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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(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)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(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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如何評估 機器學習 模型的商業(yè)價值

如何評估機器學習模型的商業(yè)價值
2021-09-22
作者:amitvkulkarni CDA數(shù)據(jù)分析師編譯 概述 對于任何評估來說,最難的是保持簡單易操作,在數(shù)據(jù)科學中也是如此。在任何數(shù)據(jù)科學項目中,細化數(shù)據(jù)、微調(diào)模型、部署它們的迭代過程都是一個持續(xù)的過程 ...

 機器學習 如何應用于商業(yè)場景?三個真實的商業(yè)項目

機器學習如何應用于商業(yè)場景?三個真實的商業(yè)項目
2021-09-16
在國富如荷這些年的教學過程中,很多同學問到了一個問題: 在現(xiàn)實的商業(yè)世界中如何應用機器學習? 也就是說,雖然現(xiàn)在我們一直被各種算法文章和教程轟炸,但是關于企業(yè)中一個機器學習項目的“上下文”卻 ...

牛津大學科普 | 幾分鐘帶你了解:什么是 機器學習

牛津大學科普 | 幾分鐘帶你了解:什么是機器學習
2021-03-22
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 編譯:Mika 【導讀】 如今機器學習已經(jīng)深入到我們生活的方方面面,它就在我們身邊,在我們的手機上,社交網(wǎng)絡上...但它是如何工作的呢?在本文中,牛津大學針對機器學習進行 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識點《 機器學習 基本概念》

CDA LEVEL 1 考試,知識點《機器學習基本概念》
2024-10-04
機器學習研究如何讓計算機不需要明確的程序也能具備學習能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型構建流程 既然我們機器學習是借助數(shù)學模型理解數(shù)學,那么最重要的原材料就是數(shù)據(jù)了。獲取數(shù)據(jù) ...

 機器學習 還能預測心血管疾???沒錯,我用python寫出來了

機器學習還能預測心血管疾???沒錯,我用python寫出來了
2020-09-07
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品   作者:Mika 數(shù)據(jù):真達   后期:Mika 【導讀】手把手教你如何用python寫出心血管疾病預測模型。 全球每年約有1700萬人死于心血管疾病,當中主要表現(xiàn) ...

 機器學習 三要素

機器學習三要素
2018-08-26
機器學習三要素 通過對機器學習探索,發(fā)現(xiàn)其實無論用什么方法想要達到什么目的,其最終都是要求的一個能對新數(shù)據(jù)進行預測的公式,該公式可能是以概率的形式出現(xiàn),即P(Y|X);也可能是以函數(shù)的形式出現(xiàn),即y=f( ...

 機器學習 模型設計五要素

機器學習模型設計五要素
2018-08-26
機器學習模型設計五要素 數(shù)據(jù)可能沒什么用,但是數(shù)據(jù)中包含的信息有用,能夠減少不確定性,數(shù)據(jù)中信息量決定了算法能達到的上限。 數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)是整個模型搭建過程中工作量最大的地方,從埋點,日志上報,清洗, ...

用 機器學習 檢測異常點擊流

機器學習檢測異常點擊流
2018-08-18
用機器學習檢測異常點擊流 本文內(nèi)容是我學習ML時做的一個練手項目,描述應用機器學習的一般步驟。該項目的目標是從點擊流數(shù)據(jù)中找出惡意用戶的請求。點擊流數(shù)據(jù)長下圖這樣子,包括請求時間、IP、平臺等特征: ...

盤點 機器學習 中那些神奇的損失函數(shù)

盤點機器學習中那些神奇的損失函數(shù)
2018-08-14
盤點機器學習中那些神奇的損失函數(shù) 我最近在學習R語言,但是估R語言我應該沒能跟sas一樣玩那么好。今天來更新在機器學習中的一些專業(yè)術語,例如一些損失函數(shù),正則化,核函數(shù)是什么東西。 損失函數(shù):損失函 ...
人工智能與機器學習有哪些不同
2018-08-11
人工智能與機器學習有哪些不同 人工智能早已不是一個新名詞,它的發(fā)展歷史已經(jīng)有幾十年。從80年代早期開始,當時計算機科學家設計出可以學習和模仿人類行為的算法。在學習方面,最重要的算法是神經(jīng)網(wǎng)絡,但由于 ...
基于Spark的機器學習經(jīng)驗
2018-07-19
基于Spark的機器學習經(jīng)驗 如何基于spark做機器學習 Spark發(fā)展到1.5版本,算是全平臺了,實時批計算,批處理,算法庫,SQL,hadoop能做的,基本他都能做,而且做的比Hadoop好。 當然,這里我要提及的是,S ...

