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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)說明請(qǐng)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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如何評(píng)估模型的準(zhǔn)確性?
2023-06-15
為了評(píng)估一個(gè)模型的準(zhǔn)確性,需要考慮多個(gè)因素。以下是一些可能有用的方法和技術(shù): 混淆矩陣 混淆矩陣是評(píng)估分類模型的常用工具。它將實(shí)際類別與模型預(yù)測(cè)的類別進(jìn)行比較,并將結(jié)果呈現(xiàn)在二維表格中。這種方法可以計(jì) ...
如何處理不平衡數(shù)據(jù)集?
2023-06-15
不平衡數(shù)據(jù)集是指在分類問題中,某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別的樣本數(shù)量。這種情況可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和評(píng)估出現(xiàn)偏差,從而影響其性能和準(zhǔn)確性。因此,在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí),需要采取一系列的方法 ...
如何選擇適當(dāng)?shù)乃惴ǎ?/dt>
2023-06-15
選擇適當(dāng)?shù)乃惴ㄊ菙?shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中至關(guān)重要的一個(gè)步驟。它決定了我們最終將使用哪種方法來分析和處理數(shù)據(jù),以及對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。在本文中,我們將介紹如何選擇適當(dāng)?shù)乃惴?,并提供一些常見的算法選擇標(biāo)準(zhǔn)。 ...
如何評(píng)估模型的性能?
2023-06-15
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,模型的性能評(píng)估是非常重要的一步。通過對(duì)模型性能的評(píng)估,我們可以了解模型的表現(xiàn)如何,并且可以根據(jù)這些表現(xiàn)來確定是否需要對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化或調(diào)整。本文將介紹如何評(píng)估模型性能以及評(píng)估時(shí)需要注意的事 ...

在SPSS中做二元logistic回歸,數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集怎么分的?

在SPSS中做二元logistic回歸,數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集怎么分的?
2023-05-12
在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)建模時(shí),我們通常需要將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和測(cè)試集。這種做法能夠幫助我們?cè)u(píng)估模型的性能,并檢驗(yàn)?zāi)P褪欠襁^擬合或欠擬合。在SPSS中做二元logistic回歸也不例外。 二元logistic回歸是一種用來建立 ...

用SPSS一元線性回歸后的調(diào)整后r方與r方的差有什么關(guān)系?

用SPSS一元線性回歸后的調(diào)整后r方與r方的差有什么關(guān)系?
2023-05-08
一元線性回歸是一種用于分析兩個(gè)變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。它可以幫助我們理解一個(gè)因變量如何隨著一個(gè)自變量的變化而變化。在進(jìn)行一元線性回歸分析后,我們會(huì)得到兩個(gè)重要指標(biāo):R方和調(diào)整后R方。這篇文章將探討這兩 ...
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否優(yōu)于logistic回歸?
2023-04-19
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和logistic回歸是兩種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它們都被廣泛應(yīng)用于分類問題。雖然這兩種算法都有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和適用范圍,但在許多情況下,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比logistic回歸更為優(yōu)越。 首先,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理非線 ...
XGBoost做分類問題時(shí)每一輪迭代擬合的是什么?
2023-04-18
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是一種強(qiáng)大的集成學(xué)習(xí)算法,常用于解決分類和回歸問題。它是一種基于決策樹的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在解決分類問題時(shí),每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對(duì)XGBoost分類問題中每一輪迭代 ...
caffe框架中 LRN層有什么作用。改變各個(gè)參數(shù)會(huì)有怎么的效果。求大神指點(diǎn)?
2023-04-18
LRN層全稱為Local Response Normalization層,在caffe框架中是一種常用的正則化技術(shù),它可以增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能和抗干擾能力。本文將對(duì)LRN層的作用、參數(shù)以及改變參數(shù)的效果進(jìn)行詳細(xì)解析。 LRN層的作用 在深度 ...
如何對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)xgboost中數(shù)據(jù)集不平衡進(jìn)行處理?
2023-04-18
機(jī)器學(xué)習(xí)是一種利用算法和模型從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)的方法,而不需要明確編程。隨著技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)在解決各種問題方面得到了廣泛的應(yīng)用。但是,在實(shí)際應(yīng)用中,我們會(huì)遇到一個(gè)常見的問題:不平衡的數(shù)據(jù)集。 由于某 ...
怎么理解tensorflow中tf.train.shuffle_batch()函數(shù)?
2023-04-13
TensorFlow是一種流行的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了許多函數(shù)和工具來優(yōu)化模型的訓(xùn)練過程。其中一個(gè)非常有用的函數(shù)是tf.train.shuffle_batch(),它可以幫助我們更好地利用數(shù)據(jù)集,以提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。 首先,讓 ...
為什么xgboost泰勒二階展開后效果就比較好了呢?
2023-04-13
XGBoost是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法,用于解決分類和回歸問題。它在許多數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽中表現(xiàn)優(yōu)異,并被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,如金融、醫(yī)療、電子商務(wù)等。 在XGBoost中,每個(gè)樹的構(gòu)建都是基于殘差的。因此,如果我 ...

