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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(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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召回率(Recall)與精確率(precision)的區(qū)別在哪里？怎樣進行衡量: 2020-07-08; 召回率(Recall)，也被稱為查全率，或者True Positive Rate，R= TP/(TP+FN) ; 反映了所有真正為正例的樣本中被分類器判定出來為正例的比例。精度，或者叫做精確率(precision)：P = TP/(TP+FP);反映了被分類器 ...

【CDA干貨】K-S 曲線、回歸與分類：數(shù)據(jù)分析中的重要工具: 2025-08-07; K-S 曲線、回歸與分類：數(shù)據(jù)分析中的重要工具? 在數(shù)據(jù)分析與機器學習領域，K-S 曲線、回歸和分類是三個核心概念與工具，它們各自承擔著不同的角色，又在實際應用中相互關聯(lián)、協(xié)同作用，共同為數(shù)據(jù)解讀、預測和決策 ...

【CDA干貨】鳶尾花判別分析：機器學習中的經(jīng)典實踐案例: 2025-07-29; 鳶尾花判別分析：機器學習中的經(jīng)典實踐案例在機器學習的世界里，有一個經(jīng)典的數(shù)據(jù)集如同引路明燈，為無數(shù)初學者打開了模式識別與分類算法的大門，它就是鳶尾花數(shù)據(jù)集。鳶尾花判別分析不僅是機器學習入門的絕佳案例 ...

【CDA干貨】評估模型預測為正時的準確性: 2025-06-25; 評估模型預測為正時的準確性? ? 在機器學習與數(shù)據(jù)科學領域，模型預測的準確性是衡量其性能優(yōu)劣的核心指標。尤其是當模型預測結(jié)果為正時，評估其準確性不僅關乎模型在實際應用中的可靠性，更直接影響基于該模型所做 ...

模型過擬合的優(yōu)化解決方案: 2024-12-06; 理解模型過擬合模型過擬合是指機器學習模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在新數(shù)據(jù)或未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象。這通常是因為模型過于復雜，捕捉到了訓練數(shù)據(jù)中的噪聲而非內(nèi)在模式，導致泛化能力下降。簡化模型復雜 ...

數(shù)據(jù)分析學習路徑與技巧: 2024-12-02; 在當今信息爆炸的時代，數(shù)據(jù)分析和機器學習等技能變得愈發(fā)重要。掌握這些技能不僅可以讓你在職場中脫穎而出，還能讓你更好地理解世界。然而，學習數(shù)據(jù)分析并非易事，需要扎實的基礎和持之以恒的努力。本文將探討數(shù)據(jù) ...

大數(shù)據(jù)管理與應用的五大職業(yè)方向及其發(fā)展?jié)摿?/dt>: 2024-09-19; 大數(shù)據(jù)管理與應用領域的發(fā)展?jié)摿吐殬I(yè)方向是當前熱門話題之一。隨著信息技術的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)和組織決策的重要基礎。本文將深入探討大數(shù)據(jù)管理與應用的五大職業(yè)方向及其發(fā)展?jié)摿Γ瑤椭x者了解這一領域 ...

數(shù)據(jù)挖掘是做什么的？從數(shù)據(jù)分析到商業(yè)決策的全流程解析: 2024-09-19; 數(shù)據(jù)挖掘的基本流程 1. 定義問題數(shù)據(jù)挖掘的第一步是明確要解決的具體商業(yè)或技術問題。這一步驟是整個數(shù)據(jù)挖掘過程的基礎。只有明確了問題，才能有針對性地進行數(shù)據(jù)收集和分析。例如，一家零售公司可能希望通過數(shù)據(jù) ...

什么是數(shù)據(jù)挖掘的流程？一步步帶你掌握數(shù)據(jù)挖掘的完整過程: 2024-09-14; 數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為現(xiàn)代商業(yè)和科技領域中不可或缺的一部分。它不僅幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，還為決策提供了有力的支持。本文將帶你詳細了解數(shù)據(jù)挖掘的完整流程，從商業(yè)理解到模型部署，幫助你逐步掌握這 ...

數(shù)據(jù)計算與應用專業(yè)的學生，考數(shù)據(jù)分析師好找工作嗎: 2024-09-09; 第 1 章引言數(shù)據(jù)分析師作為現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動經(jīng)濟中的重要職業(yè)，近年來受到了越來越多的關注和重視。數(shù)據(jù)科學、人工智能等領域的蓬勃發(fā)展，使得數(shù)據(jù)分析不僅成為科技公司的核心競爭力，也逐漸普及到其他各 ...

