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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, // 表示用戶后臺檢測極驗(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)說明請參見：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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【干貨】半監(jiān)督學(xué)習(xí)（下）Label Spreading

【干貨】半監(jiān)督學(xué)習(xí)（下）Label Spreading
2025-02-05
當(dāng)我們只有非常少量的已標(biāo)記數(shù)據(jù)，同時(shí)有大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，可以使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來處理。在sklearn中，基于圖算法的半監(jiān)督學(xué)習(xí)有Label Propagation和Label Spreading兩種。他們的主要區(qū)別是第二種方法帶有正則 ...
還在被數(shù)據(jù)分析師面試問題難倒？這10個(gè)高頻考題+答案，提前背熟！
2024-12-20
在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)分析師面試時(shí)，掌握高頻考題及其解答是應(yīng)對面試的關(guān)鍵。為了幫助大家輕松上岸，以下是10個(gè)高頻考題及其詳細(xì)解析，外加一些面試中的小技巧和實(shí)用建議，助你在面試中穩(wěn)操勝券！ 1?? 數(shù)學(xué)模型掌握情況 考察 ...
異常值處理的常用算法
2024-12-06
異常值在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)中起著至關(guān)重要的作用。它們可能源自測量錯誤、數(shù)據(jù)損壞，或者代表真實(shí)但罕見的事件。這種數(shù)據(jù)的存在可能會極大地影響我們的分析結(jié)果和模型準(zhǔn)確性。因此，識別和處理異常值是我們必須認(rèn)真 ...

優(yōu)化隨機(jī)森林模型的策略

優(yōu)化隨機(jī)森林模型的策略
2024-12-06
隨機(jī)森林，作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析和預(yù)測建模中。要充分發(fā)揮隨機(jī)森林模型的潛力，我們需要深入了解如何優(yōu)化其性能，以在不同場景下獲得更準(zhǔn)確和穩(wěn)健的結(jié)果。優(yōu)化隨機(jī)森林模型涉及多個(gè)方面， ...

欠擬合的數(shù)學(xué)原理探討

欠擬合的數(shù)學(xué)原理探討
2024-12-06
欠擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)建模中一個(gè)常見但棘手的問題。其核心在于模型過于簡單，無法完整捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系，導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。讓我們深入探討欠擬合的數(shù)學(xué)原理、特征及解決方法。 欠擬合的 ...
如何利用集成學(xué)習(xí)優(yōu)化模型性能
2024-12-06
數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中，集成學(xué)習(xí)是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它通過結(jié)合多個(gè)模型的力量，提升整體預(yù)測性能和穩(wěn)定性。這種方法利用多個(gè)個(gè)體學(xué)習(xí)器的智慧，以改善模型的準(zhǔn)確度、泛化能力和魯棒性。我們將深入探討幾種常見的集成學(xué)習(xí)方法 ...
深入了解CNN和RNN的工作原理
2024-12-06
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中兩個(gè)重要而獨(dú)特的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。它們各自在處理不同類型的數(shù)據(jù)和任務(wù)時(shí)展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢，使得它們成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的核心技術(shù)之一。讓我們深入探討它們的 ...
數(shù)據(jù)分析模型的錯誤分析與修正
2024-12-06
數(shù)據(jù)分析模型的構(gòu)建是一個(gè)錯綜復(fù)雜的過程，涉及數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、誤差分析和優(yōu)化等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在這篇文章中，我們將深入探討常見的問題及解決方案，以及如何通過錯誤分析不斷完善模型。 數(shù)據(jù)問題 數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)分 ...

