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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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怎么用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測模型?
2023-04-10
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種能夠建立預(yù)測模型的強大工具,它可以通過對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析來預(yù)測未來事件的發(fā)生情況。在本文中,我們將探討如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立預(yù)測模型,從而提高我們制定決策的準(zhǔn)確性和效率。 收集數(shù)據(jù) 首先 ...
nlp序列標(biāo)注任務(wù)如何處理類別極度不平衡問題?
2023-04-07
自然語言處理(NLP)中的序列標(biāo)注任務(wù)涉及將一系列文本標(biāo)記為特定類別。 在這種情況下,如果數(shù)據(jù)集中存在類別不平衡,則可能會影響模型的性能。 對于一個極度不平衡的數(shù)據(jù)集,即使使用優(yōu)秀的機器學(xué)習(xí)算法,也可能會 ...

作為文科生,我是如何轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)挖掘工程師的 | CDA持證人分享

作為文科生,我是如何轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)挖掘工程師的 | CDA持證人分享
2024-08-13
大家好,今天跟大家?guī)硪粋€分享,主題是關(guān)于我如何從文科生轉(zhuǎn)行為數(shù)據(jù)挖掘工程師的。 第一部分講一下我作為文科生轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)挖掘的歷程; 第二部分是關(guān)于目前從事數(shù)據(jù)挖掘,主要針對商業(yè)數(shù)據(jù)挖 ...

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(十八)

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(十八)
2021-10-12
不過,在出題前,要公布上一期Level Ⅲ 中91-95題的答案,大家一起來看! 92、B 94、C 96、請問選項中不是PCA轉(zhuǎn)換計算流程的步驟是 B.樣本集矩陣中心化 D.求樣本集矩陣的協(xié)方差矩陣的特征值和特征 ...

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫
2021-10-11
嗨嘍,各位同學(xué)又到了公布CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試Level Ⅲ的模擬試題時間了,今天給大家?guī)淼氖悄M試題(一)中的91-95題。(材料題) 不過,在出題前,要公布上一期Level Ⅲ 中86-90題的答案,大家一起來看! ...

如何評估機器學(xué)習(xí)模型的商業(yè)價值

如何評估機器學(xué)習(xí)模型的商業(yè)價值
2021-09-22
作者:amitvkulkarni CDA數(shù)據(jù)分析師編譯 概述 對于任何評估來說,最難的是保持簡單易操作,在數(shù)據(jù)科學(xué)中也是如此。在任何數(shù)據(jù)科學(xué)項目中,細(xì)化數(shù)據(jù)、微調(diào)模型、部署它們的迭代過程都是一個持續(xù)的過程 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(六)

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(六)
2021-04-29
查看更多題目 21、A 23、A 25、D A.可能嚴(yán)重低估誤差項的方差 C.最小方差無偏性不再成立 D.最小方差無偏性仍成立 A.回歸問題要遠(yuǎn)比分類問題更加復(fù)雜 C.回歸問題最常用的評價指標(biāo)體系有混淆矩 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識點《機器學(xué)習(xí)基本概念》

CDA LEVEL 1 考試,知識點《機器學(xué)習(xí)基本概念》
2024-10-04
機器學(xué)習(xí)研究如何讓計算機不需要明確的程序也能具備學(xué)習(xí)能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型構(gòu)建流程 既然我們機器學(xué)習(xí)是借助數(shù)學(xué)模型理解數(shù)學(xué),那么最重要的原材料就是數(shù)據(jù)了。獲取數(shù)據(jù) ...

CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《分類分析》

CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《分類分析》
2024-08-13
列聯(lián)表和卡方檢驗 分類變量之間的相關(guān)性一般可以采用列聯(lián)表分析或卡方檢驗的方法來進(jìn)行驗證。 列聯(lián)表是兩個分類變量的分類水平之間形成的交叉頻數(shù)表,通過計算行百分比或列百分比,對實際頻率和期望頻率進(jìn)行對 比 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(二十)

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(二十)
2021-01-19
不過,在出題前,要公布下上一期11-15題的答案,大家一起來看! 12、A 14、B 你答對了嗎? 16.QQ圖可以用來檢驗( ) B.共線性 D.過擬合 A.邏輯回歸是無監(jiān)督學(xué)習(xí) C.邏輯回歸是非線性回歸 ...

