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數(shù)字化人才認(rèn)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(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)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(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)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(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) 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(jì)時(shí)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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非平衡數(shù)據(jù)集的 機(jī)器學(xué)習(xí) 常用處理方法

非平衡數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)常用處理方法
2018-03-26
非平衡數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)常用處理方法 定義:不平衡數(shù)據(jù)集:在分類等問題中,正負(fù)樣本,或者各個(gè)類別的樣本數(shù)目不一致。 例子:在人臉檢測中,比如訓(xùn)練庫有10萬張人臉圖像,其中9萬沒有包含人臉,1萬包含人 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 中常見的幾種最優(yōu)化方法

機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的幾種最優(yōu)化方法
2018-03-25
機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的幾種最優(yōu)化方法 我們每個(gè)人都會(huì)在我們的生活或者工作中遇到各種各樣的最優(yōu)化問題,比如每個(gè)企業(yè)和個(gè)人都要考慮的一個(gè)問題“在一定成本下,如何使利潤最大化”等。最優(yōu)化方法是一種數(shù)學(xué)方法,它 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法

機(jī)器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法
2018-03-25
機(jī)器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法 不平衡數(shù)據(jù)集: 在分類等問題中,正負(fù)樣本,或者各個(gè)類別的樣本數(shù)目不一致。 :在人臉檢測中,比如訓(xùn)練庫有10萬張人臉圖像,其中9萬沒有包含人臉,1萬包含人臉, ...

如何踏上人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)之路( 機(jī)器學(xué)習(xí) 篇)

如何踏上人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)之路(機(jī)器學(xué)習(xí)篇)
2018-03-25
如何踏上人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)之路(機(jī)器學(xué)習(xí)篇) 如何打開機(jī)器學(xué)習(xí)的大門 AI這個(gè)詞相信大家都非常熟悉了,在幾年人公智能圈子格外熱鬧,先是阿法狗帶了個(gè)好頭,讓大家重新對人工智能刮目相看。能取得今天這樣 ...

邁出數(shù)據(jù)分析與 機(jī)器學(xué)習(xí) 的第一步

邁出數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的第一步
2018-03-25
邁出數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的第一步 數(shù)據(jù)分析太火爆,怎奈機(jī)器學(xué)習(xí)太難懂!隨著人工智能的浪潮卷卷襲來,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)越來越火爆啦。數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)崗位可謂供不應(yīng)求,但是入門的門檻也是蠻高的,究竟了機(jī)器學(xué) ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 故事匯-線性回歸算法

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-線性回歸算法
2018-03-23
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-線性回歸算法 今天咱們要來嘮的是機(jī)器學(xué)習(xí)中最基本也是最重要的算法之一線性回歸,正當(dāng)此時(shí)迪哥正在前往銀行的路上,準(zhǔn)備辦理貸款(低保),到了之后銀行問了我兩件事,年齡和工資都多少呀?( ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 故事匯-梯度下降

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-梯度下降
2018-03-23
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-梯度下降 今天咱們的故事繼續(xù)上一次線性回歸來說,還不熟悉的小伙伴機(jī)票在這!機(jī)票直達(dá)-線性回歸 當(dāng)時(shí)咱們怎么嘮的,是不是很多情況下要求解的目標(biāo)沒辦法直接求呀!那該怎么辦呢?咱們來用 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 故事匯-邏輯回歸算法

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-邏輯回歸算法
2018-03-22
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-邏輯回歸算法 今天我們要來討論的一個(gè)分類算法-邏輯回歸(你有沒有搞錯(cuò),這不還是回歸嗎,雖然名字帶上了回歸其實(shí)它是一個(gè)非常實(shí)用的分類算法)。,適合對數(shù)學(xué)很頭疼的同學(xué)們,小板凳走起! ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 故事匯-決策樹算法

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-決策樹算法
2018-03-22
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-決策樹算法 【咱們的目標(biāo)】系列算法講解旨在用最簡單易懂的故事情節(jié)幫助大家掌握晦澀無趣的機(jī)器學(xué)習(xí),適合對數(shù)學(xué)很頭疼的同學(xué)們,小板凳走起! 決策樹模型是機(jī)器學(xué)習(xí)中最經(jīng)典的算法之一 ...

