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') } 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(shù)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(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)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(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(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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數(shù)據(jù)分析領域中最為人稱道的七種降維方法(1)?: 2015-10-08; 數(shù)據(jù)分析領域中最為人稱道的七種降維方法(1) 來由于數(shù)據(jù)記錄和屬性規(guī)模的急劇增長，大數(shù)據(jù)處理平臺和并行數(shù)據(jù)分析算法也隨之出現(xiàn)。近來由于數(shù)據(jù)記錄和屬性規(guī)模的急劇增長，大數(shù)據(jù)處理平 ...

數(shù)據(jù)分析：常用的降維方法之主成分分析: 2015-09-24; 數(shù)據(jù)分析：常用的降維方法之主成分分析主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標轉化為少數(shù)幾個綜合指標。　　在統(tǒng)計學中，主成分分析是一種簡化數(shù) ...

四大機器學習降維算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps: 2015-04-02; 四大機器學習降維算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps 引言機器學習領域中所謂的降維就是指采用某種映射方法，將原高維空間中的數(shù)據(jù)點映射到低維度的空間中。降維的本質是學習一個映射函數(shù) ...

神經(jīng)系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)，新降維算法讓大腦變得簡單: 2014-09-03; 神經(jīng)系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)，新降維算法讓大腦變得簡單，科學家現(xiàn)在已經(jīng)可以檢測和記錄大腦中數(shù)百個神經(jīng)元的活性，并不斷進行技術開發(fā)承諾成倍增加這個數(shù)目。然而， ...

【CDA干貨】隨機森林算法的核心特點：原理、優(yōu)勢與應用解析: 2025-09-05; 隨機森林算法的核心特點：原理、優(yōu)勢與應用解析在機器學習領域，隨機森林（Random Forest）作為集成學習（Ensemble Learning）中 Bagging 算法的經(jīng)典代表，憑借對單決策樹缺陷的優(yōu)化，成為分類、回歸任務中的 “萬 ...

【CDA干貨】神經(jīng)網(wǎng)絡隱藏層神經(jīng)元個數(shù)的確定方法與實踐: 2025-08-25; 神經(jīng)網(wǎng)絡隱藏層神經(jīng)元個數(shù)的確定方法與實踐摘要在神經(jīng)網(wǎng)絡模型設計中，隱藏層神經(jīng)元個數(shù)的確定是影響模型性能、訓練效率與泛化能力的關鍵環(huán)節(jié)。本文從神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎結構出發(fā)，系統(tǒng)梳理隱藏層神經(jīng)元個數(shù)確定的核 ...

【CDA干貨】SASEM 決策樹：理論與實踐應用: 2025-08-07; SASEM 決策樹：理論與實踐應用在復雜的決策場景中，如何從海量數(shù)據(jù)中提取有效信息并制定科學決策，是各界關注的焦點。SASEM 決策樹作為一種融合了統(tǒng)計分析、結構方程模型（SEM）思想與傳統(tǒng)決策樹優(yōu)勢的分析工具，為 ...

【CDA干貨】鳶尾花判別分析：機器學習中的經(jīng)典實踐案例: 2025-07-29; 鳶尾花判別分析：機器學習中的經(jīng)典實踐案例在機器學習的世界里，有一個經(jīng)典的數(shù)據(jù)集如同引路明燈，為無數(shù)初學者打開了模式識別與分類算法的大門，它就是鳶尾花數(shù)據(jù)集。鳶尾花判別分析不僅是機器學習入門的絕佳案例 ...

【CDA干貨】隨機森林模型與 OPLS-DA 的優(yōu)缺點深度剖析: 2025-06-23; 隨機森林模型與 OPLS-DA 的優(yōu)缺點深度剖析? ? ? ? 在數(shù)據(jù)分析與機器學習領域，隨機森林模型與 OPLS-DA（正交偏最小二乘法判別分析）都是備受關注的工具。它們憑借獨特的算法原理與分析邏輯，在不同場景下發(fā)揮著 ...

數(shù)據(jù)分析學習指南: 2025-02-17; 數(shù)據(jù)分析作為一門跨學科領域，融合了統(tǒng)計學、編程、業(yè)務理解和可視化技術。無論是初學者還是有一定經(jīng)驗的從業(yè)者，系統(tǒng)化的學習路徑和實用的資源推薦都能幫助你更好地掌握這門技能。本文將為你提供一份詳細的學習指南 ...

