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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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R語言混合型數(shù)據(jù)聚類分析案例

R語言混合型數(shù)據(jù)聚類分析案例
2018-06-04
R語言混合型數(shù)據(jù)聚類分析案例 利用聚類分析，我們可以很容易地看清數(shù)據(jù)集中樣本的分布情況。以往介紹聚類分析的文章中通常只介紹如何處理連續(xù)型變量，這些文字并沒有過多地介紹如何處理混合型數(shù)據(jù)（如同時包含 ...

SPSS聚類分析—一個案例演示聚類分析全過程

SPSS聚類分析—一個案例演示聚類分析全過程
2018-06-03
SPSS聚類分析—一個案例演示聚類分析全過程 案例數(shù)據(jù)源： 有20種12盎司啤酒成分和價格的數(shù)據(jù)，變量包括啤酒名稱、熱量、鈉含量、酒精含量、價格。數(shù)據(jù)來自《SPSS for Windows 統(tǒng)計分析》data11-03。點(diǎn)擊下載 ...

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，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 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計技術(shù)詳解

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計技術(shù)詳解
2018-05-15
數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計技術(shù)詳解 「數(shù)據(jù)科學(xué)家比程序員擅長統(tǒng)計，比統(tǒng)計學(xué)家擅長編程?！贡疚慕榻B了數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計技術(shù)，包括線性回歸、分類、重采樣、降維、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等。 不管你對數(shù) ...

入門 | 10個例子帶你了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù)

入門 | 10個例子帶你了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù)
2018-05-03
入門 | 10個例子帶你了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù) 本文介紹了 10 個常見機(jī)器學(xué)習(xí)案例，這些案例需要用線性代數(shù)才能得到最好的理解。 線性代數(shù)是數(shù)學(xué)的分支學(xué)科，涉及矢量、矩陣和線性變換。 它是機(jī) ...

數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試

數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試
2018-03-29
數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試 三月份開始找實(shí)習(xí)，到現(xiàn)在已經(jīng)有半年的時間了，在這半年的時間中，該經(jīng)歷的基本上都已經(jīng)經(jīng)歷，春招實(shí)習(xí)時候，拿到了7個offer，校招時候，成功的拿下一份心儀的工作，結(jié)束了我的秋招旅程。 ...

矩陣分解在協(xié)同過濾推薦算法中的應(yīng)用

矩陣分解在協(xié)同過濾推薦算法中的應(yīng)用
2018-03-24
矩陣分解在協(xié)同過濾推薦算法中的應(yīng)用 推薦系統(tǒng)是當(dāng)下越來越熱的一個研究問題，無論在學(xué)術(shù)界還是在工業(yè)界都有很多優(yōu)秀的人才參與其中。近幾年舉辦的推薦系統(tǒng)比賽更是一次又一次地把推薦系統(tǒng)的研究推向了高潮，比 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇

機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇
2018-03-21
機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇 特征選擇是一個重要的數(shù)據(jù)預(yù)處理過程，獲得數(shù)據(jù)之后要先進(jìn)行特征選擇然后再訓(xùn)練模型。主要作用：1、降維 2、去除不相關(guān)特征。 特征選擇方法包含：子集搜索和子集評價兩個問題。 子集搜 ...

南京大學(xué)宣布成立人工智能學(xué)院

南京大學(xué)宣布成立人工智能學(xué)院
2018-03-07
南京大學(xué)宣布成立人工智能學(xué)院 據(jù)了解，南京大學(xué)昨日晚上已經(jīng)發(fā)布通知，宣布成立南京大學(xué)人工智能學(xué)院。今日，南京大學(xué)新聞網(wǎng)上正式發(fā)布相關(guān)新聞。 南京大學(xué) 3 月 5 日發(fā)布的通知 在新聞中，南 ...

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 ...

數(shù)據(jù)挖掘中常用的數(shù)據(jù)清洗方法

數(shù)據(jù)挖掘中常用的數(shù)據(jù)清洗方法
2018-03-01
數(shù)據(jù)挖掘中常用的數(shù)據(jù)清洗方法 對于數(shù)據(jù)挖掘來說，80%的工作都花在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備上面，而數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，80%的時間又花在數(shù)據(jù)清洗上，而數(shù)據(jù)清洗的工作，80%又花在選擇若干種適當(dāng)高效的方法上。用不同方法清洗的數(shù)據(jù)，對 ...

