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數(shù)字化人才認證
') } 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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CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（十八）

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

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫
2021-10-11
嗨嘍，各位同學又到了公布CDA數(shù)據(jù)分析師認證考試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！ ...

如何評估機器學習模型的商業(yè)價值

如何評估機器學習模型的商業(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)科學中也是如此。在任何數(shù)據(jù)科學項目中，細化數(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)分析認證考試模擬題庫（六）

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（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.回歸問題要遠比分類問題更加復雜 C.回歸問題最常用的評價指標體系有混淆矩 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點《機器學習基本概念》

CDA LEVEL 1 考試，知識點《機器學習基本概念》
2024-10-04
機器學習研究如何讓計算機不需要明確的程序也能具備學習能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型構(gòu)建流程 既然我們機器學習是借助數(shù)學模型理解數(shù)學，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行對 比 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（二十）

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（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)督學習 C.邏輯回歸是非線性回歸 ...

機器學習還能預測心血管疾?。繘]錯，我用python寫出來了

機器學習還能預測心血管疾??？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   后期：Mika 【導讀】手把手教你如何用python寫出心血管疾病預測模型。 全球每年約有1700萬人死于心血管疾病，當中主要表現(xiàn) ...

盤點機器學習中那些神奇的損失函數(shù)

盤點機器學習中那些神奇的損失函數(shù)
2018-08-14
盤點機器學習中那些神奇的損失函數(shù) 我最近在學習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習中的一些專業(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定義的目標類。就是通過學習得到一個目標函數(shù)f,把每個屬性集映射到一個預先定義的類標號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行類別標號預測。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，作為學習筆記記錄分享。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)集進行建模時，機器學習算法可能并不穩(wěn)定，其預測結(jié)果甚至可能是有偏的，而預測精度此時也變得帶有誤導性。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行分析，那如何評估什 ...

二分類任務(wù)：決策樹到邏輯回歸，簡單的性能指標！

二分類任務(wù)：決策樹到邏輯回歸，簡單的性能指標！
2020-06-09
理論物理學家和研究科學家Mehmet Suzen曾表示，二分類任務(wù)是機器學習的基礎(chǔ)。但是，其性能的標準統(tǒng)計信息是一種數(shù)學工具，ROC-AUC很難解釋。在這里，引入了一種性能度量，該度量僅考慮進行正確的二進制分類的可能 ...

機器學習python應(yīng)用，簡單機器學習項目實踐！

機器學習python應(yīng)用，簡單機器學習項目實踐！
2020-05-25
上一篇文章中介紹了機器學習的簡單知識，還有python中進行機器學習實踐需要的生態(tài)環(huán)境，接下來將會通過鳶尾花分類這個例子對機器學習做一個簡要的介紹。通過一步一步地實現(xiàn)這個項目來介紹以下內(nèi)容。 導入和 ...

資深BUG族整理：矩陣分析之矩陣原理相關(guān)指南

資深BUG族整理：矩陣分析之矩陣原理相關(guān)指南
2020-05-25
hello大家好，我是寫B(tài)UG的一行，矩陣相信大家都已經(jīng)不陌生了，在高中的時候已經(jīng)接觸過了，在后來大學學習線性代數(shù)時就已經(jīng)逼近全面的進行了解了，矩陣運算在科學計算中是非常中要的，而矩陣的基本運算包括矩陣的加 ...
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