數(shù)據(jù)分析流程：如何做有效的數(shù)據(jù)分析: 2024-08-20; 數(shù)據(jù)分析如今已成為各行業(yè)決策的重要工具，然而，分析過程不僅僅是簡單的數(shù)據(jù)處理，更是一項需要系統(tǒng)性和邏輯性的工作。一個有效的數(shù)據(jù)分析流程通常包括明確目標、數(shù)據(jù)收集與清洗、模型建立與評估、以及最后 ...

數(shù)據(jù)分析師的一天：揭秘數(shù)據(jù)驅(qū)動的工作流程: 2024-08-19; 在現(xiàn)代企業(yè)中，數(shù)據(jù)分析師扮演著至關重要的角色。他們負責將復雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的商業(yè)洞察，幫助企業(yè)在競爭中保持領先。本文將帶你深入了解數(shù)據(jù)分析師的一天，展示他們?nèi)绾瓮ㄟ^系統(tǒng)性的分析和溝通，推動數(shù) ...

如何使用機器學習算法來進行數(shù)據(jù)預測？: 2024-03-22; 隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)預測成為了企業(yè)決策的重要組成部分。而機器學習算法作為一種強大的工具，可以幫助我們從海量的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，并進行準確的數(shù)據(jù)預測。本文將介紹機器學習算法在數(shù)據(jù)預測中的應 ...

如何使用機器學習進行分類和回歸預測？: 2024-03-21; 機器學習是一種利用統(tǒng)計學和計算機科學的方法，通過從數(shù)據(jù)中學習模式和關系來進行分類和回歸預測的技術。在本文中，我們將介紹使用機器學習進行分類和回歸預測的基本步驟和常見算法。分類和回歸是機器學習中兩個最 ...

如何讓計算機從數(shù)據(jù)中學習并做出預測？: 2024-03-21; 在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為我們生活和工作中不可忽視的一部分。數(shù)據(jù)的爆炸增長和復雜性使傳統(tǒng)方法面對處理和解釋這些海量信息的挑戰(zhàn)。然而，隨著機器學習的快速發(fā)展，計算機可以從數(shù)據(jù)中學習，并利用學到的知識做 ...

如何評估預測模型的準確性和泛化能力？: 2024-03-21; 預測模型的準確性和泛化能力評估是機器學習中非常重要的任務。這些評估指標可以幫助我們了解模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，并決定是否適用于實際應用。在下面的文章中，我將介紹一些常用的方法來評估預測模型的準確性和 ...

如何評估一個機器學習模型的性能表現(xiàn)？: 2024-03-19; 評估機器學習模型的性能表現(xiàn)是確保其有效性和可靠性的關鍵步驟。下面將介紹一種常用的方法來評估機器學習模型的性能，包括訓練集和測試集的劃分、性能指標的選擇以及交叉驗證等。為了評估機器學習模型的性能，我們 ...

如何評估數(shù)據(jù)挖掘模型的準確性和效果？: 2024-03-19; 評估數(shù)據(jù)挖掘模型的準確性和效果是確保模型質(zhì)量的關鍵步驟。一個好的評估過程可以幫助我們了解模型在處理現(xiàn)實數(shù)據(jù)時的表現(xiàn)，并為進一步改進提供指導。本文將介紹一些常用的方法和指標來評估數(shù)據(jù)挖掘模型的準確性和效 ...

如何利用數(shù)據(jù)分析預測病人的風險等級？: 2024-03-13; 隨著醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，醫(yī)療機構積累了大量的患者數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)蘊含著寶貴的信息，可以幫助醫(yī)生和研究人員更好地了解疾病的特征并進行預測。數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為一種強有力的工具，在預測病人風險等級方面發(fā)揮著 ...

如何利用機器學習進行預測和分類任務？: 2024-03-12; 機器學習是一種通過數(shù)據(jù)訓練模型來自動執(zhí)行任務的方法。在預測和分類任務中，機器學習可以幫助我們利用歷史數(shù)據(jù)進行模式識別和預測未來事件。本文將探討機器學習在預測和分類任務中的應用，并介紹其常見的算法和步 ...

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