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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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機器學習里的無監(jiān)督學習是什么?
2020-06-30
無監(jiān)督學習是機器學習里的一種學習方式,下面將給大家具體解釋一下無監(jiān)督學習到底是什么? 首先我們可以對照監(jiān)督學習來對比理解一下無監(jiān)督學習的概念。 機器學習中,監(jiān)督學習是一種明確的訓練方式,你能夠很 ...

 機器學習 中,線性與非線性的區(qū)別

機器學習中,線性與非線性的區(qū)別
2020-06-30
在機器學習中經(jīng)常會遇到兩個概念:線性、非線性。今天就讓我們一起來看以下線性與非線性的。 一、一般在線性代數(shù)中,線性有以下兩個特征: 齊次性:f(a*x)=a*f(x); 可疊加行:f(x+y)=f(x)+f(y)。 只要 ...
機器學習是什么?怎么理解?
2020-06-29
科技創(chuàng)新是經(jīng)濟發(fā)展的根本動力。在如今這一時代,AI人工智能就是推動經(jīng)濟發(fā)展的最重要的科技動力。特別是近些年來行業(yè)與AI人工智能的結合,釋放了行業(yè)的潛力,重塑著人們的日常工作和生活。在AI人工智能備受關注、 ...

 機器學習 數(shù)據(jù)降維方法:PCA主成分分析

機器學習數(shù)據(jù)降維方法:PCA主成分分析
2020-06-16
PCA在機器學習中很常用,是一種無參數(shù)的數(shù)據(jù)降維方法。PCA步驟: 將原始數(shù)據(jù)按列組成n行m列矩陣X 將X的每一行(代表一個屬性字段)進行零均值化,即減去這一行的均值 求出協(xié)方差矩陣 求 ...

 機器學習 基礎:無監(jiān)督異常檢測和半監(jiān)督異常檢測!

機器學習基礎:無監(jiān)督異常檢測和半監(jiān)督異常檢測!
2020-06-12
異常值檢測一般要求新發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)是否與現(xiàn)有觀測數(shù)據(jù)具有相同的分布或者不同的分布,相同的分布可以稱之為內點(inlier),具有不同分布的點可以稱之為離群值。離群點和新奇點檢測是不同的,有一個重要的區(qū)分必須掌 ...

 機器學習 的數(shù)據(jù)清理以及數(shù)據(jù)標準化!

機器學習的數(shù)據(jù)清理以及數(shù)據(jù)標準化!
2020-05-29
沒有干凈的原始數(shù)據(jù),為了滿足機器學習懟數(shù)據(jù)的要求,必須過濾數(shù)據(jù)。例如, 1、查看數(shù)據(jù),并排除所有缺少大量數(shù)據(jù)的列。 2、再次查看數(shù)據(jù),然后選擇要用于預測的列(特征選擇)。進行迭代時,可能需要 ...

 機器學習 中的有監(jiān)督和無監(jiān)督都包括些什么?

機器學習中的有監(jiān)督和無監(jiān)督都包括些什么?
2020-05-29
機器學習算法通常分為有監(jiān)督的(訓練數(shù)據(jù)有標記答案)和無監(jiān)督的(可能存在的任何標簽均未顯示在訓練算法中)。有監(jiān)督的機器學習問題又分為分類(預測非數(shù)字答案,例如錯過抵押貸款的可能性)和回歸(預測 ...

如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等 機器學習 算法

如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等機器學習算法
2020-05-27
機器學習既是藝術又是科學。但當您查看機器學習算法時,沒有一種解決方案或一種適合所有情況的算法。有幾個因素會影響您選擇哪種機器學習。 有些問題非常具體,需要采取獨特的方法。例如,如果您使用推薦系統(tǒng), ...

 機器學習 python應用,簡單 機器學習 項目實踐!

機器學習python應用,簡單機器學習項目實踐!
2020-05-25
上一篇文章中介紹了機器學習的簡單知識,還有python中進行機器學習實踐需要的生態(tài)環(huán)境,接下來將會通過鳶尾花分類這個例子對機器學習做一個簡要的介紹。通過一步一步地實現(xiàn)這個項目來介紹以下內容。 導入和 ...

 機器學習 python算法應用,監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習等!

機器學習python算法應用,監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習等!
2020-05-25
本系列文章主要介紹機器學習在實踐中的應用,介紹利用 python 的生態(tài)環(huán)境,使用機器學習的算法來解決工程實踐中的問題,而不是介紹算法本身。本系列文章參考了《機器學習Python實踐》,會通過例子一步一步地引導大 ...

