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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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：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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利用R語(yǔ)言如何判別和分類

利用R語(yǔ)言如何判別和分類
2018-01-21
利用R語(yǔ)言如何判別和分類 判別分析（discriminant analysis）是一種分類技術(shù)。它通過(guò)一個(gè)已知類別的“訓(xùn)練樣本”來(lái)建立判別準(zhǔn)則，并通過(guò)預(yù)測(cè)變量來(lái)為未知類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。       ...

R語(yǔ)言使用boosting方法對(duì)數(shù)據(jù)分類與交叉驗(yàn)證

R語(yǔ)言使用boosting方法對(duì)數(shù)據(jù)分類與交叉驗(yàn)證
2018-01-19
R語(yǔ)言使用boosting方法對(duì)數(shù)據(jù)分類與交叉驗(yàn)證 數(shù)據(jù)分類說(shuō)明 與bagging方法類似，boosting算法也是先獲得簡(jiǎn)單的分類器，然后通過(guò)調(diào)整錯(cuò)分樣本的權(quán)重逐步改進(jìn)分類器，使得后續(xù)分類器能夠?qū)W習(xí)前一輪分類器，adab ...

R語(yǔ)言使用邏輯回歸分類算法

R語(yǔ)言使用邏輯回歸分類算法
2018-01-15
R語(yǔ)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(cè)。在R語(yǔ)言中可以通過(guò)調(diào)用logit函數(shù)執(zhí)行邏輯回歸分類算法并預(yù)測(cè)輸出概率。通過(guò)調(diào)用glm函數(shù)將fami ...

R語(yǔ)言使用樸素貝葉斯分類算法

R語(yǔ)言使用樸素貝葉斯分類算法
2018-01-15
樸素貝葉斯分類器也是一類基于概率的分類器，它源于貝葉斯理論，假設(shè)樣本屬性之間相互獨(dú)立。 操作 利用樸素貝葉斯分類器對(duì)churn數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類： 導(dǎo)入e1071庫(kù)，使用naiveBayes函數(shù)構(gòu)建分類器 library(e1071) class ...

如何成為一名頂級(jí)戰(zhàn)斗力的數(shù)據(jù)分析師

如何成為一名頂級(jí)戰(zhàn)斗力的數(shù)據(jù)分析師
2017-12-14
如何成為一名頂級(jí)戰(zhàn)斗力的數(shù)據(jù)分析師 不知道大家以前聽(tīng)沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)“10x Developer”這個(gè)詞，如果你連聽(tīng)都還沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)，那可真是時(shí)候考慮放棄自己的程序猿事業(yè)了。就像傳說(shuō)一樣，一些程序猿的戰(zhàn)斗力能達(dá)到同行的10 ...

電力竊漏電用戶識(shí)別案例

電力竊漏電用戶識(shí)別案例
2021-03-08
一、案例綜述 案例編號(hào)： 102003 案例名稱： 電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)——電力竊漏電用戶識(shí)別 作者姓名（或單位、或來(lái)源）： 朱江 案例所屬行業(yè) ...
R語(yǔ)言中樣本平衡的幾種方法
2017-12-06
R語(yǔ)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(cè)結(jié)果甚至可能是有偏的，而預(yù)測(cè)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(méi)法從樣本量少的類中 ...

讓Python猜猜你是否能約會(huì)成功

讓Python猜猜你是否能約會(huì)成功
2017-09-21
讓Python猜猜你是否能約會(huì)成功 我是一個(gè)婚戀網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析師，新入職的第二天，接到老板的任務(wù)，讓我預(yù)測(cè)來(lái)婚戀網(wǎng)站新注冊(cè)的男生&女生是否會(huì)約會(huì)成功。 如何預(yù)測(cè)一個(gè)新來(lái)的男生是否會(huì)約會(huì)成功呢？這很簡(jiǎn)單 ...

10個(gè)令人相見(jiàn)恨晚的R語(yǔ)言包

10個(gè)令人相見(jiàn)恨晚的R語(yǔ)言包
2017-09-15
10個(gè)令人相見(jiàn)恨晚的R語(yǔ)言包 大約3年前我開(kāi)始使用R，起初進(jìn)展很慢，與我習(xí)慣的語(yǔ)言相比，語(yǔ)法更加直觀也比較簡(jiǎn)單，而且需要一段時(shí)間才能習(xí)慣于細(xì)微的差別。我還不清楚語(yǔ)言的力量與社區(qū)和各種包的密切關(guān)系。 ...

探秘?cái)?shù)據(jù)可視化，CDA從來(lái)都有故事，又不缺干貨?。ǜ礁＠?

探秘?cái)?shù)據(jù)可視化，CDA從來(lái)都有故事，又不缺干貨！（附福利）
2017-08-31
探秘?cái)?shù)據(jù)可視化，CDA從來(lái)都有故事，又不缺干貨！（附福利） 一場(chǎng)秋雨一場(chǎng)寒，趕在秋雨之前，C君又在線下跟大家面對(duì)面交流了。自7月29日的CDAS 2017中國(guó)數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)以來(lái)，C君已經(jīng)很久沒(méi)有和大家線下一 ...

