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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(jì)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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請問如何解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的loss、acc差別過大的問題？

請問如何解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的loss、acc差別過大的問題？
2023-04-07
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，我們通常會把數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，而驗(yàn)證集則用于評估模型的性能。在實(shí)際操作中，有時候我們會遇到訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的損失(loss)、準(zhǔn)確率(acc)差別過大的情況 ...

lstm做時間序列預(yù)測時間序列長度應(yīng)該怎么設(shè)置？

lstm做時間序列預(yù)測時間序列長度應(yīng)該怎么設(shè)置？
2023-04-06
LSTM（Long Short-Term Memory）是一種常用于時間序列預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在使用LSTM進(jìn)行時間序列預(yù)測時，要考慮到輸入序列和輸出序列的長度問題。因?yàn)長STM是一種逐步處理序列數(shù)據(jù)的模型，輸入序列的長度會直接影 ...

xgboost模型訓(xùn)練時需要對類型特征進(jìn)行one-hot編碼嗎？

xgboost模型訓(xùn)練時需要對類型特征進(jìn)行one-hot編碼嗎？
2023-04-03
XGBoost是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測建模。在XGBoost模型中，包括許多特征工程技術(shù)，例如對類型特征進(jìn)行編碼。在本文中，我們將探討是否需要對類型特征進(jìn)行獨(dú)熱編碼，并介紹如何使用XGBoos ...

如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳層數(shù)與神經(jīng)元個數(shù)？

如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳層數(shù)與神經(jīng)元個數(shù)？
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù)是決定其性能和復(fù)雜度的重要參數(shù)。然而，確定最佳的層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù)并非易事。在本文中，我們將介紹一些常用的方法來確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，那個卷積輸出層的通道數(shù)(深度)的計(jì)算？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，那個卷積輸出層的通道數(shù)(深度)的計(jì)算？
2023-03-31
在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積輸出層的通道數(shù)（也稱為深度或特征圖數(shù)量）是非常重要的超參數(shù)之一。該參數(shù)決定了模型最終的學(xué)習(xí)能力和效果，并且需要根據(jù)具體任務(wù)來進(jìn)行調(diào)整。 通常情況下，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個卷積層和 ...

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，訓(xùn)練集loss下降，但是驗(yàn)證集loss一直不下降，這怎么解決呢？

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，訓(xùn)練集loss下降，但是驗(yàn)證集loss一直不下降，這怎么解決呢？
2023-03-30
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個非常重要的任務(wù)。通常，我們會將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，用于訓(xùn)練和測試我們的模型。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，我們希望看到訓(xùn)練集的損失值（loss）不斷下降，這表明隨著時間的推移， ...

xgboost中的min_child_weight是什么意思?

xgboost中的min_child_weight是什么意思?
2023-03-28
在介紹XGBoost中的min_child_weight之前，先簡要介紹一下XGBoost。 XGBoost是一種廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，被用于各種數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)，例如分類、回歸等。它是“Extreme Gradient Boosting”的縮寫，是一種決策樹 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時如何找到最優(yōu)的那個隨機(jī)種子？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時如何找到最優(yōu)的那個隨機(jī)種子？
2023-03-23
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，隨機(jī)種子是一個非常重要的超參數(shù)，因?yàn)樗梢杂绊懩Ｐ偷淖罱K性能。找到一個優(yōu)秀的隨機(jī)種子可以提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。但是，如何找到這個最優(yōu)的隨機(jī)種子呢？本文將介紹一些常用的方法。 ...

spss中因子分析的總方差解釋和碎石圖說明了什么？

spss中因子分析的總方差解釋和碎石圖說明了什么？
2023-03-15
SPSS是一種常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件，因子分析是其中一個常用的方法之一。在進(jìn)行因子分析時，總方差解釋和碎石圖都是非常重要的概念。 總方差解釋是指因子解釋的數(shù)據(jù)變異程度，通常使用特征值來表示。特征值越大，說 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫（四十四）

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫（四十四）
2021-06-29
不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中76-79題的答案，大家一起來看！ 77、C 79、D 81、按事件的發(fā)展過程來看，用戶畫像準(zhǔn)確性驗(yàn)證分為事中驗(yàn)證和事后驗(yàn)證，以下屬于事中驗(yàn)證的是（ ）。 B.交叉驗(yàn)證 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點(diǎn)《機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念》

CDA LEVEL 1 考試，知識點(diǎn)《機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念》
2024-10-04
機(jī)器學(xué)習(xí)研究如何讓計(jì)算機(jī)不需要明確的程序也能具備學(xué)習(xí)能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型構(gòu)建流程 既然我們機(jī)器學(xué)習(xí)是借助數(shù)學(xué)模型理解數(shù)學(xué)，那么最重要的原材料就是數(shù)據(jù)了。獲取數(shù)據(jù) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏差和方差是什么？有哪些區(qū)別？

機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏差和方差是什么？有哪些區(qū)別？
2020-07-20
偏差與方差是我們在機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常遇到的兩個概念，而且在有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的面試中，偏差與方差也經(jīng)常拿來考驗(yàn)面試者的機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。偏差與方差這兩者看似簡單，但要真正弄清楚兩者之間的聯(lián)系與區(qū)別，必須要下 ...

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