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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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統(tǒng)計學中有哪些高級模型和算法？: 2023-08-08; 統(tǒng)計學是一門研究數(shù)據(jù)分析和推斷的學科，涉及各種高級模型和算法。下面將介紹其中一些常見的高級模型和算法。線性回歸模型（Linear Regression Model）：線性回歸是一種用于建立連續(xù)變量之間關系的模型 ...

數(shù)據(jù)挖掘中最常用的算法有哪些？: 2023-08-08; 在數(shù)據(jù)挖掘領域，有許多常用的算法可用于發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)背后的有價值信息。這些算法能夠幫助我們從數(shù)據(jù)集中提取模式、關聯(lián)、趨勢和規(guī)律，以支持決策制定、預測分析和問題解決。本文將介紹數(shù)據(jù)挖掘中最常用的幾種 ...

如何為分類問題選擇合適的模型？: 2023-07-31; 為分類問題選擇合適的模型是機器學習中重要的一步。不同的分類問題可能需要使用不同類型的模型來獲得最佳性能。在選擇適合的模型時，以下幾個關鍵因素需要考慮。首先，了解問題的特點和數(shù)據(jù)集。了解問題的背景、目 ...

如何通過數(shù)據(jù)挖掘檢測保險欺詐？: 2023-07-31; 隨著保險行業(yè)的迅速發(fā)展，保險欺詐成為一個嚴重問題。為了有效地應對欺詐行為，保險公司越來越傾向于采用數(shù)據(jù)挖掘技術來檢測和預防欺詐。本文將介紹如何利用數(shù)據(jù)挖掘方法來檢測保險欺詐，并探討其優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。一、 ...

如何提高數(shù)據(jù)分析模型的準確性？: 2023-07-28; 在當今信息時代，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為企業(yè)決策和發(fā)展的重要工具。然而，數(shù)據(jù)分析模型的準確性對于取得可靠的結果至關重要。本文將介紹一些關鍵方法，幫助提高數(shù)據(jù)分析模型的準確性。數(shù)據(jù)質量管理: 數(shù)據(jù)質量 ...

如何解決過擬合或欠擬合的問題？: 2023-07-21; 解決過擬合或欠擬合的問題過擬合和欠擬合是機器學習中常見的問題，它們可能導致模型在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。這篇文章將介紹一些解決過擬合和欠擬合問題的方法。一、過擬合的解決方法：數(shù)據(jù)集擴充 ...

機器學習常用的分類方法有哪些？: 2023-07-19; 機器學習是一種利用計算機算法和統(tǒng)計模型來解決分類問題的方法。在機器學習中，分類是指根據(jù)一組給定的特征將數(shù)據(jù)樣本分成不同的類別或標簽。常見的機器學習分類方法包括決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、邏輯回歸和 ...

大數(shù)據(jù)分析中常用的算法有哪些？: 2023-07-17; 大數(shù)據(jù)分析是指通過處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集來提取有價值的信息和洞察力，以支持決策和解決問題。在大數(shù)據(jù)分析中，有許多常用的算法被廣泛應用。以下是一些常見的大數(shù)據(jù)分析算法：線性回歸：線性回歸是一種基本的 ...

大數(shù)據(jù)處理中常見的算法有哪些？: 2023-07-17; 在大數(shù)據(jù)處理中，有許多常見的算法被廣泛應用。這些算法幫助我們從海量的數(shù)據(jù)中提取有用信息、進行模式識別和預測分析。以下是一些常見的大數(shù)據(jù)處理算法： MapReduce：MapReduce 是 Google 提出的一種分布式計算模 ...

數(shù)據(jù)挖掘中常用的算法有哪些？: 2023-07-14; 數(shù)據(jù)挖掘是一種通過發(fā)現(xiàn)模式、關聯(lián)和趨勢來提取有價值信息的過程。在數(shù)據(jù)挖掘中，存在許多常用的算法，用于處理和分析各種類型的數(shù)據(jù)。以下是一些在數(shù)據(jù)挖掘中常用的算法。決策樹：決策樹是一種基于樹狀結構的分 ...

