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') } 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(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須,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", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見: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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機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱

機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱
2017-07-24
機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱 本文主要解釋一些關于機器學習模型評價的主要概念,與評價中可能會遇到的一些陷阱。如訓練集-驗證集二劃分校驗(Hold-out validation) ...

R語言與非參數統(tǒng)計(核密度估計)

R語言與非參數統(tǒng)計(核密度估計)
2017-07-21
R語言與非參數統(tǒng)計(核密度估計) 核密度估計是在概率論中用來估計未知的密度函數,屬于非參數檢驗方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzen window)。 假設我們有n ...

R語言與機器學習中的回歸方法學習筆記

R語言與機器學習中的回歸方法學習筆記
2017-07-21
R語言與機器學習中的回歸方法學習筆記  機器學習中的一些方法如決策樹,隨機森林,SVM,神經網絡由于對數據沒有分布的假定等普通線性回歸模型的一些約束,預測效果也比較不錯,交叉驗證結果也能被接受。下 ...

R語言與函數估計學習筆記(核方法與局部多項式)

R語言與函數估計學習筆記(核方法與局部多項式)
2017-07-20
R語言與函數估計學習筆記(核方法與局部多項式) 非參數方法 用于函數估計的非參數方法大致上有三種:核方法、局部多項式方法、樣條方法。 非參的函數估計的優(yōu)點在于穩(wěn)健,對模型沒有什么特定的假設,只是認 ...

SAS信用評分之番外篇異常值的識別

SAS信用評分之番外篇異常值的識別
2017-06-26
SAS信用評分之番外篇異常值的識別 今天想分享給大家的是我早期建模的時候一個識別異常值的辦法,也許你在“信用風險評分卡研究”看過,但是代碼只能識別一個變量,我將這個代碼作了改良,但是我在這里必須聲明 ...

大數據在信貸行業(yè)的營銷與模型應用案例

大數據在信貸行業(yè)的營銷與模型應用案例
2017-06-25
大數據在信貸行業(yè)的營銷與模型應用案例 隨著移動端增長紅利趨于減少,各媒體、搜索引擎的在線流量競價不斷走高。現如今,單純的在線展示廣告獲客成本愈發(fā)透明,效果增長乏力。隨著大數據 ...

機器學習及大數據相關面試的職責和面試問題

機器學習及大數據相關面試的職責和面試問題
2017-06-06
機器學習及大數據相關面試的職責和面試問題 各個企業(yè)對這類崗位的命名可能有所不同,比如推薦算法/數據挖掘/自然語言處理/機器學習算法工程師,或簡稱算法工程師,還有的稱為搜索/推薦算法工程師,甚至有的并入 ...

18本數據科學家必讀的R語言和Python相關書籍

18本數據科學家必讀的R語言和Python相關書籍
2017-05-25
前言 “這就是閱讀。即將新軟件安裝到大腦里的過程?!? 就我個人而言,我從視頻和在線教程中所學到的始終沒有從書本中學到的多。 了解機器學習和數據科學很容易。目前有許多開放課程,你可以馬上就開始學習。但是 ...

關于如何解釋機器學習的一些方法

關于如何解釋機器學習的一些方法
2017-05-20
關于如何解釋機器學習的一些方法 到現在你可能聽說過種種奇聞軼事,比如機器學習算法通過利用大數據能夠預測某位慈善家是否會捐款給基金會啦,預測一個在新生兒重癥病房的嬰兒是否會罹患敗血癥啦,或者預測一位 ...

sas信用評分之手動對數值變量分組

sas信用評分之手動對數值變量分組
2017-05-12
sas信用評分之手動對數值變量分組 上周內容已經有了預告,就是除了我之前發(fā)表的最優(yōu)分段,我自認為比較實際的分段方法這個方法我是借鑒了別人的經驗已經根據自己的業(yè)務經驗做的手工分組,相對于之前的最優(yōu)分組 ...

