使陸地冰融化。然后,水變暖,因此膨脹了一點(diǎn)。這種結(jié)合意味 ...

33 個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)「煉丹」技巧

33 個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)「煉丹」技巧
2019-12-26
作者 | Andrej Karpathy 編譯 | AI有道 特斯拉人工智能部門(mén)主管 Andrej Karpathy 發(fā)布新博客,介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的技巧。 Andrej Karpathy 是深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域、與領(lǐng)域的研究員 ...

7 大類(lèi)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)創(chuàng)新綜述

7 大類(lèi)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)創(chuàng)新綜述
2019-12-26
作者 | Asifullah Khan & Anabia Sohail 編譯 | 機(jī)器之心 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種特殊類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在各種競(jìng)賽基準(zhǔn)上表現(xiàn)出了當(dāng)前最優(yōu)結(jié)果。深度 CNN 架構(gòu)在挑戰(zhàn)性基準(zhǔn)任務(wù)比賽 ...

一文帶你深入了解,什么是深度學(xué)習(xí)及其工作原理

一文帶你深入了解,什么是深度學(xué)習(xí)及其工作原理
2019-12-25
作者 | CraigStedman 編譯 | CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)的一種,它模仿人類(lèi)獲取某些類(lèi)型的知識(shí)的方式。深度學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)的重要元素,其中包括統(tǒng)計(jì)和預(yù) ...

用OpenCV等構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)憧隙ㄓ玫蒙希? class=

用OpenCV等構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)憧隙ㄓ玫蒙希?/dt>
2020-05-21
在我們的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室,我們?cè)谠S多高性能的機(jī)器已經(jīng)積累了成千上萬(wàn)個(gè)小時(shí)的訓(xùn)練。然而,并不是只有計(jì)算機(jī)在這個(gè)過(guò)程中學(xué)到了很多東西:我們自己也犯了很多錯(cuò)誤,修復(fù)了很多錯(cuò)誤。 我們承認(rèn)這些都是眾所周知 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)
2019-12-17
作者 | 我的智慧生活 來(lái)源 | 咪付 在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)的效果需要用各種指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)。本文將闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用性能評(píng)價(jià)指標(biāo),矢量卷積與神經(jīng)網(wǎng)格的評(píng)價(jià)指標(biāo)不包括在內(nèi)。 訓(xùn)練與 ...

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