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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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機(jī)器學(xué)習(xí)中的評價(jià)指標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評價(jià)指標(biāo)
2019-12-17
作者 | 我的智慧生活 來源 | 咪付 在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)的效果需要用各種指標(biāo)來評價(jià)。本文將闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用性能評價(jià)指標(biāo),矢量卷積與神經(jīng)網(wǎng)格的評價(jià)指標(biāo)不包括在內(nèi)。 訓(xùn)練與 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評價(jià)指標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評價(jià)指標(biāo)
2019-11-01
作者 | 我的智慧生活 來源 | 咪付 在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)的效果需要用各種指標(biāo)來評價(jià)。本文將闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用性能評價(jià)指標(biāo),矢量卷積與神經(jīng)網(wǎng)格的評價(jià)指標(biāo)不包括在內(nèi)。 訓(xùn)練與識 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評價(jià)指標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評價(jià)指標(biāo)
2019-10-25
作者 | 我的智慧生活 來源 | 咪付 在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)的效果需要用各種指標(biāo)來評價(jià)。本文將闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用性能評價(jià)指標(biāo),矢量卷積與神經(jīng)網(wǎng)格的評價(jià)指標(biāo)不包括在內(nèi)。 訓(xùn)練與識 ...

一文讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法(附圖文詳解)

一文讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法(附圖文詳解)
2019-09-25
作者 | Badreesh Shetty 整理 | 大數(shù)據(jù)文摘 說起分類算法,相信學(xué)過機(jī)器學(xué)習(xí)的同學(xué)都能侃上一二。 可是,你能夠如數(shù)家珍地說出所有常用的分類算法,以及他們的特征、優(yōu)缺點(diǎn)嗎?比如說, ...

特異度等不可不知的11個(gè)重要機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估指標(biāo)

特異度等不可不知的11個(gè)重要機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估指標(biāo)
2020-05-20
【磐創(chuàng)AI導(dǎo)讀】:評估一個(gè)模型是建立一個(gè)有效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的核心部分,本文為大家介紹了一些機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估指標(biāo),希望對大家有所幫助。 評估一個(gè)模型是建立一個(gè)有效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的核心部分 ...

用ROC曲線解析預(yù)測模型

用ROC曲線解析預(yù)測模型
2019-07-22
出品 | CDA數(shù)據(jù)分析研究院 數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)在過去幾年里真正成長的術(shù)語,似乎每個(gè)人都想加入。最具吸引力的目標(biāo)之一是利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)的力量來創(chuàng)建能夠預(yù)測各種結(jié)果的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。通過定義明確的模型 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(二)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(二)
2019-02-19
在上一篇文章中我們給大家介紹了很多的機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識,機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識是比較零碎的,但卻是十分重要的,所以我們要重視這些內(nèi)容。在這篇文章中我們會繼續(xù)為大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)涉及到的基礎(chǔ)概念 ...

你應(yīng)該知道的模型評估的五個(gè)方法

你應(yīng)該知道的模型評估的五個(gè)方法
2018-08-19
你應(yīng)該知道的模型評估的五個(gè)方法 好久沒更新了,我怕再不更,我要掉粉了,這次來更新的是模型評估的常見的五個(gè)方法: 1、混淆矩陣。 2、提升圖&洛倫茲圖。 3、 基尼系數(shù) 4、ks曲線 5、roc曲線。 ...

信用卡通不過?用數(shù)據(jù)分析技術(shù),帶你深度解析信用卡評分體系

信用卡通不過?用數(shù)據(jù)分析技術(shù),帶你深度解析信用卡評分體系
2018-06-23
信用卡通不過?用數(shù)據(jù)分析技術(shù),帶你深度解析信用卡評分體系 隨著互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代的到來,信用評分體系顯得越發(fā)重要,本文就解讀信用卡評分體系是如何建立的。 客戶信息涉及到很多因素,因此許多因素?zé)o法在機(jī) ...

R語言︱決策樹族——隨機(jī)森林算法

R語言︱決策樹族——隨機(jī)森林算法
2018-06-15
R語言︱決策樹族——隨機(jī)森林算法 一、隨機(jī)森林理論介紹 1.1 優(yōu)缺點(diǎn) 優(yōu)點(diǎn)。 (1)不必?fù)?dān)心過度擬合; (2)適用于數(shù)據(jù)集中存在大量未知特征; (3)能夠估計(jì)哪個(gè)特征在分類中更重要; (4)具有很好的抗噪聲能力; (5) ...

