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數字化人才認證
') } 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1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,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", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見: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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 機器學習 之Logistic回歸與Python實現

機器學習之Logistic回歸與Python實現
2017-07-24
機器學習之Logistic回歸與Python實現 logistic回歸是一種廣義的線性回歸,通過構造回歸函數,利用機器學習來實現分類或者預測。 一 Logistic回歸概述 Logistic回歸的主要思想是,根據現有的數據對分類邊 ...

如何解決 機器學習 中數據不平衡問題

如何解決機器學習中數據不平衡問題
2017-07-09
如何解決機器學習中數據不平衡問題 這幾年來,機器學習和數據挖掘非常火熱,它們逐漸為世界帶來實際價值。與此同時,越來越多的機器學習算法從學術界走向工業(yè)界,而在這個過程中會有很多困難。數據不平衡問題雖 ...

10個基于JavaScript的 機器學習 實例

10個基于JavaScript的機器學習實例
2017-06-05
10個基于JavaScript的機器學習實例 隨著人工智能技術的發(fā)展,機器學習越來越受到開發(fā)者們的關注,從而也導致了機器學習庫如雨后春筍般的涌現出來,而且沒有任何放緩的趨勢。雖然,傳統(tǒng)意義上 Python 已 ...

 機器學習 需要哪些數學基礎

機器學習需要哪些數學基礎
2017-05-20
機器學習需要哪些數學基礎 過去的幾個月中,有幾人聯(lián)系我,訴說他們對嘗試進入數據科學的世界,以及用機器學習的技術去探索統(tǒng)計規(guī)律并構建無可挑剔的數據驅動型產品的熱忱。然而,我發(fā)現一些人實際上缺乏必要的 ...

 機器學習 決策樹算法學習筆記

機器學習決策樹算法學習筆記
2017-05-16
機器學習決策樹算法學習筆記 基本概念 決策樹是分類算法。 數據類型:數值型和標稱型。因為構造算法只適用于標稱型,所以數值型數據必須離散化。 工作原理 利用香濃熵找到信息增益最大的特征,按照信息增益最大 ...

 機器學習 中的常見問題—損失函數

機器學習中的常見問題—損失函數
2017-03-28
機器學習中的常見問題—損失函數 一、分類算法中的損失函數 在分類算法中,損失函數通常可以表示成損失項和正則項的和,即有如下的形式: 其中,L(mi(w))為損失項,R(w)為正則項。mi的具體形式如下 ...

 機器學習 算法實踐—K-Means算法與圖像分割

機器學習算法實踐—K-Means算法與圖像分割
2017-03-27
機器學習算法實踐—K-Means算法與圖像分割 一、理論準備 1.1、圖像分割 圖像分割是圖像處理中的一種方法,圖像分割是指將一幅圖像分解成若干互不相交區(qū)域的集合,其實質可以看成是一種像素的聚類過程。通常使用 ...

簡單易學的 機器學習 算法—馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法MCMC

簡單易學的機器學習算法—馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法MCMC
2017-03-26
簡單易學的機器學習算法—馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法MCMC 對于一般的分布的采樣,在很多的編程語言中都有實現,如最基本的滿足均勻分布的隨機數,但是對于復雜的分布,要想對其采樣,卻沒有實現好的函數,在這里, ...

簡單易學的 機器學習 算法——協(xié)同過濾推薦算法(2)

簡單易學的機器學習算法——協(xié)同過濾推薦算法(2)
2017-03-25
簡單易學的機器學習算法——協(xié)同過濾推薦算法(2) 一、基于協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)     協(xié)同過濾(Collaborative Filtering)的推薦系統(tǒng)的原理是通過將用戶和其他用戶的數據進行比對來實現推薦的。比對 ...

簡單易學的 機器學習 算法—協(xié)同過濾推薦算法(1)

簡單易學的機器學習算法—協(xié)同過濾推薦算法(1)
2017-03-25
簡單易學的機器學習算法—協(xié)同過濾推薦算法(1) 一、推薦系統(tǒng)的概念     推薦系統(tǒng)(Recommendation System, RS),簡單來說就是根據用戶的日常行為,自動預測用戶的喜好,為用戶提供更多完善的服務 ...

