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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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18本數(shù)據(jù)科學(xué)家必讀的R語言和Python相關(guān)書籍

18本數(shù)據(jù)科學(xué)家必讀的R語言和Python相關(guān)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(xué)到的始終沒有從書本中學(xué)到的多。 了解機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)很容易。目前有許多開放課程,你可以馬上就開始學(xué)習(xí)。但是 ...

關(guān)于如何解釋機器學(xué)習(xí)的一些方法

關(guān)于如何解釋機器學(xué)習(xí)的一些方法
2017-05-20
關(guān)于如何解釋機器學(xué)習(xí)的一些方法 到現(xiàn)在你可能聽說過種種奇聞軼事,比如機器學(xué)習(xí)算法通過利用大數(shù)據(jù)能夠預(yù)測某位慈善家是否會捐款給基金會啦,預(yù)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(yù)測一位 ...

sas信用評分之手動對數(shù)值變量分組

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

機器學(xué)習(xí)中的范數(shù)規(guī)則化之 L0、L1與L2范數(shù)

機器學(xué)習(xí)中的范數(shù)規(guī)則化之 L0、L1與L2范數(shù)
2017-05-11
機器學(xué)習(xí)中的范數(shù)規(guī)則化之 L0、L1與L2范數(shù) 今天我們聊聊機器學(xué)習(xí)中出現(xiàn)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(shù)規(guī)則化。最后聊下規(guī)則化項參數(shù)的選擇問題。這里因為篇 ...

初級數(shù)據(jù)科學(xué)家求職時的 3 大必備能力

初級數(shù)據(jù)科學(xué)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(shù)據(jù)科學(xué)家時你最看重什么?擁有數(shù)據(jù)科學(xué)的碩士學(xué)位或參加過科學(xué)訓(xùn)練營是否能加分?” 來自 Domino 數(shù)據(jù)實驗室的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家 Eduardo Arino de la Rubia 給出了他的回答 ...

數(shù)據(jù)挖掘算法(logistic回歸,隨機森林,GBDT和xgboost)

數(shù)據(jù)挖掘算法(logistic回歸,隨機森林,GBDT和xgboost)
2017-05-04
數(shù)據(jù)挖掘算法(logistic回歸,隨機森林,GBDT和xgboost) 面網(wǎng)易數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位,第一次面數(shù)據(jù)挖掘的崗位,只想著能夠去多準(zhǔn)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(shù)據(jù)分析工作效率?有技巧

想提高數(shù)據(jù)分析工作效率?有技巧
2017-04-10
想提高數(shù)據(jù)分析工作效率?有技巧 我剛和一位老友恢復(fù)了聯(lián)系。她一直對數(shù)據(jù)科學(xué)很感興趣,但10個月前才涉足這一領(lǐng)域——作為一個數(shù)據(jù)科學(xué)家加入了一個組織。我明顯感覺到她已經(jīng)在新的崗位上學(xué)到了很多東西。然而 ...
谷歌微軟等科技巨頭數(shù)據(jù)科學(xué)崗位面試題(108道)
2017-04-05
來自 Glassdoor 的最新數(shù)據(jù)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(jié)論:根據(jù)統(tǒng)計,幾乎所有的公司都有著自己的不同風(fēng)格。由于 Glassdoor 允許匿名提交內(nèi)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(guān)于woe的轉(zhuǎn)化,這一部在之前的這篇文章:sas批量輸出變量woe值中已經(jīng)寫了,woe也只是簡單的公式轉(zhuǎn)化而已,所以在這系列中就不細(xì)究了哈。這次的文章我想來講邏輯回歸。你會說 ...

大數(shù)據(jù)輿情情感分析,如何提取情感并使用什么樣的工具?

大數(shù)據(jù)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(xué)術(shù)界在單個問題上的細(xì)化,要真正從研究領(lǐng)域落地到大數(shù)據(jù)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(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—嶺回歸(Ridge Regression)

簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—嶺回歸(Ridge Regression)
2017-03-24
簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—嶺回歸(Ridge Regression) 一、一般線性回歸遇到的問題     在處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)的回歸問題時,普通的線性回歸會遇到一些問題,主要表現(xiàn)在: 預(yù)測精度:這里要處理好這樣 ...

