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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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如何構建高效的機器學習模型?
2023-07-04
構建高效的機器學習模型需要考慮多個方面,包括數據準備、特征工程、模型選擇與調優(yōu)等環(huán)節(jié)。下面將介紹一些關鍵步驟來實現高效的機器學習模型。 第一步是數據準備。對于機器學習任務而言,高質量的數據是至關重要的 ...
如何避免機器學習模型過擬合?
2023-07-03
標題:機器學習模型過擬合的預防與應對策略 導言: 在機器學習領域,過擬合是一個常見的問題,它指的是模型在訓練數據上表現出色,但在新數據上的泛化能力較差。過擬合可能導致模型過度依賴噪聲或不相關的特征,從而 ...
有哪些常用的機器學習算法?
2023-06-30
機器學習是計算機科學中的一個分支,它利用統(tǒng)計學、人工智能和計算機科學等領域的知識和技術,通過訓練模型從數據中提取有用的信息。機器學習算法可以大致分為三類:監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習。在本文中,我 ...
常用的機器學習算法有哪些?
2023-06-17
機器學習是人工智能的一個分支,它使用算法和統(tǒng)計模型來讓計算機從數據中自動學習并提高性能。在機器學習中,有許多常用的算法,本篇文章將介紹其中的一些。 線性回歸 線性回歸是最簡單的機器學習算法之一,它用于 ...
什么是機器學習預測建模?
2023-06-17
機器學習預測建模是指利用機器學習算法和技術,通過對歷史數據進行訓練和學習,構建預測模型來預測未來的事件或結果。這種建模方法可以應用于各種行業(yè)和領域,例如金融、醫(yī)療、物流等,能夠幫助企業(yè)和組織做出更準確 ...
什么是機器學習模型?
2023-06-15
機器學習模型是一種計算機程序,它能夠自動從數據中學習,并能用于分類、預測和決策等任務。簡單來說,機器學習模型就是將輸入數據映射到輸出結果的一個函數。 機器學習模型可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習 ...
如何對機器學習xgboost中數據集不平衡進行處理?
2023-04-18
機器學習是一種利用算法和模型從數據中自動學習的方法,而不需要明確編程。隨著技術的發(fā)展,機器學習在解決各種問題方面得到了廣泛的應用。但是,在實際應用中,我們會遇到一個常見的問題:不平衡的數據集。 由于某 ...
機器學習算法中 GBDT 和 XGBOOST 的區(qū)別有哪些?
2023-03-22
Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) 和 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 都是目前機器學習領域中非常流行的算法。兩種算法都采用了 boosting 方法來提高分類或回歸效果,但在實現細節(jié)上還是有一些區(qū)別的 ...

當 機器學習 遇到數據量不夠時,這幾個Python技巧為你化解難題

機器學習遇到數據量不夠時,這幾個Python技巧為你化解難題
2022-06-01
作者:俊欣 有時候我們在進行模型的訓練與優(yōu)化的時候,是需要基于現有的數據集來操作的,要是數據量比較充足的情況下倒是還好說,但是要是遇到數據量不夠的情況,該怎么辦呢?今天小編就給大家來介紹幾個方法 ...

當 機器學習 遇到數據量不夠時,這幾個Python技巧為你化解難題

機器學習遇到數據量不夠時,這幾個Python技巧為你化解難題
2022-06-01
作者:俊欣 有時候我們在進行模型的訓練與優(yōu)化的時候,是需要基于現有的數據集來操作的,要是數據量比較充足的情況下倒是還好說,但是要是遇到數據量不夠的情況,該怎么辦呢?今天小編就給大家來介紹幾個方法 ...

Python實現 機器學習 前后端頁面的交互

Python實現機器學習前后端頁面的交互
2022-04-01
作者: 俊欣 來源:關于數據分析與可視化 對于機器學習愛好者而言,很多時候我們需要將建好的模型部署在線上,實現前后端的交互,今天小編就通過Flask以及Streamlit這兩個框架實現機器學習模型的前后端交互 ...
超越回購:GitHub促進人工智能和機器學習領域的職業(yè)發(fā)展
2022-03-14
作者:PerceptiLabs聯合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官馬丁·伊薩克森。 長期以來,版本控制工具一直是信息工作者的主要工具,尤其是那些需要在代碼庫上存儲和協作的地方,同時維護完整的更改歷史的開發(fā)人員。 多年 ...
從軟件到機器學習工程師的旅程
2022-03-14
我已經在iZettle工作了大約四年了。我在這家公司的旅程并不是以機器學習工程師的身份開始的,而是隨著我在公司的成長而過渡到機器學習工程師。 我的正規(guī)教育是計算機科學/軟件工程,事實上我已經做了大 ...
在數據科學和機器學習方面,我的收入翻了一番
2022-02-28
我只想在前言中說,這篇文章更多地反映了我是如何走到今天的。我并不是說你會通過遵循同樣的步驟來實現同樣的事情,但我認為這可能會為你提供一個獨特的視角,這是你以前可能沒有想過的。 說到這里,讓我們 ...
關于機器學習的常見誤解
2022-02-21
有一個關于ML(機器學習)的炒作列車正在進行,許多初學者正成為這個炒作列車的受害者,因為他們是因為錯誤的原因進入的。你的教授會解釋如何獲得博士學位。如果你想變得更好,或者你的同行告訴你如何獲得更好 ...
如何戰(zhàn)勝機器學習工程師冒名頂替綜合癥
2022-02-21
語境 當我第一次申請l時,我想同時成為一名自由職業(yè)者和一名“真正的ML工程師”。 在此之前,我在Nordeus擔任機器學習工程師,Nordeus是一家頂級移動游戲公司,以其旗艦游戲TopEleven上有穆里尼奧的臉而 ...
如何學習機器學習的數學知識
2022-02-16
分享  數據科學有志之士最常見的問題之一是  行業(yè)中的守門人對這種擔憂沒有幫助,他們給學生貼上了不合格的標簽,除非他們擁有該學科的碩士或博士學位。  那么,為了在數據科學行業(yè) ...

Python實現基于 機器學習 的RFM模型

Python實現基于機器學習的RFM模型
2022-01-27
CDA數據分析師 出品 崗位:數據分析師 背景 如今新基建大數據、人工智能行業(yè)在迅速的發(fā)展,而機器學習是其中不可或缺的一環(huán),機器學習強調的是利用人腦一般從歷史的數據中學習到經驗并運用與未來的 ...

解讀 | 數據工程、數據科學和 機器學習 都有什么區(qū)別?

解讀 | 數據工程、數據科學和機器學習都有什么區(qū)別?
2021-12-09
CDA數據分析師 出品 作者:Darshil Parmar 編譯:Mika 【導讀】 數據科學、機器學習和數據工程到底有什么區(qū)別?本文帶你看懂。 數據科學是一個廣泛的領域。 因為它是如此的多樣化,我們很難 ...

Pandas/Sklearn進行 機器學習 之特征篩選,有效提升模型性能

Pandas/Sklearn進行機器學習之特征篩選,有效提升模型性能
2021-11-22
作者:俊欣 來源:關于數據分析與可視化 今天小編來說說如何通過pandas以及sklearn這兩個模塊來對數據集進行特征篩選,畢竟有時候我們拿到手的數據集是非常龐大的,有著非常多的特征,減少這些特征 ...

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