探秘?cái)?shù)據(jù)可視化，CDA從來(lái)都有故事，又不缺干貨?。ǜ礁＠?

探秘?cái)?shù)據(jù)可視化，CDA從來(lái)都有故事，又不缺干貨?。ǜ礁＠?
2017-08-30
探秘?cái)?shù)據(jù)可視化，CDA從來(lái)都有故事，又不缺干貨?。ǜ礁＠? 一場(chǎng)秋雨一場(chǎng)寒，趕在秋雨之前，C君又在線下跟大家面對(duì)面交流了。自7月29日的CDAS 2017中國(guó)數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)以來(lái)，C君已經(jīng)很久沒(méi)有和大家線下一起 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱

機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱
2017-07-24
機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱 本文主要解釋一些關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)的主要概念，與評(píng)價(jià)中可能會(huì)遇到的一些陷阱。如訓(xùn)練集-驗(yàn)證集二劃分校驗(yàn)（Hold-out validation） ...

SAS邏輯回歸之二分類

SAS邏輯回歸之二分類
2017-07-18
SAS邏輯回歸之二分類 數(shù)據(jù)集這里用的是australian,有14個(gè)自變量Xi,一個(gè)因變量Y，Y值只取0或1。 代碼如下： /*邏輯回歸數(shù)據(jù)集australian（690個(gè)觀測(cè)值，每個(gè)含14個(gè)屬性，目標(biāo)變量y(0、1)）*/   & ...

Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：信用卡欺詐檢測(cè)

Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：信用卡欺詐檢測(cè)
2017-06-05
Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：信用卡欺詐檢測(cè) 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(duì)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(lái)的目的就是如何建立模型使得檢測(cè) ...

利用Python練習(xí)數(shù)據(jù)挖掘

利用Python練習(xí)數(shù)據(jù)挖掘
2017-05-03
利用Python練習(xí)數(shù)據(jù)挖掘 覆蓋使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘查找和描述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模式的實(shí)踐工具。 第一節(jié) 介紹 數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)隱式提取以前未知的潛在有用的數(shù)據(jù)信息提取方式。它使用廣泛，并且是眾多應(yīng)用的技術(shù)基礎(chǔ)。 ...

R語(yǔ)言不平衡數(shù)據(jù)分類指南

R語(yǔ)言不平衡數(shù)據(jù)分類指南
2017-02-27
R語(yǔ)言不平衡數(shù)據(jù)分類指南 目前我們發(fā)展出了不少機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)建模，基于數(shù)據(jù)進(jìn)行一些預(yù)測(cè)已經(jīng)不再是難事。不論我們建立的是回歸或是分類模型，只要我們選擇了合適的算法，總能得到比較精確的結(jié)果。然而 ...

R語(yǔ)言初學(xué)者必須要知道的事兒

R語(yǔ)言初學(xué)者必須要知道的事兒
2017-02-16
R語(yǔ)言初學(xué)者必須要知道的事兒 2017年1月24日晚8點(diǎn)半，樂(lè)逗游戲挖掘團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、資深R語(yǔ)言用戶謝佳標(biāo)帶來(lái)了主題為“數(shù)據(jù)分析利器：R語(yǔ)言快速入門”的Chat交流。以下是主持人孫莫默整理的實(shí)錄，記錄了謝佳標(biāo)與讀 ...

如何評(píng)估你的數(shù)據(jù)科學(xué)模型

如何評(píng)估你的數(shù)據(jù)科學(xué)模型
2016-11-28
如何評(píng)估你的數(shù)據(jù)科學(xué)模型 在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，從數(shù)據(jù)科學(xué)當(dāng)中得到的洞察結(jié)果是提高用戶體驗(yàn)的最佳途徑。 數(shù)據(jù)科學(xué)家現(xiàn)在經(jīng)常使用的各種技術(shù)有回歸算法、支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、近鄰取樣、Naive Bay ...

用R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)對(duì)不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法

用R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)對(duì)不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法
2016-09-07
用R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)對(duì)不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法 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(cè)結(jié)果甚至可能是有偏的，而預(yù)測(cè)精度此時(shí)也變得帶有誤導(dǎo)性。那么，這種結(jié)果是為何發(fā)生的呢?到底是什 ...

以性別預(yù)測(cè)為例，談?wù)剶?shù)據(jù)挖掘中的分類問(wèn)題

以性別預(yù)測(cè)為例，談?wù)剶?shù)據(jù)挖掘中的分類問(wèn)題
2016-03-02
以性別預(yù)測(cè)為例，談?wù)剶?shù)據(jù)挖掘中的分類問(wèn)題 互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，催生了數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)。面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，如何挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，成為一個(gè)越來(lái)越重要的問(wèn)題。本文首先介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本內(nèi)容，然后按照數(shù)據(jù)挖掘 ...
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