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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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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(xiàng)中不是PCA轉(zhuǎn)換計(jì)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(shí)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(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的商業(yè)價(jià)值

如何評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的商業(yè)價(jià)值
2021-09-22
作者:amitvkulkarni CDA數(shù)據(jù)分析師編譯 概述 對(duì)于任何評(píng)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(xiàng)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(gè)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(xiàng)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(píng)價(jià)指標(biāo)體系有混淆矩 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)《機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念》

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)《機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念》
2024-10-04
機(jī)器學(xué)習(xí)研究如何讓計(jì)算機(jī)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(jī)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(shí)點(diǎn)匯總《分類分析》

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)匯總《分類分析》
2024-08-13
列聯(lián)表和卡方檢驗(yàn) 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(yàn)的方法來進(jìn)行驗(yàn)證。 列聯(lián)表是兩個(gè)分類變量的分類水平之間形成的交叉頻數(shù)表,通過計(jì)算行百分比或列百分比,對(duì)實(shí)際頻率和期望頻率進(jìn)行對(duì) 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(duì)了嗎? 16.QQ圖可以用來檢驗(yàn)( ) 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(jī)器學(xué)習(xí)還能預(yù)測心血管疾病?沒錯(cuò),我用python寫出來了

機(jī)器學(xué)習(xí)還能預(yù)測心血管疾???沒錯(cuò),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(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)中那些神奇的損失函數(shù)

盤點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)中那些神奇的損失函數(shù)
2018-08-14
盤點(diǎn)機(jī)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(jī)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(píng)估
2018-06-13
數(shù)據(jù)挖掘---分類:基本概念、決策樹、與模型評(píng)估 分類:基本概念、決策樹與模型評(píng)估 分類任務(wù)就是確定對(duì)象屬于那個(gè)預(yù)定義的目標(biāo)類。就是通過學(xué)習(xí)得到一個(gè)目標(biāo)函數(shù)f,把每個(gè)屬性集映射到一個(gè)預(yù)先定義的類標(biāo)號(hào)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(jì)的分類算法模型的算法,是根據(jù)一個(gè)或者多個(gè)特征進(jìn)行類別標(biāo)號(hào)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(gè)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(yàn)證
2017-07-19
R語言邏輯回歸、ROC曲線和十折交叉驗(yàn)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(gè)自變量Xi,一個(gè)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(duì)不平衡的分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模時(shí),機(jī)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(shí)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(píng)價(jià)
2016-08-15
數(shù)據(jù)挖掘系列分類算法評(píng)價(jià) 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(píng)估

R語言與分類算法的績效評(píng)估
2016-05-18
R語言與分類算法的績效評(píng)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(duì)分類算法進(jìn)行評(píng)價(jià),那 ...

模型驗(yàn)證的常用武器

模型驗(yàn)證的常用武器
2016-04-03
模型驗(yàn)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(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Boosting等。針對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)集,可以有這么多的算法進(jìn)行分析,那如何評(píng)估什 ...

二分類任務(wù):決策樹到邏輯回歸,簡單的性能指標(biāo)!

二分類任務(wù):決策樹到邏輯回歸,簡單的性能指標(biāo)!
2020-06-09
理論物理學(xué)家和研究科學(xué)家Mehmet Suzen曾表示,二分類任務(wù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。但是,其性能的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)信息是一種數(shù)學(xué)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(jìn)行正確的二進(jìn)制分類的可能 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)python應(yīng)用,簡單機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)踐!

機(jī)器學(xué)習(xí)python應(yīng)用,簡單機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)踐!
2020-05-25
上一篇文章中介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的簡單知識(shí),還有python中進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐需要的生態(tài)環(huán)境,接下來將會(huì)通過鳶尾花分類這個(gè)例子對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)做一個(gè)簡要的介紹。通過一步一步地實(shí)現(xiàn)這個(gè)項(xiàng)目來介紹以下內(nèi)容。 導(dǎo)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(shí)候已經(jīng)接觸過了,在后來大學(xué)學(xué)習(xí)線性代數(shù)時(shí)就已經(jīng)逼近全面的進(jìn)行了解了,矩陣運(yùn)算在科學(xué)計(jì)算中是非常中要的,而矩陣的基本運(yùn)算包括矩陣的加 ...
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