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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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資源 | 一個(gè)Python特征選擇工具,助力實(shí)現(xiàn)高效機(jī)器學(xué)習(xí)

資源 | 一個(gè)Python特征選擇工具,助力實(shí)現(xiàn)高效機(jī)器學(xué)習(xí)
2018-07-11
資源 | 一個(gè)Python特征選擇工具,助力實(shí)現(xiàn)高效機(jī)器學(xué)習(xí) 鑒于特征選擇在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的重要性,數(shù)據(jù)科學(xué)家 William Koehrsen 近日在 GitHub 上公布了一個(gè)特征選擇器 Python 類,幫助研究者更高效地完成特征選 ...

算法太多挑花眼?教你如何選擇正確的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

算法太多挑花眼?教你如何選擇正確的機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2018-07-05
算法太多挑花眼?教你如何選擇正確的機(jī)器學(xué)習(xí)算法 機(jī)器學(xué)習(xí)算法雖多,卻沒(méi)有什么普適的解決方案。決策樹(shù)、隨機(jī)森林、樸素貝葉斯、深度網(wǎng)絡(luò)等等等等,是不是有時(shí)候覺(jué)得挑花了眼呢?福利來(lái)啦~本文將教你慧眼識(shí)精 ...

從零開(kāi)始用Python構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

從零開(kāi)始用Python構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-07-04
從零開(kāi)始用Python構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 動(dòng)機(jī):為了更加深入的理解深度學(xué)習(xí),我們將使用 python 語(yǔ)言從頭搭建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而不是使用像 Tensorflow 那樣的封裝好的框架。我認(rèn)為理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部工作原理,對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué) ...

量化多種策略受關(guān)注 發(fā)展核心在研發(fā)

量化多種策略受關(guān)注 發(fā)展核心在研發(fā)
2018-06-26
量化多種策略受關(guān)注 發(fā)展核心在研發(fā) 近年市場(chǎng)和行情的變化,給量化投資團(tuán)隊(duì)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。不少量化私募順應(yīng)市場(chǎng)做出調(diào)整,從加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制、優(yōu)化升級(jí)策略、開(kāi)發(fā)新策略等角度進(jìn)行探索。私募表示量化投資最核 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)入門之多項(xiàng)式曲線擬合

機(jī)器學(xué)習(xí)入門之多項(xiàng)式曲線擬合
2018-06-22
機(jī)器學(xué)習(xí)入門之多項(xiàng)式曲線擬合 機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是最近幾年特別火的領(lǐng)域,比如微軟小冰、微軟cortana、蘋(píng)果siri、谷歌Now和alphaGo都使用了機(jī)器學(xué)習(xí),使得他們的產(chǎn)品變得更加智能。 當(dāng)然除了這些科技巨頭, ...

決策樹(shù)、隨機(jī)森林簡(jiǎn)單原理和實(shí)現(xiàn)

決策樹(shù)、隨機(jī)森林簡(jiǎn)單原理和實(shí)現(xiàn)
2018-06-16
決策樹(shù)、隨機(jī)森林簡(jiǎn)單原理和實(shí)現(xiàn) 一:概念 決策樹(shù)(Decision Tree)是一種簡(jiǎn)單但是廣泛使用的分類器。通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹(shù),可以高效的對(duì)未知的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。決策數(shù)有兩大優(yōu)點(diǎn):1)決策樹(shù)模型可以讀性好 ...

R語(yǔ)言︱決策樹(shù)族——隨機(jī)森林算法

R語(yǔ)言︱決策樹(shù)族——隨機(jī)森林算法
2018-06-15
R語(yǔ)言︱決策樹(shù)族——隨機(jī)森林算法 一、隨機(jī)森林理論介紹 1.1 優(yōu)缺點(diǎn) 優(yōu)點(diǎn)。 (1)不必?fù)?dān)心過(guò)度擬合; (2)適用于數(shù)據(jù)集中存在大量未知特征; (3)能夠估計(jì)哪個(gè)特征在分類中更重要; (4)具有很好的抗噪聲能力; (5) ...

幾個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法 - 決策樹(shù)算法

幾個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法 - 決策樹(shù)算法
2018-06-14
幾個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法 - 決策樹(shù)算法 1 決策樹(shù)算法(Decision Tree)是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中歸納出一組分類規(guī)則的過(guò)程。 實(shí)際操作中,與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不相矛盾的決策樹(shù)可能有多個(gè),也可能一個(gè)都沒(méi)有;理想情況是找到一個(gè) ...