 機器學習 :競爭優(yōu)勢的新探索

機器學習:競爭優(yōu)勢的新探索
2018-07-14
機器學習:競爭優(yōu)勢的新探索 為了獲得更廣泛的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)理解,提高內(nèi)部、外部流程效率,對用戶有更好的理解,增強自身競爭力。越來越多的公司實施機器學習戰(zhàn)略。 編譯:T客匯  卿云 最近,MIT ...

 機器學習 和數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系與區(qū)別

機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系與區(qū)別
2018-07-07
機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系與區(qū)別 從數(shù)據(jù)分析的角度來看,數(shù)據(jù)挖掘與機器學習有很多相似之處,但不同之處也十分明顯,例如,數(shù)據(jù)挖掘并沒有機器學習探索人的學習機制這一科學發(fā)現(xiàn)任務,數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)分析是針 ...
機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的學習路線圖
2018-07-04
機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的學習路線圖 說起機器學習和數(shù)據(jù)挖掘,當然兩者并不完全等同。如果想簡單的理清二者的關系,不妨這樣來理解,機器學習應用在數(shù)據(jù)分析領域 = 數(shù)據(jù)挖掘。同理,如果將機器學習應用在圖像處理 ...
數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習、推薦算法的聯(lián)系與差別總結
2018-07-03
數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習、推薦算法的聯(lián)系與差別總結 網(wǎng)上搜索了一堆,最后對這幾個概念的聯(lián)系與差別總結如下: 1.數(shù)據(jù)挖掘:data mining,是一個很寬泛的概念。字面的意思是從成噸的數(shù)據(jù)里面挖掘有用 ...
數(shù)據(jù)挖掘總結之數(shù)據(jù)挖掘與機器學習的區(qū)別
2018-07-01
數(shù)據(jù)挖掘總結之數(shù)據(jù)挖掘與機器學習的區(qū)別 與機器學習經(jīng)常一起出現(xiàn)的就是數(shù)據(jù)挖掘,兩種經(jīng)常會有重疊的地方, ① 數(shù)據(jù)挖掘某種意義上更多的是關注從大量的數(shù)據(jù)中獲得新的見解; ② 機器學習聚焦于進行已知 ...

 機器學習 之分類算法之樸素貝葉斯分類

機器學習之分類算法之樸素貝葉斯分類
2018-06-23
機器學習之分類算法之樸素貝葉斯分類 最近自己對機器學習比較感興趣,做個筆記,還請大牛不喜輕噴,多多指教。 樸素貝葉斯分類基于概率論中的貝葉斯原理: P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) 所謂樸素即是特征屬性之間 ...

 機器學習 模型評價指標及R實現(xiàn)

機器學習模型評價指標及R實現(xiàn)
2018-06-02
機器學習模型評價指標及R實現(xiàn) 1.ROC曲線 考慮一個二分問題,即將實例分成正類(positive)或負類(negative)。對一個二分問題來說,會出現(xiàn)四種情況。如果一個實例是正類并且也被 預測成正類,即為真正類( ...

Python 機器學習 算法之k均值聚類(k-means)

Python機器學習算法之k均值聚類(k-means)
2018-05-23
Python機器學習算法之k均值聚類(k-means) 一開始的目的是學習十大挖掘算法(機器學習算法),并用編碼實現(xiàn)一遍,但越往后學習,越往后實現(xiàn)編碼,越發(fā)現(xiàn)自己的編碼水平低下,學習能力低。這一個k-means算法用Py ...
關于機器學習有這十大誤區(qū),比如以為它不久后將變得超級智慧
2018-05-17
關于機器學習有這十大誤區(qū),比如以為它不久后將變得超級智慧 機器學習過去往往發(fā)生在幕后:亞馬遜通過挖掘你的點擊和購買記錄來給你推薦新物品;谷歌通過挖掘你的搜索來投放廣告;臉書通過挖掘你的社交網(wǎng)絡來選 ...

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