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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(duì)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(tái)檢測(cè)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(qǐng)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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(jī)器學(xué)習(xí) 算法與Python實(shí)踐之(三)支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)階

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(三)支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)階
2017-03-26
機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(三)支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)階 五、核函數(shù) 如果我們的正常的樣本分布如下圖左邊所示,之所以說是正常的指的是,不是上面說的那樣由于某些頑固的離群點(diǎn)導(dǎo)致的線性不可分。它是真的 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法與Python實(shí)踐之(二)支持向量機(jī)(SVM)初級(jí)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(二)支持向量機(jī)(SVM)初級(jí)
2017-03-26
機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(二)支持向量機(jī)(SVM)初級(jí) 一、引入 支持向量機(jī)(SupportVector Machines),這個(gè)名字可是響當(dāng)當(dāng)?shù)模跈C(jī)器學(xué)習(xí)或者模式識(shí)別領(lǐng)域可是無人不知,無人不曉啊。八九十年代的時(shí)候 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法與Python實(shí)踐之(一)k近鄰(KNN)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(一)k近鄰(KNN)
2017-03-26
機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(一)k近鄰(KNN) 一、kNN算法分析 K最近鄰(k-Nearest Neighbor,KNN)分類算法可以說是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法了。它采用測(cè)量不同特征值之間的距離方法進(jìn)行分類。它的思想很簡(jiǎn) ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法—Mean Shift聚類算法

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Mean Shift聚類算法
2017-03-25
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Mean Shift聚類算法 一、Mean Shift算法概述 Mean Shift算法,又稱為均值漂移算法,Mean Shift的概念最早是由Fukunage在1975年提出的,在后來由Yizong Cheng對(duì)其進(jìn)行擴(kuò)充,主要提出 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法—主成分分析(PCA)

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—主成分分析(PCA)
2017-03-24
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—主成分分析(PCA) 一、數(shù)據(jù)降維     對(duì)于現(xiàn)在維數(shù)比較多的數(shù)據(jù),我們首先需要做的就是對(duì)其進(jìn)行降維操作。降維,簡(jiǎn)單來說就是說在盡量保證數(shù)據(jù)本質(zhì)的前提下將數(shù)據(jù)中的維 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法—嶺回歸(Ridge Regression)

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—嶺回歸(Ridge Regression)
2017-03-24
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—嶺回歸(Ridge Regression) 一、一般線性回歸遇到的問題     在處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)的回歸問題時(shí),普通的線性回歸會(huì)遇到一些問題,主要表現(xiàn)在: 預(yù)測(cè)精度:這里要處理好這樣 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法—SVD奇異值分解

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—SVD奇異值分解
2017-03-24
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—SVD奇異值分解 一、SVD奇異值分解的定義     假設(shè)M是一個(gè)的矩陣,如果存在一個(gè)分解: 其中的酉矩陣,的半正定對(duì)角矩陣,的共軛轉(zhuǎn)置矩陣,且為的酉矩陣。這樣的分解稱 ...

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

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—K-Means算法
2017-03-23
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—K-Means算法 一、聚類算法的簡(jiǎn)介     聚類算法是一種典型的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,主要用于將相似的樣本自動(dòng)歸到一個(gè)類別中。聚類算法與分類算法最大的區(qū)別是:聚類算法是無 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法—Logistic回歸

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Logistic回歸
2017-03-23
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Logistic回歸 一、Logistic回歸的概述     Logistic回歸是一種簡(jiǎn)單的分類算法,提到“回歸”,很多人可能覺得與分類沒什么關(guān)系,Logistic回歸通過對(duì)數(shù)據(jù)分類邊界的擬合 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法—樸素貝葉斯

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—樸素貝葉斯
2017-03-23
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—樸素貝葉斯 一、貝葉斯定理   1、條件概率 條件概率是指在事件B發(fā)生的情況下,事件A發(fā)生的概率,用表示。    2、全概率公式 含義是: ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法—決策樹之ID3算法

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—決策樹之ID3算法
2017-03-22
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—決策樹之ID3算法 一、決策樹分類算法概述     決策樹算法是從數(shù)據(jù)的屬性(或者特征)出發(fā),以屬性作為基礎(chǔ),劃分不同的類。例如對(duì)于如下數(shù)據(jù)集 (數(shù)據(jù)集) 其中,第一 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2017-03-22
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念     BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其主要的特點(diǎn)是:信號(hào)是前向傳播的,而誤差是反向傳播的。具體來說,對(duì)于如下的 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法—分類回歸樹CART

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—分類回歸樹CART
2017-03-22
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—分類回歸樹CART 分類回歸樹(Classification and Regression Tree,CART)是一種典型的決策樹算法,CART算法不僅可以應(yīng)用于分類問題,而且可以用于回歸問題。 一、樹回歸的概念   ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法—Rosenblatt感知機(jī)的對(duì)偶解法

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機(jī)的對(duì)偶解法
2017-03-21
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機(jī)的對(duì)偶解法 一、Rosenblatt感知機(jī)回顧     在博文“簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——Rosenblatt感知機(jī)”中介紹了Rosenblatt感知機(jī)的基本概念。Rosenblatt感 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法—基于密度的聚類算法DBSCAN

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—基于密度的聚類算法DBSCAN
2017-03-21
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—基于密度的聚類算法DBSCAN 一、基于密度的聚類算法的概述     我想了解下基于密度的聚類算法,熟悉下基于密度的聚類算法與基于距離的聚類算法,如K-Means算法之間的 ...

論文中的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法——基于密度峰值的聚類算法

論文中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——基于密度峰值的聚類算法
2017-03-21
論文中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——基于密度峰值的聚類算法 下面還是主要來談?wù)務(wù)撐牡闹饕枷搿? 算法的主要思想思想     在聚類算法中主要有這樣幾種: 劃分的方法,如K-Means ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法—線性可分支持向量機(jī)

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性可分支持向量機(jī)
2017-03-21
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性可分支持向量機(jī) 一、線性可分支持向量機(jī)的概念     線性可分支持向量機(jī)是用于求解線性可分問題的分類問題。對(duì)于給定的線性可分訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,通過間隔最大化構(gòu)造相應(yīng) ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法—支持向量機(jī)

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—支持向量機(jī)
2017-03-20
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—支持向量機(jī) 支持向量機(jī)(Support Vector Machines, SVM)被公認(rèn)為比較優(yōu)秀的分類模型,有很多人對(duì)SVM的基本原理做了闡述,我在學(xué)習(xí)的過程中也借鑒了他們的研究成果,在我介紹基本 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) -回歸模型-欠擬合和過擬合

機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型-欠擬合和過擬合
2017-03-20
機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型-欠擬合和過擬合 1. 什么是欠擬合和過擬合 先看三張圖片,這三張圖片是線性回歸模型 擬合的函數(shù)和訓(xùn)練集的關(guān)系 第一張圖片擬合的函數(shù)和訓(xùn)練集誤差較大,我們稱這種情況為 欠擬合 ...

模式識(shí)別、 機(jī)器學(xué)習(xí) 、數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)中的各種距離總結(jié)

模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)中的各種距離總結(jié)
2017-03-20
模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)中的各種距離總結(jié) 在做分類時(shí)常常需要估算不同樣本之間的相似性度量(SimilarityMeasurement),這時(shí)通常采用的方法就是計(jì)算樣本間的“距離”(Distance)。采用什么樣的方法計(jì)算距 ...

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