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cda

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(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)說明請參見：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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集成算法 ，隨機(jī)森林回歸模型

集成算法，隨機(jī)森林回歸模型
2021-07-20
來源：數(shù)據(jù)STUDIO 作者：云朵君 所有的參數(shù)，屬性與接口，全部和隨機(jī)森林分類器一致。僅有的不同就是回歸樹與分類樹的不同，不純度的指標(biāo)， 參數(shù)Criterion不一致。 RandomForestRegressor(n_estimators='wa ...

3種常見 集成算法 模型的詳細(xì)理解

3種常見集成算法模型的詳細(xì)理解
2020-07-08
集成算法（Emseble Learning）是構(gòu)建多個學(xué)習(xí)器，然后通過一定策略將這些學(xué)習(xí)器組合起來，讓它們來完成學(xué)習(xí)任務(wù)的，通?？梢垣@得比單一學(xué)習(xí)顯著優(yōu)越的學(xué)習(xí)器。 常見的集成算法模型有：Bagging、Boosting、Stack ...

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯- 集成算法

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-集成算法
2018-03-21
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-集成算法 【咱們的目標(biāo)】系列算法講解旨在用最簡單易懂的故事情節(jié)幫助大家掌握晦澀無趣的機(jī)器學(xué)習(xí)，適合對數(shù)學(xué)很頭疼的同學(xué)們，小板凳走起！ 今天咱們就來討論一下傳說中的集成算法，之 ...

大數(shù)據(jù)分析師證書

大數(shù)據(jù)分析師證書
2024-10-30
大數(shù)據(jù)分析師證書 針對不同知識，掌握程度的要求分為【領(lǐng)會】、【熟知】、【應(yīng)用】三個級別，考生應(yīng)按照不同知識要求進(jìn)行學(xué)習(xí)。 1．領(lǐng)會：考生能夠領(lǐng)會了解規(guī)定的知識點(diǎn)，并能夠了解規(guī)定知識點(diǎn)的內(nèi)涵與外延，了 解 ...

大數(shù)據(jù)分析師證書怎么考

大數(shù)據(jù)分析師證書怎么考
2024-10-16
大數(shù)據(jù)分析師證書考什么 針對不同知識，掌握程度的要求分為【領(lǐng)會】、【熟知】、【應(yīng)用】三個級別，考生應(yīng)按照不同知識要求進(jìn)行學(xué)習(xí)。 1．領(lǐng)會：考生能夠領(lǐng)會了解規(guī)定的知識點(diǎn)，并能夠了解規(guī)定知識點(diǎn)的內(nèi)涵與外延， ...

大數(shù)據(jù)分析師證書

大數(shù)據(jù)分析師證書
2024-10-11
大數(shù)據(jù)分析師證書 針對不同知識，掌握程度的要求分為【領(lǐng)會】、【熟知】、【應(yīng)用】三個級別，考生應(yīng)按照不同知識要求進(jìn)行學(xué)習(xí)。 1．領(lǐng)會：考生能夠領(lǐng)會了解規(guī)定的知識點(diǎn)，并能夠了解規(guī)定知識點(diǎn)的內(nèi)涵與外延，了 解 ...
數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)性步驟：如何從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息
2024-08-21
作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一名從業(yè)者，我常常被問到如何系統(tǒng)地處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析的過程其實(shí)并不神秘，但要做到有效、準(zhǔn)確，確實(shí)需要遵循一定的步驟。這些步驟形成了一個完整的流程，從最初的目標(biāo)設(shè)定到最終的結(jié)果 ...

【重磅】CDA考試大綱新升級解讀

【重磅】CDA考試大綱新升級解讀
2023-10-20
來自CDA考試中心的通知！  2023 年 10 月 31 日實(shí)施      測試，更加注重考查各位考生在實(shí)際工作中所能應(yīng)用的技能。 我們建議所有的考生盡早開始準(zhǔn)備新的考試大綱，這將有助于你們在 ...