機器學(xué)習(xí)還能預(yù)測心血管疾???沒錯,我用python寫出來了

機器學(xué)習(xí)還能預(yù)測心血管疾病?沒錯,我用python寫出來了
2020-09-07
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品   作者:Mika 數(shù)據(jù):真達(dá)   后期:Mika 【導(dǎo)讀】手把手教你如何用python寫出心血管疾病預(yù)測模型。 全球每年約有1700萬人死于心血管疾病,當(dāng)中主要表現(xiàn) ...

盤點機器學(xué)習(xí)中那些神奇的損失函數(shù)

盤點機器學(xué)習(xí)中那些神奇的損失函數(shù)
2018-08-14
盤點機器學(xué)習(xí)中那些神奇的損失函數(shù) 我最近在學(xué)習(xí)R語言,但是估R語言我應(yīng)該沒能跟sas一樣玩那么好。今天來更新在機器學(xué)習(xí)中的一些專業(yè)術(shù)語,例如一些損失函數(shù),正則化,核函數(shù)是什么東西。 損失函數(shù):損失函 ...
數(shù)據(jù)挖掘---分類:基本概念、決策樹、與模型評估
2018-06-13
數(shù)據(jù)挖掘---分類:基本概念、決策樹、與模型評估 分類:基本概念、決策樹與模型評估 分類任務(wù)就是確定對象屬于那個預(yù)定義的目標(biāo)類。就是通過學(xué)習(xí)得到一個目標(biāo)函數(shù)f,把每個屬性集映射到一個預(yù)先定義的類標(biāo)號y. 一 ...

R語言使用邏輯回歸分類算法

R語言使用邏輯回歸分類算法
2018-05-31
R語言使用邏輯回歸分類算法 邏輯回歸屬于概率統(tǒng)計的分類算法模型的算法,是根據(jù)一個或者多個特征進(jìn)行類別標(biāo)號預(yù)測。在R語言中可以通過調(diào)用logit函數(shù)執(zhí)行邏輯回歸分類算法并預(yù)測輸出概率。通過調(diào)用glm函數(shù)將fam ...
R語言多元分析系列
2017-07-21
R語言多元分析系列 R語言多元分析系列之一:主成分分析 主成分分析(principal components analysis, PCA)是一種分析、簡化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。它把原始數(shù)據(jù)變換到一個新的坐標(biāo)系統(tǒng)中,使得任何數(shù)據(jù)投影的第一 ...
R語言邏輯回歸、ROC曲線和十折交叉驗證
2017-07-19
R語言邏輯回歸、ROC曲線和十折交叉驗證 自己整理編寫的邏輯回歸模板,作為學(xué)習(xí)筆記記錄分享。數(shù)據(jù)集用的是14個自變量Xi,一個因變量Y的australian數(shù)據(jù)集。 1. 測試集和訓(xùn)練集3、7分組 [html] view plain copy ...
R語言中樣本平衡的幾種方法
2017-06-07
R語言中樣本平衡的幾種方法 在對不平衡的分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模時,機器學(xué)習(xí)算法可能并不穩(wěn)定,其預(yù)測結(jié)果甚至可能是有偏的,而預(yù)測精度此時也變得帶有誤導(dǎo)性。在不平衡的數(shù)據(jù)中,任一算法都沒法從樣本量少的類中 ...
數(shù)據(jù)挖掘系列分類算法評價
2016-08-15
數(shù)據(jù)挖掘系列分類算法評價 一、引言 分類算法有很多,不同分類算法又用很多不同的變種。不同的分類算法有不同的特定,在不同的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)的效果也不同,我們需要根據(jù)特定的任務(wù)進(jìn)行算法的選擇,如何選擇 ...

R語言與分類算法的績效評估

R語言與分類算法的績效評估
2016-05-18
R語言與分類算法的績效評估 關(guān)于分類算法我們之前也討論過了KNN、決策樹、naivebayes、SVM、ANN、logistic回歸。關(guān)于這么多的分類算法,我們自然需要考慮誰的表現(xiàn)更加的優(yōu)秀。 既然要對分類算法進(jìn)行評價,那 ...

模型驗證的常用武器

模型驗證的常用武器
2016-04-03
模型驗證的常用武器 分類模型是數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用非常廣泛的算法之一,常用的分類算法有Logistic模型、決策樹、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Boosting等。針對同一個數(shù)據(jù)集,可以有這么多的算法進(jìn)行分析,那如何評估什 ...
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