隨機(jī)森林模型的優(yōu)勢與劣勢分析

隨機(jī)森林模型的優(yōu)勢與劣勢分析
2024-12-06
隨機(jī)森林模型作為一種強(qiáng)大的集成學(xué)習(xí)算法，被廣泛應(yīng)用于分類和回歸問題。它融合了多個(gè)決策樹的預(yù)測結(jié)果，綜合考量后做出最終預(yù)測，具有獨(dú)特的優(yōu)勢和劣勢，讓我們一起深入探討。 優(yōu)勢 高準(zhǔn)確性: 隨機(jī)森林利用多個(gè)決 ...
隨機(jī)森林在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用優(yōu)缺點(diǎn)
2024-12-06
隨機(jī)森林（Random Forest）作為一種集成學(xué)習(xí)算法，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域廣受歡迎。它通過構(gòu)建多個(gè)決策樹，并結(jié)合它們的預(yù)測結(jié)果，旨在提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。讓我們深入探討隨機(jī)森林在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用優(yōu)勢和局限性。 ...
圖像識別模型的優(yōu)化最佳實(shí)踐
2024-12-06
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征重要性可視化是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，用于評估和展示特征對模型預(yù)測結(jié)果的影響程度。通過合理利用這些技巧和方法，研究人員和工程師能夠更好地優(yōu)化圖像識別模型，提高其性能和準(zhǔn)確性。 條形圖與水平條形 ...
無序多分類logistic回歸中的特征選擇方法
2024-12-06
在無序多分類Logistic回歸中，特征選擇是至關(guān)重要的一步，直接影響模型性能和解釋能力。選擇合適的特征可以使模型更加簡潔高效，提高預(yù)測準(zhǔn)確性，從而為數(shù)據(jù)分析師帶來更好的工作成果和職業(yè)發(fā)展機(jī)會。下面將介紹幾種 ...
隨機(jī)森林算法在大數(shù)據(jù)中的優(yōu)勢和不足
2024-12-06
隨機(jī)森林算法是一種備受推崇的集成學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并綜合它們的預(yù)測結(jié)果，以提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。這種算法在處理各種復(fù)雜數(shù)據(jù)情境下表現(xiàn)突出，但也存在一些局限性需要認(rèn)真對待。讓我們深入探討隨 ...
交叉熵?fù)p失函數(shù)的梯度下降算法
2024-12-05
在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，交叉熵?fù)p失函數(shù)扮演著關(guān)鍵角色，特別是在分類問題中。它不僅被廣泛運(yùn)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，而且通過衡量模型預(yù)測的概率分布與實(shí)際標(biāo)簽分布之間的差異，指導(dǎo)著模型參數(shù)的優(yōu)化路徑。 交 ...
隨機(jī)森林對于大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢
2024-12-05
隨機(jī)森林是一種強(qiáng)大且多用途的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。讓我們深入探討隨機(jī)森林在處理大數(shù)據(jù)時(shí)的關(guān)鍵優(yōu)勢，并了解為什么它備受推崇。 高度可擴(kuò)展性與并行化處理 隨機(jī)森林通過同時(shí)構(gòu)建多棵決策 ...
隨機(jī)森林模型的優(yōu)勢與局限性
2024-12-05
隨機(jī)森林（Random Forest）作為一種集成學(xué)習(xí)方法，在分類或回歸任務(wù)中通過構(gòu)建多個(gè)決策樹而聞名。它融合了決策樹的易解釋性和靈活性，在各種實(shí)際問題中展現(xiàn)出色。本文深入探討隨機(jī)森林模型的優(yōu)勢和局限性，揭示其在 ...

隨機(jī)森林算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)對比

隨機(jī)森林算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)對比
2024-12-05
隨機(jī)森林算法是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并結(jié)合它們的預(yù)測結(jié)果來提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。隨機(jī)森林在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域扮演著重要角色，其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)各具特色，在選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)需要權(quán)衡考慮。 ...
數(shù)據(jù)分析相關(guān)的數(shù)學(xué)知識
2024-12-02
在今天的數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)扮演著至關(guān)重要的角色。對于數(shù)據(jù)分析師而言，熟練掌握各種數(shù)據(jù)可視化技術(shù)至關(guān)重要。通過恰到好處的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和分析，數(shù)據(jù)分析師能夠?yàn)槠髽I(yè)決策提供有力支持。讓我們一起深入探討數(shù)據(jù)分析中必 ...
學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析需要掌握的技能
2024-12-02
在追求成為一名出色的數(shù)據(jù)分析師的道路上，技術(shù)和軟技能同樣重要。技術(shù)技能涵蓋了諸多方面，其中包括： 統(tǒng)計(jì)學(xué)知識 探索龐大數(shù)據(jù)集中的模式和關(guān)聯(lián)，需要掌握假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析以及抽樣方法等統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)。 編程技能 ...

數(shù)據(jù)分析師是干嘛的？全面揭秘這個(gè)職業(yè)的真實(shí)工作內(nèi)容

數(shù)據(jù)分析師是干嘛的？全面揭秘這個(gè)職業(yè)的真實(shí)工作內(nèi)容
2024-10-12
作者:魚仔 某中廠老兵|CDA2級持證人|數(shù)據(jù)踐行者 作為一名數(shù)據(jù)分析師，很多人都會問，數(shù)據(jù)分析師究竟是干什么的？這個(gè)職業(yè)表面看上去充滿了數(shù)字與統(tǒng)計(jì)，但其實(shí)，它更像是一座橋梁，將數(shù)據(jù)與企業(yè)決策緊密相連 ...

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