從曲線擬合問題窺視機器學(xué)習(xí)中的相關(guān)概念

從曲線擬合問題窺視機器學(xué)習(xí)中的相關(guān)概念
2017-03-20
從曲線擬合問題窺視機器學(xué)習(xí)中的相關(guān)概念 一直徘徊在機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)是一門跨越概率論、決策論、信息論以及最優(yōu)化的學(xué)科的綜合學(xué) ...

數(shù)據(jù)挖掘十大算法之決策樹詳解(2)

數(shù)據(jù)挖掘十大算法之決策樹詳解(2)
2017-03-17
數(shù)據(jù)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(xué)家Ross Quinlan開發(fā)的決策樹構(gòu)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(jié)點上應(yīng)用信息增益準(zhǔn) ...

數(shù)據(jù)挖掘十大算法之CART詳解

數(shù)據(jù)挖掘十大算法之CART詳解
2017-03-16
數(shù)據(jù)挖掘十大算法之CART詳解 CART生成 CART假設(shè)決策樹是二叉樹,內(nèi)部結(jié)點特征的取值為“是”和“否”,左分支是取值為“是”的分支,右分支是取值為“否”的分支。這樣的決策樹等價于遞歸地二分每個特征,將 ...

干貨 | 基礎(chǔ)機器學(xué)習(xí)算法

干貨 | 基礎(chǔ)機器學(xué)習(xí)算法
2017-03-10
本篇內(nèi)容主要是面向機器學(xué)習(xí)初學(xué)者,介紹常見的機器學(xué)習(xí)算法,當(dāng)然,歡迎同行交流。 哲學(xué)要回答的基本問題是從哪里來、我是誰、到哪里去,尋找答案的過程或許可以借鑒機器學(xué)習(xí)的套路:組織數(shù)據(jù)->挖掘知識->預(yù)測未來。 ...

R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南

R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南
2017-02-27
R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南 目前我們發(fā)展出了不少機器學(xué)習(xí)算法來對數(shù)據(jù)建模,基于數(shù)據(jù)進(jìn)行一些預(yù)測已經(jīng)不再是難事。不論我們建立的是回歸或是分類模型,只要我們選擇了合適的算法,總能得到比較精確的結(jié)果。然而 ...

數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實現(xiàn)(四)---多項式回歸

數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實現(xiàn)(四)---多項式回歸
2017-01-23
數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實現(xiàn)(四)---多項式回歸 在我們平時做回歸的時候,大部分都是假定自變量和因變量是線性,但有時候自變量和因變量可能是非線性的,這時候我們就可能需要多項式回歸了,多 ...

揭秘丨備戰(zhàn)CDA數(shù)據(jù)分析競賽!

揭秘丨備戰(zhàn)CDA數(shù)據(jù)分析競賽!
2017-01-16
 Kaggle是一個數(shù)據(jù)分析建模的應(yīng)用競賽平臺,有點類似KDD-CUP(國際知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘競賽),企業(yè)或者研究者可以將問題背景、數(shù)據(jù)、期望指標(biāo)等發(fā)布到Kaggle上,以競賽的形式向廣大的數(shù)據(jù)科學(xué)家征集解決方案 ...

用Python進(jìn)行梯度提升算法的參數(shù)調(diào)整

用Python進(jìn)行梯度提升算法的參數(shù)調(diào)整
2017-01-02
用Python進(jìn)行梯度提升算法的參數(shù)調(diào)整 提升算法(Boosting)在處理偏差-方差權(quán)衡的問題上表現(xiàn)優(yōu)越,和裝袋算法(Bagging)僅僅注重控制方差不同,提升算法在控制偏差和方差的問題上往往更加有效。在這里,我們提供一 ...

決策樹(專家藥物模型)操作案例

決策樹(專家藥物模型)操作案例
2016-12-25
決策樹(專家藥物模型)操作案例 依據(jù)常用案例專家藥物模型使用SmartMining桌面版,以決策樹算法為背景,說明大數(shù)據(jù)如何構(gòu)建專家診病模型,以及如何通過可視化探索數(shù)據(jù),實現(xiàn)決策樹同樣的計算結(jié)果!案例側(cè)重于大數(shù) ...

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