還在被數(shù)據(jù)分析師面試問題難倒？這10個高頻考題+答案，提前背熟！: 2024-12-20; 在準備數(shù)據(jù)分析師面試時，掌握高頻考題及其解答是應對面試的關鍵。為了幫助大家輕松上岸，以下是10個高頻考題及其詳細解析，外加一些面試中的小技巧和實用建議，助你在面試中穩(wěn)操勝券！ 1?? 數(shù)學模型掌握情況考察 ...

數(shù)據(jù)分析師的統(tǒng)計學基礎知識: 2024-12-15; 數(shù)據(jù)分析師在當今的商業(yè)和技術環(huán)境中扮演著至關重要的角色，他們的工作對于任何數(shù)據(jù)驅動的企業(yè)來說都是不可或缺的。那么，作為一個成功的數(shù)據(jù)分析師，需要掌握哪些統(tǒng)計學基礎知識呢？描述性統(tǒng)計首先，我們從描述性 ...

優(yōu)化隨機森林模型的策略: 2024-12-06; 隨機森林，作為一種強大的機器學習算法，廣泛應用于數(shù)據(jù)分析和預測建模中。要充分發(fā)揮隨機森林模型的潛力，我們需要深入了解如何優(yōu)化其性能，以在不同場景下獲得更準確和穩(wěn)健的結果。優(yōu)化隨機森林模型涉及多個方面， ...

模型過擬合的優(yōu)化解決方案: 2024-12-06; 理解模型過擬合模型過擬合是指機器學習模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在新數(shù)據(jù)或未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象。這通常是因為模型過于復雜，捕捉到了訓練數(shù)據(jù)中的噪聲而非內在模式，導致泛化能力下降。簡化模型復雜 ...

數(shù)據(jù)分析模型的錯誤分析與修正: 2024-12-06; 數(shù)據(jù)分析模型的構建是一個錯綜復雜的過程，涉及數(shù)據(jù)處理、模型訓練、誤差分析和優(yōu)化等多個關鍵環(huán)節(jié)。在這篇文章中，我們將深入探討常見的問題及解決方案，以及如何通過錯誤分析不斷完善模型。數(shù)據(jù)問題數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)分 ...

欠擬合與數(shù)據(jù)預處理的關系: 2024-12-05; 數(shù)據(jù)分析中，欠擬合是一種常見問題，指機器學習模型在訓練和測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳，往往由模型過于簡單所致。這篇文章將探討欠擬合與數(shù)據(jù)預處理之間的關系，以及如何通過合適的方法解決這一挑戰(zhàn)。欠擬合案例分享與影 ...

如何使用SPSS進行多變量分析: 2024-12-05; 在數(shù)據(jù)分析的領域中，多變量分析是一項關鍵任務，可以幫助我們深入了解數(shù)據(jù)集中各個變量之間的復雜關系。借助SPSS軟件，我們能夠高效地進行這一類分析。本文將引導您通過 SPSS 進行多變量分析的關鍵步驟，并分享實用 ...

如何選擇合適的模型優(yōu)化算法: 2024-12-05; 數(shù)據(jù)分析一直是理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)趨勢和做出明智決策的核心。在眾多數(shù)據(jù)分析工具中，SPSS作為一個強大的多變量分析工具，為我們提供了豐富的方法和步驟來處理數(shù)據(jù)。讓我們探索如何選擇適當?shù)哪Ｐ蛢?yōu)化算法，以便更好地利 ...

隨機森林對于大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢: 2024-12-05; 隨機森林是一種強大且多用途的機器學習算法，在大數(shù)據(jù)分析領域發(fā)揮著重要作用。讓我們深入探討隨機森林在處理大數(shù)據(jù)時的關鍵優(yōu)勢，并了解為什么它備受推崇。高度可擴展性與并行化處理隨機森林通過同時構建多棵決策 ...

數(shù)據(jù)分析需要掌握的統(tǒng)計學知識: 2024-12-04; 了解數(shù)據(jù)的本質：描述性統(tǒng)計描述性統(tǒng)計是數(shù)據(jù)分析中的基石，通過各種統(tǒng)計量揭示數(shù)據(jù)的基本特征。從均值、中位數(shù)到標準差和四分位數(shù)間距，這些指標讓我們深入了解數(shù)據(jù)的分布和特征。想象一下，當你手頭有大量銷售數(shù) ...