線性代數(shù)在 機(jī)器學(xué)習(xí) 上的基本應(yīng)用

線性代數(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)上的基本應(yīng)用
2018-03-22
線性代數(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)上的基本應(yīng)用 本人碩渣一枚,之前研究方向?yàn)镚PU并行計(jì)算?,F(xiàn)在開始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。俗話說好記性不如爛筆頭。僅以此記錄我的學(xué)習(xí)過程。 線性代數(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)方面有著重要的應(yīng)用, ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 故事匯-集成算法

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-集成算法
2018-03-21
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-集成算法 【咱們的目標(biāo)】系列算法講解旨在用最簡單易懂的故事情節(jié)幫助大家掌握晦澀無趣的機(jī)器學(xué)習(xí),適合對數(shù)學(xué)很頭疼的同學(xué)們,小板凳走起! 今天咱們就來討論一下傳說中的集成算法,之 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 故事匯-搞定支持向量機(jī)(SVM)

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-搞定支持向量機(jī)(SVM)
2018-03-21
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-搞定支持向量機(jī)(SVM) 一聽到支持向量機(jī)這個(gè)名字,給大家的感覺應(yīng)該是這個(gè)樣子滴,感覺好像很高端一個(gè)事情,但是又不知道它到底在什么。咱們今天的目標(biāo)就是用最通俗的語言搞定它! 首 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 中的特征選擇

機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇
2018-03-21
機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇 特征選擇是一個(gè)重要的數(shù)據(jù)預(yù)處理過程,獲得數(shù)據(jù)之后要先進(jìn)行特征選擇然后再訓(xùn)練模型。主要作用:1、降維 2、去除不相關(guān)特征。 特征選擇方法包含:子集搜索和子集評價(jià)兩個(gè)問題。 子集搜 ...

為什么說Python更適合做AI/ 機(jī)器學(xué)習(xí)

為什么說Python更適合做AI/機(jī)器學(xué)習(xí)
2018-03-21
為什么說Python更適合做AI/機(jī)器學(xué)習(xí) Python網(wǎng)絡(luò)編程框架Twisted的創(chuàng)始人Glyph Lefkowitz(glyph): 編程是一項(xiàng)社交活動(dòng)——Python社區(qū)已經(jīng)認(rèn)識到了這一點(diǎn)! 人工智能是一個(gè)全面的技術(shù)術(shù)語,通常意 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 幾個(gè)重要概念

機(jī)器學(xué)習(xí)幾個(gè)重要概念
2018-03-20
機(jī)器學(xué)習(xí)幾個(gè)重要概念 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的算法可以分為以下幾個(gè)類別:監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸入數(shù)據(jù)都有對應(yīng)的類標(biāo)簽或是一個(gè)輸出值,其任務(wù)是學(xué)習(xí)一個(gè)模型,使模型能夠?qū)θ我?...

Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲: 機(jī)器學(xué)習(xí) 基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ)

Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲:機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ)
2018-03-15
Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲:機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ) Intel于近期發(fā)布了三門AI系列的免費(fèi)課程,分別是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、TensorFlow基礎(chǔ)三個(gè)方面。據(jù)悉,該系列免費(fèi)課 ...

常用的 機(jī)器學(xué)習(xí) &數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn)

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn)
2018-03-07
常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn) Basis(基礎(chǔ)): MSE(Mean Square Error 均方誤差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

Google 機(jī)器學(xué)習(xí) 零基礎(chǔ)在線課程發(fā)布,免費(fèi)!附中文版

Google機(jī)器學(xué)習(xí)零基礎(chǔ)在線課程發(fā)布,免費(fèi)!附中文版
2018-03-06
Google機(jī)器學(xué)習(xí)零基礎(chǔ)在線課程發(fā)布,免費(fèi)!附中文版 新的學(xué)習(xí)資源來了!剛剛,谷歌上線了人工智能學(xué)習(xí)網(wǎng)站 Learn with Google AI,并推出了機(jī)器學(xué)習(xí)在線課程,免費(fèi)!而且還有中文版! 傳送門: “ ...

【 機(jī)器學(xué)習(xí) 】確定最佳聚類數(shù)目的10種方法

機(jī)器學(xué)習(xí)】確定最佳聚類數(shù)目的10種方法
2018-02-27
【機(jī)器學(xué)習(xí)】確定最佳聚類數(shù)目的10種方法 在聚類分析的時(shí)候確定最佳聚類數(shù)目是一個(gè)很重要的問題,比如kmeans函數(shù)就要你提供聚類數(shù)目這個(gè)參數(shù),總不能兩眼一抹黑亂填一個(gè)吧。之前也被這個(gè)問題困擾過,看了很多 ...

簡單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法——K-Means++算法

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——K-Means++算法
2018-02-26
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——K-Means++算法 一、K-Means算法存在的問題 由于K-Means算法的簡單且易于實(shí)現(xiàn),因此K-Means算法得到了很多的應(yīng)用,但是從K-Means算法的過程中發(fā)現(xiàn),K-Means算法中的聚類中心的個(gè)數(shù) ...

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