簡單易學的 機器學習 算法—線性回歸(2)

簡單易學的機器學習算法—線性回歸(2)
2017-03-24
簡單易學的機器學習算法—線性回歸(2) 一、基本線性回歸模型的抽象     在基本的線性回歸中(可見簡單易學的機器學習算法—線性回歸(1)),對于一個線性回歸為題,我們得到一個線性方程組: 在上 ...

簡單易學的 機器學習 算法—線性回歸(1)

簡單易學的機器學習算法—線性回歸(1)
2017-03-24
簡單易學的機器學習算法—線性回歸(1) 一、線性回歸的概念     對連續(xù)型數據做出預測屬于回歸問題。舉個簡單的例子:例如我們在知道房屋面積(HouseArea)和臥室的數量(Bedrooms)的情況下要求房屋 ...

簡單易學的 機器學習 算法—極限學習機(ELM)

簡單易學的機器學習算法—極限學習機(ELM)
2017-03-23
簡單易學的機器學習算法—極限學習機(ELM) 一、極限學習機的概念     極限學習機(Extreme Learning Machine) ELM,是由黃廣斌提出來的求解單隱層神經網絡的算法。     ELM最大的 ...

簡單易學的 機器學習 算法—非線性支持向量機

簡單易學的機器學習算法—非線性支持向量機
2017-03-21
簡單易學的機器學習算法—非線性支持向量機 一、回顧 介紹了支持向量機的基本概念,線性可分支持向量機的原理以及線性支持向量機的原理,線性可分支持向量機是線性支持向量機的基礎。對于線性支持向量機,選擇 ...

簡單易學的 機器學習 算法—線性支持向量機

簡單易學的機器學習算法—線性支持向量機
2017-03-21
簡單易學的機器學習算法—線性支持向量機 一、線性支持向量機的概念     線性支持向量機是針對線性不可分的數據集的,這樣的數據集可以通過近似可分的方法實現分類。對于這樣的數據集,類似 ...

用十張圖解釋 機器學習 的基本概念

用十張圖解釋機器學習的基本概念
2017-03-20
用十張圖解釋機器學習的基本概念 在解釋機器學習的基本概念的時候,我發(fā)現自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認為最有啟發(fā)性的條目列表。 1. Test and training error: 為什么低訓練誤差并不總 ...

 機器學習 中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score

機器學習中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score
2017-03-18
機器學習中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score 在模式識別和信息檢索領域,二分類的問題(binary classification)是常會遇到的一類問題。例如,銀行的信用卡中心每天都會收到很多的信用卡申請,銀行必 ...

 機器學習 中的kNN算法及Matlab實例

機器學習中的kNN算法及Matlab實例
2017-03-18
機器學習中的kNN算法及Matlab實例 K最近鄰(k-Nearest  Neighbor,KNN)分類算法,是一個理論上比較成熟的方法,也是最簡單的機器學習算法之一。該方法的思路是:如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即 ...

 機器學習 中的EM算法詳解及R語言實例(2)

機器學習中的EM算法詳解及R語言實例(2)
2017-03-18
機器學習中的EM算法詳解及R語言實例(2) 我們在上一篇文章中介紹了EM算法的基本原理,如果讀者對此不甚了解,建議參閱 機器學習中的EM算法詳解及R語言實例(1) 4. 高斯混合模型 高斯混合模型(GMM, ...

 機器學習 中的EM算法詳解及R語言實例(1)

機器學習中的EM算法詳解及R語言實例(1)
2017-03-18
機器學習中的EM算法詳解及R語言實例(1) 最大期望算法(EM) K均值算法非常簡單,相信讀者都可以輕松地理解它。但下面將要介紹的EM算法就要困難許多了,它與極大似然估計密切相關。 1 算法原理 不妨 ...

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