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數(shù)字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 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)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)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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R語言隨機森林ROC曲線下的面積如何計算?
2023-04-13
在R語言中,計算隨機森林( Random Forest)的 ROC 曲線下面積是一項重要的任務。ROC曲線下面積也稱為AUC(Area Under the Curve),用于評估分類器的性能。在本文中,我們將介紹如何使用R語言計算隨機森林的ROC曲線下 ...

用xgboost做分類,預測結(jié)果輸出的為什么不是類別概率?

用xgboost做分類,預測結(jié)果輸出的為什么不是類別概率?
2023-04-10
XGBoost是一種基于決策樹的集成學習算法,在分類問題中通常被用來預測二元或多元分類結(jié)果。與傳統(tǒng)的決策樹相比,XGBoost具有更優(yōu)秀的準確性和效率。 然而,在使用XGBoost進行分類時,其輸出通常不是類別概率, ...
對于一個準確率不高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,應該從哪些方面去優(yōu)化?
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種機器學習算法,用于解決許多現(xiàn)實世界的問題。然而,即使使用最先進的技術(shù)和算法構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也可能存在準確率不高的問題。在這種情況下,我們需要考慮從哪些方面去優(yōu)化。在本文中,我將分享 ...

解讀 | 數(shù)據(jù)分析師(含轉(zhuǎn)行)的面試簡歷如何寫?

解讀 | 數(shù)據(jù)分析師(含轉(zhuǎn)行)的面試簡歷如何寫?
2022-03-09
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:徐楊老師 編輯:Mika 大家好,我是徐楊老師,很高興又和大家見面了。 金三銀四跳槽季馬上就要到來了,是不是有很多同學都已經(jīng)開始蠢蠢欲動了? 但是不少準備換工作的 ...

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(第三期)

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(第三期)
2021-07-28
不過,在出題前,要公布上一期Level Ⅲ 中1-5題的答案,大家一起來看! 7、C 9、A A.Two-Step C.Centroid Method 12.下列哪種集成方法,會重復抽取訓練數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù),且每筆被抽中的概率始終保 ...
大數(shù)據(jù)是什么和大數(shù)據(jù)技術(shù)十大核心原理詳解
2018-08-30
大數(shù)據(jù)是什么和大數(shù)據(jù)技術(shù)十大核心原理詳解 一、數(shù)據(jù)核心原理 ??從“流程”核心轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)”核心 ??大數(shù)據(jù)時代,計算模式也發(fā)生了轉(zhuǎn)變,從“流程”核心轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)”核心。Hadoop體系的分布式計算框架已 ...

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)成為機器學習的研究熱點,它對原始數(shù)據(jù)集的多個聚類結(jié)果進行學習和集成,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。很多學者的研究證明聚類集成能有效 ...
人工智能”是智能么
2018-04-03
人工智能”是智能么 在電影“終結(jié)者2”里,人類未來的領(lǐng)袖約翰康納問從未來穿越回來的T-800機器人他是否可以學習人類的行為,T-800說他的CPU是一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器,一個會學習的計算機,但他的芯片被設(shè)定成了“ ...
機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程
2018-03-20
機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程 對于給定的數(shù)據(jù)集和問題,用機器學習的方法解決問題的工作一般分為4個步驟: 一.     數(shù)據(jù)預處理 首先,必須確保數(shù)據(jù)的格式符合要求 ...
python實現(xiàn)隨機森林random forest的原理及方法
2018-01-22
python實現(xiàn)隨機森林random forest的原理及方法 想通過隨機森林來獲取數(shù)據(jù)的主要特征 1、理論 隨機森林是一個高度靈活的機器學習方法,擁有廣泛的應用前景,從市場營銷到醫(yī)療保健保險。 既可以用來做市場營銷模 ...

深度學習已成功應用于這三大領(lǐng)域

深度學習已成功應用于這三大領(lǐng)域
2017-11-20
深度學習已成功應用于這三大領(lǐng)域 在本章中,我們將介紹如何使用深度學習來解決計算機視覺、語音識別、自然語言處理以及其他商業(yè)領(lǐng)域中的應用。首先我們將討論在許多最重要的AI 應用中所需的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實 ...

