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數字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須,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", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見: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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利用R語言如何判別和分類

利用R語言如何判別和分類
2018-01-21
利用R語言如何判別和分類 判別分析(discriminant analysis)是一種分類技術。它通過一個已知類別的“訓練樣本”來建立判別準則,并通過預測變量來為未知類別的數據進行分類。       ...

R語言使用boosting方法對數據分類與交叉驗證

R語言使用boosting方法對數據分類與交叉驗證
2018-01-19
R語言使用boosting方法對數據分類與交叉驗證 數據分類說明 與bagging方法類似,boosting算法也是先獲得簡單的分類器,然后通過調整錯分樣本的權重逐步改進分類器,使得后續(xù)分類器能夠學習前一輪分類器,adab ...

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
2018-01-15
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語言中可以通過調用logit函數執(zhí)行邏輯回歸分類算法并預測輸出概率。通過調用glm函數將fami ...

R語言使用樸素貝葉斯分類算法

R語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,假設樣本屬性之間相互獨立。 操作 利用樸素貝葉斯分類器對churn數據集進行分類: 導入e1071庫,使用naiveBayes函數構建分類器 library(e1071) class ...

如何成為一名頂級戰(zhàn)斗力的數據分析師

如何成為一名頂級戰(zhàn)斗力的數據分析師
2017-12-14
如何成為一名頂級戰(zhàn)斗力的數據分析師 不知道大家以前聽沒聽說過“10x Developer”這個詞,如果你連聽都還沒聽說過,那可真是時候考慮放棄自己的程序猿事業(yè)了。就像傳說一樣,一些程序猿的戰(zhàn)斗力能達到同行的10 ...

電力竊漏電用戶識別案例

電力竊漏電用戶識別案例
2021-03-08
一、案例綜述 案例編號: 102003 案例名稱: 電力、熱力、燃氣及水生產和供應業(yè)——電力竊漏電用戶識別 作者姓名(或單位、或來源): 朱江 案例所屬行業(yè) ...
R語言中樣本平衡的幾種方法
2017-12-06
R語言中樣本平衡的幾種方法 在對不平衡的分類數據集進行建模時,機器學習算法可能并不穩(wěn)定,其預測結果甚至可能是有偏的,而預測精度此時也變得帶有誤導性。在不平衡的數據中,任一算法都沒法從樣本量少的類中 ...

讓Python猜猜你是否能約會成功

讓Python猜猜你是否能約會成功
2017-09-21
讓Python猜猜你是否能約會成功 我是一個婚戀網站的數據分析師,新入職的第二天,接到老板的任務,讓我預測來婚戀網站新注冊的男生&女生是否會約會成功。 如何預測一個新來的男生是否會約會成功呢?這很簡單 ...

10個令人相見恨晚的R語言包

10個令人相見恨晚的R語言包
2017-09-15
10個令人相見恨晚的R語言包 大約3年前我開始使用R,起初進展很慢,與我習慣的語言相比,語法更加直觀也比較簡單,而且需要一段時間才能習慣于細微的差別。我還不清楚語言的力量與社區(qū)和各種包的密切關系。 ...

探秘數據可視化,CDA從來都有故事,又不缺干貨?。ǜ礁@?

探秘數據可視化,CDA從來都有故事,又不缺干貨?。ǜ礁@?
2017-08-31
探秘數據可視化,CDA從來都有故事,又不缺干貨?。ǜ礁@? 一場秋雨一場寒,趕在秋雨之前,C君又在線下跟大家面對面交流了。自7月29日的CDAS 2017中國數據分析師行業(yè)峰會以來,C君已經很久沒有和大家線下一 ...

探秘數據可視化,CDA從來都有故事,又不缺干貨!(附福利)

探秘數據可視化,CDA從來都有故事,又不缺干貨!(附福利)
2017-08-30
探秘數據可視化,CDA從來都有故事,又不缺干貨!(附福利) 一場秋雨一場寒,趕在秋雨之前,C君又在線下跟大家面對面交流了。自7月29日的CDAS 2017中國數據分析師行業(yè)峰會以來,C君已經很久沒有和大家線下一起 ...

機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱

機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱
2017-07-24
機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱 本文主要解釋一些關于機器學習模型評價的主要概念,與評價中可能會遇到的一些陷阱。如訓練集-驗證集二劃分校驗(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 數據集這里用的是australian,有14個自變量Xi,一個因變量Y,Y值只取0或1。 代碼如下: /*邏輯回歸數據集australian(690個觀測值,每個含14個屬性,目標變量y(0、1))*/   & ...

Python機器學習實戰(zhàn):信用卡欺詐檢測

Python機器學習實戰(zhàn):信用卡欺詐檢測
2017-06-05
Python機器學習實戰(zhàn):信用卡欺詐檢測 故事背景:原始數據為個人交易記錄,但是考慮數據本身的隱私性,已經對原始數據進行了類似PCA的處理,現在已經把特征數據提取好了,接下來的目的就是如何建立模型使得檢測 ...

利用Python練習數據挖掘

利用Python練習數據挖掘
2017-05-03
利用Python練習數據挖掘 覆蓋使用Python進行數據挖掘查找和描述數據結構模式的實踐工具。 第一節(jié) 介紹 數據挖掘是一個隱式提取以前未知的潛在有用的數據信息提取方式。它使用廣泛,并且是眾多應用的技術基礎。 ...

R語言不平衡數據分類指南

R語言不平衡數據分類指南
2017-02-27
R語言不平衡數據分類指南 目前我們發(fā)展出了不少機器學習算法來對數據建模,基于數據進行一些預測已經不再是難事。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果。然而 ...

R語言初學者必須要知道的事兒

R語言初學者必須要知道的事兒
2017-02-16
R語言初學者必須要知道的事兒 2017年1月24日晚8點半,樂逗游戲挖掘團隊負責人、資深R語言用戶謝佳標帶來了主題為“數據分析利器:R語言快速入門”的Chat交流。以下是主持人孫莫默整理的實錄,記錄了謝佳標與讀 ...

如何評估你的數據科學模型

如何評估你的數據科學模型
2016-11-28
如何評估你的數據科學模型 在大數據時代背景下,從數據科學當中得到的洞察結果是提高用戶體驗的最佳途徑。 數據科學家現在經常使用的各種技術有回歸算法、支持向量機(SVM)、神經網絡、近鄰取樣、Naive Bay ...

用R語言實現對不平衡數據的四種處理方法

用R語言實現對不平衡數據的四種處理方法
2016-09-07
用R語言實現對不平衡數據的四種處理方法 在對不平衡的分類數據集進行建模時,機器學習算法可能并不穩(wěn)定,其預測結果甚至可能是有偏的,而預測精度此時也變得帶有誤導性。那么,這種結果是為何發(fā)生的呢?到底是什 ...

以性別預測為例,談談數據挖掘中的分類問題

以性別預測為例,談談數據挖掘中的分類問題
2016-03-02
以性別預測為例,談談數據挖掘中的分類問題 互聯網的迅猛發(fā)展,催生了數據的爆炸式增長。面對海量的數據,如何挖掘數據的價值,成為一個越來越重要的問題。本文首先介紹數據挖掘的基本內容,然后按照數據挖掘 ...
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