 機器學習 中集成學習指什么?

機器學習中集成學習指什么?
2020-05-21
集成學習本身不是一個單獨的機器學習算法,是通過建立一組獨立的機器學習模型,構建并結合多個機器學習器來完成學習任務,以達到減小方差(bagging)、偏差(boosting)或改進預測(stacking)的效果。 機器學習中 ...

 機器學習 中的概率估計指什么?

機器學習中的概率估計指什么?
2020-05-19
機器學習算法會涉及到大量的數(shù)學基礎內容,數(shù)學好的童靴們,你們的優(yōu)勢來了。在機器學習中涉及到了三個數(shù)學工具,分別是線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(概率估計)、最優(yōu)化理論。 今天,我們來講概率統(tǒng)計,在機器學習中會涉及 ...

 機器學習 :混淆矩陣的簡單概述!

機器學習:混淆矩陣的簡單概述!
2020-05-11
混淆矩陣(Confusion Matrix),也成為誤差矩陣,是用n行n列矩陣形式來表示的表,這張表通過對比已知分類結果的測試數(shù)據(jù)的預測值和真實值表來描述衡量分類器的性能。 在二分類的情況下,混淆矩陣是展示預測 ...

 機器學習 算法:無監(jiān)督、半監(jiān)督、有監(jiān)督學習算法淺析

機器學習算法:無監(jiān)督、半監(jiān)督、有監(jiān)督學習算法淺析
2020-05-06
隨著人工智能的飛速發(fā)展,機器學習成為當下數(shù)據(jù)分析領域的熱門之一,很多人在平時的工作中,或多或少都會使用到機器學習的算法。這里機器學習的算法進行了盤點,將有監(jiān)督、無監(jiān)督,半監(jiān)督學習等進行了簡單的解 ...

AI、 機器學習 、數(shù)據(jù)科學與深度學習研究在2020年的發(fā)展趨勢(二)

AI、機器學習、數(shù)據(jù)科學與深度學習研究在2020年的發(fā)展趨勢(二)
2020-04-03
作者 | Matthew Mayo 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 在2019年(及之前的幾年)中,我們詢問了許多頂級專家,2019年和2020年AI,分析,機器學習,數(shù)據(jù)科學和深度學習領域最重要的發(fā)展趨勢 ...

AI、 機器學習 、數(shù)據(jù)科學與深度學習在2020年的主要發(fā)展趨勢(一)

AI、機器學習、數(shù)據(jù)科學與深度學習在2020年的主要發(fā)展趨勢(一)
2020-04-02
作者 | Matthew Mayo 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 正如我們告別上一年并期待新的一年一樣,KDnuggets再次征求了眾多研究和技術專家對2019年最重要的發(fā)展及其2020年關鍵趨勢預測的意見 ...

 機器學習 如何推動數(shù)據(jù)中心發(fā)展?

機器學習如何推動數(shù)據(jù)中心發(fā)展?
2020-04-01
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 1、前言 大數(shù)據(jù)革命引發(fā)了數(shù)據(jù)中心的爆炸式增長,這些中心正在以越來越高的速率消耗能源。本文回顧了兩種提高數(shù)據(jù)中心效率的標準方法,并認為第三種方法-機器 ...

 機器學習 入門必讀:6種簡單實用算法及學習曲線、思維導圖

機器學習入門必讀:6種簡單實用算法及學習曲線、思維導圖
2020-03-26
作者 | 盧譽聲 大部分的機器學習算法主要用來解決兩類問題——分類問題和回歸問題。在本文當中,我們介紹一些簡單但經(jīng)典實用的傳統(tǒng)機器學習算法,讓大家對機器學習算法有一個基本的感性認識。 ...

看 機器學習 如何推動我們去定義公平

機器學習如何推動我們去定義公平
2020-03-16
偏見是機器學習的原始罪過。它嵌入在機器學習的本質中:系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學習,因此 很容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)所代表的人為偏見。例如,接受過美國現(xiàn)有職業(yè)培訓的ML招聘系統(tǒng)很可能會“學到”,女性與首席執(zhí)行官之間的聯(lián)系不 ...

如何選取 機器學習 的特征選擇方法?

如何選取機器學習的特征選擇方法?
2020-03-09
作者 | Jason Brownlee 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 特征選擇是在開發(fā)預測模型時減少輸入變量數(shù)量的過程。 希望減少輸入變量的數(shù)量,以減少建模的計算成本,并且在某些情況下,還需要改善模 ...

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