上市公司財務(wù)指標(biāo)綜合分析

上市公司財務(wù)指標(biāo)綜合分析
2021-03-08
一、案例綜述 案例編號： 101003 案例名稱： 財務(wù)管理領(lǐng)域的應(yīng)用——上市公司財務(wù)指標(biāo)綜合分析 作者姓名（或單位、或來源）： 劉莎莎 案例所屬行業(yè)： 69 證券 案例所用軟件： ...

收藏 | 機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、Python和Math最好的150余個教程

收藏 | 機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、Python和Math最好的150余個教程
2018-01-22
收藏 | 機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、Python和Math最好的150余個教程 盡管機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史可以追溯到1959年，但目前，這個領(lǐng)域正以前所未有的速度發(fā)展。最近，我一直在網(wǎng)上尋找關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP各方面的好資源，為了幫助到和 ...

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(shù)。它通過一個已知類別的“訓(xùn)練樣本”來建立判別準(zhǔn)則，并通過預(yù)測變量來為未知類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。       ...

北京焦灼？上海頹廢？大數(shù)據(jù)如何解讀城市性格？

北京焦灼？上海頹廢？大數(shù)據(jù)如何解讀城市性格？
2018-01-19
北京焦灼？上海頹廢？大數(shù)據(jù)如何解讀城市性格？ 城市如人，在形成的過程中也會顯現(xiàn)出獨(dú)特的性格。具有特殊文化品格和精神氣質(zhì)的城市，無疑是最具吸引力而叫人難忘的。但你是否想過，如何用大數(shù)據(jù)深度探尋一個城 ...

主成分分析和因子分析及其在R中的…

主成分分析和因子分析及其在R中的…
2018-01-13
主成分分析和因子分析及其在R中的… 主成分分析和探索性因子分析是兩種用來探索和簡化多變量復(fù)雜關(guān)系的常用方法，它們之間有聯(lián)系也有區(qū)別。 主成分分析（PCA）是一種數(shù)據(jù)降維方法，它能將大量相關(guān)變量轉(zhuǎn)化為 ...

主成分分析、因子分析、聚類的概覽與比較

主成分分析、因子分析、聚類的概覽與比較
2018-01-12
主成分分析、因子分析、聚類的概覽與比較 主成分分析：利用降維（線性變換）的思想，在損失很少信息的前提下把多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個綜合指標(biāo)（主成分），用綜合指標(biāo)來解釋多變量的方差——協(xié)方差結(jié)構(gòu)，即每個主 ...

主成分分析和因子分析十大不同點(diǎn)

主成分分析和因子分析十大不同點(diǎn)
2018-01-11
主成分分析和因子分析十大不同點(diǎn) 主成分分析和因子分析無論從算法上還是應(yīng)用上都有著比較相似之處，本文結(jié)合以往資料以及自己的理解總結(jié)了以下十大不同之處，適合初學(xué)者學(xué)習(xí)之用。 1.原理不同 主成分 ...

一文讀懂聚類算法

一文讀懂聚類算法
2018-01-11
一文讀懂聚類算法 1. 聚類的基本概念 1.1 定義 聚類是數(shù)據(jù)挖掘中的概念，就是按照某個特定標(biāo)準(zhǔn)(如距離)把一個數(shù)據(jù)集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對象的相似性盡可能大，同時不在同一個簇中 ...

硅谷資深數(shù)據(jù)科學(xué)家教你認(rèn)清探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）的價值

硅谷資深數(shù)據(jù)科學(xué)家教你認(rèn)清探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）的價值
2018-01-10
硅谷資深數(shù)據(jù)科學(xué)家教你認(rèn)清探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）的價值 從外表來看，數(shù)據(jù)科學(xué)通常被認(rèn)為完全是由高等統(tǒng)計學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)組成。然而，另一個重要組成部分往往被低估或遺忘：探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)。EDA指對已 ...

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