【數(shù)據(jù)看球】2018 年世界杯奪冠預(yù)測,CDA帶你用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析

【數(shù)據(jù)看球】2018 年世界杯奪冠預(yù)測,CDA帶你用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析
2018-06-14
【數(shù)據(jù)看球】2018 年世界杯奪冠預(yù)測,CDA帶你用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析 隨著2018年FIFA世界杯開賽在即,世界各地的球迷都渴望知道:誰將奪取夢寐以求的冠軍獎杯? 如果你不僅是一名資深球迷,而且還是技術(shù)宅,那么你 ...

用R軟件做分類樹和回歸樹(CART)

用R軟件做分類樹和回歸樹(CART)
2018-05-29
用R軟件做分類樹和回歸樹(CART) 決策樹(Decision Tree)又稱為判定樹,是運(yùn)用于分類的一種樹結(jié)構(gòu)。其中的每個(gè)內(nèi)部結(jié)點(diǎn)(internal node)代表對某個(gè)屬性的一次測試,每條邊代表一個(gè)測試結(jié)果,葉結(jié)點(diǎn)(leaf) ...

R語言利用nnet包訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

R語言利用nnet包訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2018-05-23
R語言利用nnet包訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 R語言提供了另外一個(gè)能夠處理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法包nnet,該算法提供了傳統(tǒng)的前饋反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)。 操作 安裝包與數(shù)據(jù)分類: library(nnet) data(\"iris\") set.s ...

R語言之-caret包應(yīng)用

R語言之-caret包應(yīng)用
2018-05-19
R語言之-caret包應(yīng)用 caret包應(yīng)用之一:數(shù)據(jù)預(yù)處理 在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí),我們會用到R中的很多擴(kuò)展包,各自有不同的函數(shù)和功能。如果能將它們綜合起來應(yīng)用就會很方便。caret包(Classification and Regressio ...

不平衡學(xué)習(xí)算法的評估指標(biāo)

不平衡學(xué)習(xí)算法的評估指標(biāo)
2018-04-05
不平衡學(xué)習(xí)算法的評估指標(biāo) 先來看下類不平衡的定義:對于二元分類問題,存在類別分布不平衡的問題,即某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于另一類(分別稱為多數(shù)類和少數(shù)類)。具有這樣特征的二元分類數(shù)據(jù)集被稱為不平衡 ...

在機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題

在機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題
2018-04-01
在機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題 很多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中,訓(xùn)練集中可能會存在某個(gè)或某些類別下的樣本數(shù)遠(yuǎn)大于另一些類別下的樣本數(shù)目。即類別不平衡,為了使得學(xué)習(xí)達(dá)到更好的效果,因此需要解決該類別 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測

機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測
2018-03-29
機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測 故事背景:原始數(shù)據(jù)為個(gè)人交易記錄,但是考慮數(shù)據(jù)本身的隱私性,已經(jīng)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了類似PCA的處理,現(xiàn)在已經(jīng)把特征數(shù)據(jù)提取好了,接下來的目的就是如何建立模型使得檢測的效 ...

非平衡數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)常用處理方法

非平衡數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)常用處理方法
2018-03-26
非平衡數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)常用處理方法 定義:不平衡數(shù)據(jù)集:在分類等問題中,正負(fù)樣本,或者各個(gè)類別的樣本數(shù)目不一致。 例子:在人臉檢測中,比如訓(xùn)練庫有10萬張人臉圖像,其中9萬沒有包含人臉,1萬包含人 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法

機(jī)器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法
2018-03-25
機(jī)器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法 不平衡數(shù)據(jù)集: 在分類等問題中,正負(fù)樣本,或者各個(gè)類別的樣本數(shù)目不一致。 :在人臉檢測中,比如訓(xùn)練庫有10萬張人臉圖像,其中9萬沒有包含人臉,1萬包含人臉, ...

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn)

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn)
2018-03-07
常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn) Basis(基礎(chǔ)): MSE(Mean Square Error 均方誤差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...
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