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù),訓(xùn)練目標(biāo),學(xué)習(xí)速率怎么確定?

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù),訓(xùn)練目標(biāo),學(xué)習(xí)速率怎么確定?
2023-04-13
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于解決分類、回歸和聚類等問題。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練目標(biāo)和學(xué)習(xí)速率是三個(gè)重要的超參數(shù),對(duì)模型的性能和訓(xùn)練效率有著至關(guān)重要的影響。本文將從理論和實(shí)踐兩 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖像的時(shí)候,像素值都是大于0的,那么激活函數(shù)relu還有什么作用呢?
2023-04-13
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)中最為常用的一種模型,在圖像處理、語音識(shí)別等領(lǐng)域取得了很多重要的成果。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中,激活函數(shù)是一個(gè)非常重要的組成部分,其中R ...

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中Batch Size的設(shè)置必須要2的N次方嗎?

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中Batch Size的設(shè)置必須要2的N次方嗎?
2023-04-12
在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中,Batch Size是一個(gè)非常重要的參數(shù)。它定義了一次迭代所使用的樣本數(shù)量,即每次從訓(xùn)練集中取出一批數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。在實(shí)際應(yīng)用中,有很多人認(rèn)為Batch Size必須設(shè)置成2的N次方,但其實(shí)并不是 ...
LSTM的一個(gè)batch到底是怎么進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的?
2023-04-12
LSTM(長短期記憶)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,廣泛應(yīng)用于自然語言處理、語音識(shí)別、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。在使用LSTM模型時(shí),輸入數(shù)據(jù)通常按照batch方式加載到模型中進(jìn)行訓(xùn)練。下面將詳細(xì)介紹一個(gè)batch如何進(jìn)入LS ...

為什么用Keras搭建的LSTM訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率都極低?

為什么用Keras搭建的LSTM訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率都極低?
2023-04-11
Keras是一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API,它簡化了深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練過程。其中,LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),適用于時(shí)序數(shù)據(jù)處理。然而,在使用Keras搭建LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),有時(shí)會(huì) ...
決策樹作為一種分類方法為什么可以用于預(yù)測(cè)?
2023-04-11
決策樹是一種常見的分類方法,它通過將數(shù)據(jù)集分成小的子集來構(gòu)建分類模型。決策樹的主要思想是基于一系列規(guī)則(即節(jié)點(diǎn))來預(yù)測(cè)輸出值。在決策樹中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)屬性或特征,每個(gè)邊代表該屬性可能的值,而每個(gè)葉 ...
CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練準(zhǔn)確率很快就收斂為1,一般會(huì)是什么原因?
2023-04-11
CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是深度學(xué)習(xí)中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在訓(xùn)練這些模型時(shí),我們通常會(huì)關(guān)注訓(xùn)練的準(zhǔn)確率,即模型對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)精度。然而,有時(shí)候我們會(huì)發(fā)現(xiàn),在訓(xùn)練一段時(shí)間后,模型的準(zhǔn)確率會(huì)很快地收斂 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中歸一化層的作用?
2023-04-11
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Network, CNN) 是一種深度學(xué)習(xí)模型,常用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。除了常見的卷積層、池化層和全連接層,CNN 中還有一個(gè)重要的組件就是歸一化層 (Normalization Layer)。在本文中,我 ...

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