數(shù)據(jù)挖掘中常見的算法有哪些？: 2023-07-14; 在數(shù)據(jù)挖掘領域，有許多常見的算法被廣泛應用于從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中提取有價值的信息和模式。以下是一些常見的數(shù)據(jù)挖掘算法：決策樹：決策樹是一種通過構建樹狀圖來進行分類和預測的算法。它基于屬性的條件和目標變 ...

數(shù)據(jù)建模時需要考慮哪些因素？: 2023-07-13; 當進行數(shù)據(jù)建模時，需要考慮以下因素：目標定義：在開始建模前，首先要明確清晰的目標。你需要明確知道建模的目的是什么，以及你希望通過建模來解決哪些問題或達到哪些結果。數(shù)據(jù)收集與清洗：數(shù)據(jù)是建模的基礎 ...

如何選擇最優(yōu)的機器學習算法？: 2023-07-07; 在當今時代，機器學習算法的應用范圍越來越廣泛。然而，在眾多可選的機器學習算法中，如何選擇最優(yōu)的算法成為了一個關鍵問題。本文將介紹一些指導原則，幫助您在選擇合適的機器學習算法時做出明智的決策。第一步是 ...

如何評估機器學習模型的表現(xiàn)？: 2023-07-05; 評估機器學習模型的表現(xiàn)是確定其在解決特定任務中的效果和性能的過程。這個過程至關重要，因為它幫助我們了解模型的準確度、穩(wěn)定性和可靠性，從而進行模型選擇、參數(shù)調整和改進算法。評估機器學習模型的表現(xiàn)通常涉 ...

如何避免機器學習模型過擬合？: 2023-07-03; 標題：機器學習模型過擬合的預防與應對策略導言：在機器學習領域，過擬合是一個常見的問題，它指的是模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在新數(shù)據(jù)上的泛化能力較差。過擬合可能導致模型過度依賴噪聲或不相關的特征，從而 ...

有哪些常用的機器學習算法？: 2023-06-30; 機器學習是計算機科學中的一個分支，它利用統(tǒng)計學、人工智能和計算機科學等領域的知識和技術，通過訓練模型從數(shù)據(jù)中提取有用的信息。機器學習算法可以大致分為三類：監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習。在本文中，我 ...

如何解決數(shù)據(jù)不平衡問題？: 2023-06-15; 數(shù)據(jù)不平衡是指在某個分類問題中，不同類別的樣本數(shù)量嚴重失衡。這種情況會對機器學習模型造成一定挑戰(zhàn)，因為模型傾向于將大數(shù)目類別作為主要預測。解決數(shù)據(jù)不平衡問題是一個非常重要的機器學習任務，它可以幫助提高 ...

數(shù)據(jù)分析師算法有哪些: 2023-06-01; 數(shù)據(jù)分析師是現(xiàn)代企業(yè)中非常重要的角色之一，他們負責從數(shù)據(jù)中獲取信息，并根據(jù)這些信息制定決策。而數(shù)據(jù)分析師要想完成這些任務，必須掌握一系列算法。本文將介紹一些常見的分析師算法。線性回歸線性 ...

XGBoost做分類問題時每一輪迭代擬合的是什么？: 2023-04-18; XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種強大的集成學習算法，常用于解決分類和回歸問題。它是一種基于決策樹的機器學習算法，在解決分類問題時，每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對XGBoost分類問題中每一輪迭代 ...

為什么xgboost泰勒二階展開后效果就比較好了呢？: 2023-04-13; XGBoost是一種基于決策樹的集成學習算法，用于解決分類和回歸問題。它在許多數(shù)據(jù)科學競賽中表現(xiàn)優(yōu)異，并被廣泛應用于各種領域，如金融、醫(yī)療、電子商務等。在XGBoost中，每個樹的構建都是基于殘差的。因此，如果我 ...