淺談大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的應用

淺談大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的應用
2017-07-03
淺談大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的應用 毫無爭議的,我們已經(jīng)進入到大數(shù)據(jù)時代。而金融業(yè)無疑又是大數(shù)據(jù)的最重要的應用領(lǐng)域之一。今天,我們就來簡單談談大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的應用。 什么是大數(shù)據(jù) 關(guān)于這個,已經(jīng)了比較標 ...

淺談大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的運用

淺談大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的運用
2017-05-15
淺談大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的運用 “很多人還沒搞清楚什么是PC互聯(lián)網(wǎng),移動互聯(lián)網(wǎng)來了,我們還沒搞清楚移動互聯(lián)的時候,大數(shù)據(jù)時代又來了?!? 毫無爭議的,我們已經(jīng)進入到大數(shù)據(jù)時代。而金融業(yè)無疑又是大數(shù)據(jù)的最重 ...
大數(shù)據(jù)行業(yè)人士必知十大數(shù)據(jù)思維原理
2017-01-05
大數(shù)據(jù)行業(yè)人士必知十大數(shù)據(jù)思維原理 大數(shù)據(jù)思維原理是什么?簡單概括為10項原理,當樣本數(shù)量足夠大時,你會發(fā)現(xiàn)其實每個人都是一模一樣的。對于“大數(shù)據(jù)”研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?!按髷?shù)據(jù)”是需要新 ...
萬字長文全面解析大數(shù)據(jù)思維的十大原理
2016-10-31
萬字長文全面解析大數(shù)據(jù)思維的十大原理 一、數(shù)據(jù)核心原理:從“流程”核心轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)”核心 大數(shù)據(jù)時代,計算模式也發(fā)生了轉(zhuǎn)變,從“流程”核心轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)”核心。Hadoop體系的分布式計算框架已經(jīng)是“數(shù) ...
大數(shù)據(jù)思維原理是什么
2016-10-22
大數(shù)據(jù)思維原理是什么 大數(shù)據(jù)時代,計算模式也發(fā)生了轉(zhuǎn)變,從“流程”核心轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)”核心。Hadoop體系的分布式計算框架已經(jīng)是“數(shù)據(jù)”為核心的范式。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及分析需求,將改變IT系統(tǒng)的升級方式:從簡 ...

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析梳理

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析梳理
2016-10-11
數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析梳理 一、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析概述 數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析都是從數(shù)據(jù)中提取一些有價值的信息,二者有很多聯(lián)系,但是二者的側(cè)重點和實現(xiàn)手法有所區(qū)分。 數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的不同之處: ...
?引力波數(shù)據(jù)分析中的人工智能技術(shù)
2016-03-01
引力波數(shù)據(jù)分析中的人工智能技術(shù) 最近國內(nèi)各種媒體廣泛報道了備受矚目的引力波被人類直接探測到的事件,引起了人們對基礎(chǔ)科學研究的極大興趣。早在100年前,愛因斯坦的廣義相對論發(fā)布后,就預言了引力波的存在 ...

過擬合是如何產(chǎn)生的?有什么好的解決方法?

過擬合是如何產(chǎn)生的?有什么好的解決方法?
2020-07-23
在機器學習中,相對于欠擬合,過擬合出現(xiàn)的頻次更高。這是因為,假設(shè)某一數(shù)據(jù)集其對應的模型為‘真’模型,我們通常是采用提高模型的復雜度的方法,來避免欠擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生,但與此同時,我們又很難把網(wǎng)絡(luò)設(shè)計成和 ...

欠擬合產(chǎn)生的原因有哪些?應該如何解決?

欠擬合產(chǎn)生的原因有哪些?應該如何解決?
2020-07-23
對于機器學習或者是深度學習模型來說,我們既希望這個模型能在訓練數(shù)據(jù)中表現(xiàn)良好(訓練誤差),又希望這個模型在測試集中也能有良好的表現(xiàn)(泛化誤差)。而過擬合和欠擬合就是用來描述泛化誤差的。欠擬合問題與過擬合 ...
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