【重磅】CDA考試大綱新升級解讀

【重磅】CDA考試大綱新升級解讀
2024-08-12
來自CDA考試中心的通知！  2023 年 10 月 31 日實(shí)施      測試，更加注重考查各位考生在實(shí)際工作中所能應(yīng)用的技能。 我們建議所有的考生盡早開始準(zhǔn)備新的考試大綱，這將有助于你們在 ...

CDA 認(rèn)證考試于10月31日啟用新大綱

CDA 認(rèn)證考試于10月31日啟用新大綱
2023-10-31
親愛的考生：        誠摯地向您通告，我們即將在 2023 年 10 月 31 日實(shí)施 CDA 認(rèn)證考試的重大更新。這是為保持認(rèn)證考試的內(nèi)容與實(shí)際行業(yè)需求、最新技術(shù)及其發(fā)展同步而進(jìn) ...

【重磅】CDA考試大綱新升級解讀

【重磅】CDA考試大綱新升級解讀
2023-09-01
來自CDA考試中心的通知！  2023 年 10 月 31 日實(shí)施       測試，更加注重考查各位考生在實(shí)際工作中所能應(yīng)用的技能。 我們建議所有的考生盡早開始準(zhǔn)備新的考試大綱，這將有助于你 ...
常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些？
2023-06-17
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，它使用算法和統(tǒng)計(jì)模型來讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)并提高性能。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，有許多常用的算法，本篇文章將介紹其中的一些。 線性回歸 線性回歸是最簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，它用于 ...
常見的數(shù)據(jù)建模算法有哪些？
2023-06-17
在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)建模是一個重要的任務(wù)。數(shù)據(jù)建模指的是使用數(shù)學(xué)模型來描述數(shù)據(jù)，并利用這些模型對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或分類。常見的數(shù)據(jù)建模算法有以下幾種： 線性回歸：線性回歸是一種用于建立輸 ...
如何選擇最優(yōu)的預(yù)測模型？
2023-06-15
預(yù)測模型是數(shù)據(jù)科學(xué)中的核心工具之一。它們可以被用來預(yù)測任何一種未知數(shù)據(jù)，從而讓我們在決策和規(guī)劃方面獲得更多的信心。但是，選擇正確的預(yù)測模型并不是一項(xiàng)容易的任務(wù)。在本文中，我們將介紹如何選擇最優(yōu)的預(yù)測模 ...

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 ...

大廠都在爭奪的數(shù)字化人才，到底強(qiáng)在哪里？

大廠都在爭奪的數(shù)字化人才，到底強(qiáng)在哪里？
2021-12-08
R語言之決策樹和隨機(jī)森林
2018-06-16
R語言之決策樹和隨機(jī)森林 總結(jié)決策樹之前先總結(jié)一下特征的生成和選擇，因?yàn)闆Q策樹就是一種內(nèi)嵌型的特征選擇過程，它的特征選擇和算法是融合在一起的，不需要額外的特征選擇。 一、特征生成： 特征生成是 ...

一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法

一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法
2018-06-10
一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法 聚類集成已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)的研究熱點(diǎn)，它對原始數(shù)據(jù)集的多個聚類結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)和集成，得到一個能較好地反映數(shù)據(jù)集內(nèi)在結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)劃分。很多學(xué)者的研究證明聚類集成能有效 ...
R語言中樣本平衡的幾種方法
2017-06-07
R語言中樣本平衡的幾種方法 在對不平衡的分類數(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)測結(jié)果甚至可能是有偏的，而預(yù)測精度此時(shí)也變得帶有誤導(dǎo)性。在不平衡的數(shù)據(jù)中，任一算法都沒法從樣本量少的類中 ...

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高價(jià)值用戶自動發(fā)現(xiàn)

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高價(jià)值用戶自動發(fā)現(xiàn)
2016-06-05
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高價(jià)值用戶自動發(fā)現(xiàn) 自2014年起，獵聘建立全球職業(yè)發(fā)展中心(Global Career Develop Center, 簡稱GCDC)，同時(shí)服務(wù)企業(yè)和求職者，作為兩者互動的橋梁發(fā)揮著重要的作用。不同于其他互聯(lián)網(wǎng)招聘企業(yè)， ...
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