一文搞定數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的最常見(jiàn)面試題

一文搞定數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的最常見(jiàn)面試題
2018-06-13
一文搞定數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的最常見(jiàn)面試題 去的幾個(gè)月中,我參加了一些公司數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方向初級(jí)崗位的面試。 我面試的這些崗位和數(shù)據(jù)科學(xué)、常規(guī)機(jī)器學(xué)習(xí)還有專業(yè)的自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)模型可解釋的重要及必要性

機(jī)器學(xué)習(xí)模型可解釋的重要及必要性
2018-06-06
機(jī)器學(xué)習(xí)模型可解釋的重要及必要性 不管你是管理自己的資金還是客戶資金,只要你在做資產(chǎn)管理,每一步的投資決策都意義重大,做技術(shù)分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一個(gè)決策的細(xì)節(jié),但是通過(guò)機(jī)器學(xué) ...

scikit-learn 邏輯回歸類庫(kù)使用小結(jié)

scikit-learn 邏輯回歸類庫(kù)使用小結(jié)
2018-05-20
scikit-learn 邏輯回歸類庫(kù)使用小結(jié) 1. 概述 在scikit-learn中,與邏輯回歸有關(guān)的主要是這3個(gè)類。LogisticRegression, LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path。其中LogisticRegression和Logi ...

一文詳解計(jì)算機(jī)視覺(jué)五大技術(shù)

一文詳解計(jì)算機(jī)視覺(jué)五大技術(shù)
2018-05-16
一文詳解計(jì)算機(jī)視覺(jué)五大技術(shù) 目前,計(jì)算機(jī)視覺(jué)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一。計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)際上是一個(gè)跨領(lǐng)域的交叉學(xué)科,包括計(jì)算機(jī)科學(xué)(圖形、算法、理論、系統(tǒng)、體系結(jié)構(gòu)),數(shù)學(xué)(信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí) ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù)詳解

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù)詳解
2018-05-15
數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù)詳解 「數(shù)據(jù)科學(xué)家比程序員擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì),比統(tǒng)計(jì)學(xué)家擅長(zhǎng)編程?!贡疚慕榻B了數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù),包括線性回歸、分類、重采樣、降維、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)等。 不管你對(duì)數(shù) ...

如何設(shè)計(jì)出一個(gè)比較成功量化策略

如何設(shè)計(jì)出一個(gè)比較成功量化策略
2018-05-07
如何設(shè)計(jì)出一個(gè)比較成功量化策略 設(shè)計(jì)量化交易策略其實(shí)就是一個(gè)想法+驗(yàn)證的過(guò)程。 一、想法的來(lái)源: 大概有以下幾個(gè)思路: 1、金融理論。 金融理論里資產(chǎn)定價(jià)的核心就是無(wú)套利原則。這里說(shuō)的套利 ...

教你用Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

教你用Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
2018-04-05
教你用Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單監(jiān)督學(xué)習(xí)算法 監(jiān)督學(xué)習(xí)作為運(yùn)用最廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,一直以來(lái)都是從數(shù)據(jù)挖掘信息的重要手段。即便是在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)興起的近日,監(jiān)督學(xué)習(xí)也依舊是入門機(jī)器學(xué)習(xí)的鑰匙。 這篇監(jiān)督學(xué)習(xí)教程 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練樣本不均衡問(wèn)題

機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練樣本不均衡問(wèn)題
2018-04-03
機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練樣本不均衡問(wèn)題 在實(shí)際中,訓(xùn)練模型用的數(shù)據(jù)并不是均衡的,在一個(gè)多分類問(wèn)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(gè)問(wèn) ...

深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記03 損失函數(shù)

深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記03 損失函數(shù)
2018-04-02
深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記03 損失函數(shù) 前向傳播之-損失函數(shù) 損失函數(shù):在前面一節(jié)咱們介紹了得分函數(shù),就是給定一個(gè)輸入,對(duì)于所有類別都要給出這個(gè)輸入屬于該類別的一個(gè)分值,如上圖所示,對(duì)于每一 ...

深度學(xué)習(xí)入門課程筆記 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)入門課程筆記 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-04-02
深度學(xué)習(xí)入門課程筆記 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò): 首先咱們先來(lái)回顧一下之前課程所講前向傳播和反向傳播知識(shí)點(diǎn),前往傳播就是從輸入X到最終得到LOSS值的過(guò)程,反向傳播是從最終的LOSS值經(jīng)過(guò)梯度的傳播最終計(jì) ...

在機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問(wèn)題

在機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問(wèn)題
2018-04-01
在機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問(wèn)題 很多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中,訓(xùn)練集中可能會(huì)存在某個(gè)或某些類別下的樣本數(shù)遠(yuǎn)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(dá)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(huì)存在不平衡數(shù)據(jù)的分類問(wèn)題,比如在異常監(jiān)控預(yù)測(cè)中,由于異常就大多數(shù)情況下都不會(huì)出現(xiàn),因此想要達(dá)到良好的識(shí)別效果普通的分類算法還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,這里介紹幾 ...

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