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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(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)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(tái)檢測(cè)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(qǐng)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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)挖掘中最常用的算法模型有哪些？
2024-01-30
在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中，有許多常用的算法模型被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)和模式識(shí)別等任務(wù)。以下是一些最常見的算法模型： 決策樹：決策樹是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分類和回歸方法。它通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步分割來構(gòu)建一棵樹 ...
數(shù)據(jù)分析中常見的方法和算法有哪些？
2024-01-25
數(shù)據(jù)分析是一種從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息和洞察的過程。在數(shù)據(jù)分析中，使用各種方法和算法來處理、轉(zhuǎn)換和解釋數(shù)據(jù)。下面將介紹常見的數(shù)據(jù)分析方法和算法。 描述統(tǒng)計(jì)學(xué)：描述統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析中最基本且最常用的方 ...
如何使用統(tǒng)計(jì)學(xué)模型預(yù)測(cè)貸款違約率？
2023-12-09
在金融行業(yè)中，貸款違約率是一個(gè)重要的指標(biāo)，它衡量了借款人無法按時(shí)償還貸款的風(fēng)險(xiǎn)。準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)貸款違約率對(duì)于銀行和其他金融機(jī)構(gòu)來說非常關(guān)鍵，可以幫助它們制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略、優(yōu)化貸款組合以及保護(hù)自身利益。本 ...
如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘？
2023-12-09
在當(dāng)今信息時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各行各業(yè)中的寶貴資產(chǎn)。然而，海量的數(shù)據(jù)對(duì)于人類來說往往難以處理。這時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用就顯得尤為重要。本文將介紹如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而揭示隱藏在數(shù)據(jù)背后 ...
如何評(píng)估和改進(jìn)人工智能模型的性能？
2023-11-27
人工智能（AI）模型在許多領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用，從自然語(yǔ)言處理到圖像識(shí)別，甚至自動(dòng)駕駛。然而，開發(fā)出一個(gè)高性能的AI模型并不容易，因此，評(píng)估和改進(jìn)模型的性能是確保其有效性和可靠性的重要步驟。 要評(píng)估一個(gè)AI ...
?CDA標(biāo)準(zhǔn)課程迭代更新
2023-11-08
2023年10月 CDA 標(biāo)準(zhǔn)課程更新 (v7.1.0)    重大更新： ●新開caie人工智能技術(shù)大課（LLM方向） 其他課程更新： ●脫產(chǎn)班和周末班的業(yè)務(wù)分析部分更新以下案例： 1）違約用戶特征分析案例 2）優(yōu)衣庫(kù)區(qū)域 ...
如何利用人工智能預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)趨勢(shì)？
2023-11-02
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，它在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用也日益廣泛。其中，通過利用人工智能來預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)趨勢(shì)成為了研究和實(shí)踐的熱點(diǎn)之一。本文將介紹利用人工智能預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)趨勢(shì)的方法，并討論相關(guān)的挑戰(zhàn)。 一、數(shù) ...
如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行文本分類？
2023-11-02
隨著信息爆炸時(shí)代的到來，海量的文本數(shù)據(jù)需要被整理和歸類。機(jī)器學(xué)習(xí)算法為文本分類提供了有效的解決方案。本文將介紹如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行文本分類，并探索其中的關(guān)鍵步驟和常用技術(shù)。 隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展， ...

【重磅】CDA標(biāo)準(zhǔn)課程迭代更新

【重磅】CDA標(biāo)準(zhǔn)課程迭代更新
2023-10-14
2024年2月  CDA level 1 新增 
如何解決數(shù)據(jù)挖掘中遇到的常見問題？
2023-10-24
數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，通過挖掘大量數(shù)據(jù)的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)規(guī)則，從中獲得有價(jià)值的信息和知識(shí)。然而，在實(shí)際應(yīng)用過程中，數(shù)據(jù)挖掘也面臨著一些常見問題。本文將介紹幾種有效的方法來解決數(shù)據(jù)挖掘中常見的問題。 ...
如何將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景？
2023-10-24
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。它能夠幫助企業(yè)提高效率、優(yōu)化決策并創(chuàng)造新的商業(yè)價(jià)值。然而，將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景并不是一項(xiàng)輕松的任務(wù)。本文將探討如何成功地將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)融 ...
中級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家如何提高模型精度？
2023-10-14
提高模型精度是中級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家在工作中非常重要的任務(wù)之一。通過優(yōu)化模型，我們可以更好地理解和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，并為業(yè)務(wù)決策提供更準(zhǔn)確的指導(dǎo)。下面將介紹一些方法，幫助中級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家提高模型精度。 數(shù)據(jù)質(zhì)量與特征 ...
有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)算法適合分類問題？
2023-10-10
當(dāng)涉及到分類問題時(shí)，有許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以用于解決和預(yù)測(cè)不同類別的數(shù)據(jù)。這些算法可根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、計(jì)算效率、模型復(fù)雜度等因素來選擇。以下是一些適合分類問題的常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 邏輯回歸（Logistic Regr ...

12個(gè)案例玩轉(zhuǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)【CDA三級(jí)認(rèn)證考試往期實(shí)操項(xiàng)目原題】

12個(gè)案例玩轉(zhuǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)【CDA三級(jí)認(rèn)證考試往期實(shí)操項(xiàng)目原題】
2024-08-14
傳統(tǒng)模型評(píng)估方法與利潤(rùn)最大化評(píng)估方法 增益圖與利潤(rùn)圖 目標(biāo)類別不平衡的問題 目標(biāo)類別不平衡的處理方式 傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法與非監(jiān)督學(xué)習(xí) ...
數(shù)據(jù)挖掘算法中常見的分類有哪些？
2023-09-28
在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中，有許多常見的分類算法被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、模式發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)等任務(wù)。以下是一些常見的數(shù)據(jù)挖掘分類算法： 決策樹（Decision Trees）：決策樹是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分類算法，可以通過對(duì)輸入數(shù)據(jù) ...
如何選擇一個(gè)合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法？
2023-09-04
選擇一個(gè)合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)成功的關(guān)鍵步驟之一。在面對(duì)眾多算法選擇時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)集的特征、問題類型、可用資源以及算法的性能和限制等因素。以下是一些建議來幫助您選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 首先，了解 ...
如何使用數(shù)據(jù)分析來識(shí)別欺詐行為？
2023-08-28
隨著科技的進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的普及，欺詐行為也在不斷演變和增加。對(duì)于企業(yè)和個(gè)人而言，識(shí)別欺詐行為變得至關(guān)重要，這不僅可以減少經(jīng)濟(jì)損失，還能提高安全性和信任度。在這方面，數(shù)據(jù)分析成為一種強(qiáng)大的工具，能夠幫助 ...
如何解決圖像處理中的過擬合問題？
2023-08-21
在圖像處理領(lǐng)域，過擬合是一個(gè)普遍存在的問題。當(dāng)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳時(shí)，就出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象。本文將介紹一些常用的方法來解決圖像處理中的過擬合問題。 引言： 隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不 ...
哪些機(jī)器學(xué)習(xí)算法常用于數(shù)據(jù)分析？
2023-08-16
機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，幫助人們從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息和洞察。下面是一些常用于數(shù)據(jù)分析的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 線性回歸 (Linear Regression)：線性回歸是一種用于建立變量之間線性關(guān)系 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)中有哪些高級(jí)模型和算法？
2023-08-15
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，有許多高級(jí)模型和算法被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù)。下面將介紹其中一些重要的高級(jí)模型和算法。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，DNN）：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于人工神經(jīng)元之間相互連接的模型。它 ...
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