機器學習中的范數規(guī)則化之 L0、L1與L2范數

機器學習中的范數規(guī)則化之 L0、L1與L2范數
2017-05-11
機器學習中的范數規(guī)則化之 L0、L1與L2范數 今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題:過擬合與規(guī)則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規(guī)則化。最后聊下規(guī)則化項參數的選擇問題。這里因為篇 ...

初級數據科學家求職時的 3 大必備能力

初級數據科學家求職時的 3 大必備能力
2017-05-08
前言 在 Quora 上有人提問,“在招聘初級數據科學家時你最看重什么?擁有數據科學的碩士學位或參加過科學訓練營是否能加分?” 來自 Domino 數據實驗室的首席數據科學家 Eduardo Arino de la Rubia 給出了他的回答 ...

數據挖掘算法(logistic回歸,隨機森林,GBDT和xgboost)

數據挖掘算法(logistic回歸,隨機森林,GBDT和xgboost)
2017-05-04
數據挖掘算法(logistic回歸,隨機森林,GBDT和xgboost) 面網易數據挖掘工程師崗位,第一次面數據挖掘的崗位,只想著能夠去多準備一些,體驗面這個崗位的感覺,雖然最好心有不甘告終,不過繼續(xù)加油。 不過 ...

想提高數據分析工作效率?有技巧

想提高數據分析工作效率?有技巧
2017-04-10
想提高數據分析工作效率?有技巧 我剛和一位老友恢復了聯系。她一直對數據科學很感興趣,但10個月前才涉足這一領域——作為一個數據科學家加入了一個組織。我明顯感覺到她已經在新的崗位上學到了很多東西。然而 ...
谷歌微軟等科技巨頭數據科學崗位面試題(108道)
2017-04-05
來自 Glassdoor 的最新數據可以告訴我們各大科技公司最近在招聘面試時最喜歡向候選人提什么問題。首先有一個令人惋惜的結論:根據統(tǒng)計,幾乎所有的公司都有著自己的不同風格。由于 Glassdoor 允許匿名提交內容,很 ...

SAS信用評分之邏輯回歸的變量選擇

SAS信用評分之邏輯回歸的變量選擇
2017-03-29
SAS信用評分之邏輯回歸的變量選擇 關于woe的轉化,這一部在之前的這篇文章:sas批量輸出變量woe值中已經寫了,woe也只是簡單的公式轉化而已,所以在這系列中就不細究了哈。這次的文章我想來講邏輯回歸。你會說 ...

大數據輿情情感分析,如何提取情感并使用什么樣的工具?

大數據輿情情感分析,如何提取情感并使用什么樣的工具?
2017-03-28
各類 paper 是有一定的借鑒意義的,不過這主要是學術界在單個問題上的細化,要真正從研究領域落地到大數據的處理還有很多工作要做。 一、工程上的處理流程 工程上的處理流程具體包括 ...

簡單易學的機器學習算法—嶺回歸(Ridge Regression)

簡單易學的機器學習算法—嶺回歸(Ridge Regression)
2017-03-24
簡單易學的機器學習算法—嶺回歸(Ridge Regression) 一、一般線性回歸遇到的問題     在處理復雜的數據的回歸問題時,普通的線性回歸會遇到一些問題,主要表現在: 預測精度:這里要處理好這樣 ...

從曲線擬合問題窺視機器學習中的相關概念

從曲線擬合問題窺視機器學習中的相關概念
2017-03-20
從曲線擬合問題窺視機器學習中的相關概念 一直徘徊在機器學習的邊緣未敢輕易造次并畏懼其基本原理思想,從每一本厚厚的參考資料中都可以看出機器學習是一門跨越概率論、決策論、信息論以及最優(yōu)化的學科的綜合學 ...

數據挖掘十大算法之決策樹詳解(2)

數據挖掘十大算法之決策樹詳解(2)
2017-03-17
數據挖掘十大算法之決策樹詳解(2) ID3算法 ID3和C4.5都是由澳大利亞計算機科學家Ross Quinlan開發(fā)的決策樹構建算法,其中C4.5是在ID3上發(fā)展而來的。 ID3算法的核心是在決策樹各個結點上應用信息增益準 ...

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