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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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隨機(jī)森林 vs XGBoost vs 決策樹:算法選擇中的
2025-03-03
當(dāng)你在凌晨三點(diǎn)盯著電腦屏幕,面對(duì)滿屏的模型評(píng)估指標(biāo)時(shí),是否也曾被這三個(gè)名字折磨得頭暈?zāi)垦??在機(jī)器學(xué)習(xí)的世界里,決策樹、隨機(jī)森林和XGBoost就像武俠小說里的三大門派,各自擁有獨(dú)特的武學(xué)秘籍。今天我們就來揭 ...

每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百四十)- 圖形 決策樹

每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百四十)- 圖形決策樹
2024-09-14
A.        漏斗圖 C.        箱型圖
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百一十四)- 決策樹算法
2024-09-02
決策樹由節(jié)點(diǎn)和邊兩種元素組成的結(jié)構(gòu),決策樹中不包含一下哪種結(jié)點(diǎn)? A.        根結(jié)點(diǎn)(root node) B.        內(nèi)部結(jié)點(diǎn)(internal node) C.  ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百一十三)- 決策樹算法
2024-09-02
在決策樹算法中,ID3使用哪個(gè)度量來進(jìn)行特征的選擇? A.        信息熵 B.        信息增益比 C.        信息增益 D.        ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(四百九十六)- 決策樹模型
2024-08-22
回歸樹是可以用于回歸的決策樹模型,一個(gè)回歸樹對(duì)應(yīng)著輸入空間(即特征空間)的一個(gè)劃分以及在劃分單元上的輸出值。以下哪個(gè)指標(biāo)可用于回歸樹中的模型比較 A.        Adjusted R2 B ...
為什么決策樹中經(jīng)常用熵作為判別條件而不是基尼不純度?
2023-04-13
決策樹是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,用于分類和回歸問題。在決策樹構(gòu)建的過程中,熵和基尼不純度是兩個(gè)常用的判別條件,用于選擇最優(yōu)的分裂點(diǎn)。雖然熵和基尼不純度都可以表示樣本集合的混亂程度,但是為什么在決策樹中 ...
決策樹作為一種分類方法為什么可以用于預(yù)測(cè)?
2023-04-11
決策樹是一種常見的分類方法,它通過將數(shù)據(jù)集分成小的子集來構(gòu)建分類模型。決策樹的主要思想是基于一系列規(guī)則(即節(jié)點(diǎn))來預(yù)測(cè)輸出值。在決策樹中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)屬性或特征,每個(gè)邊代表該屬性可能的值,而每個(gè)葉 ...
邏輯回歸與決策樹有什么區(qū)別?
2023-04-10
邏輯回歸和決策樹是兩種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,它們都被廣泛應(yīng)用于分類問題。雖然這兩種模型都可以達(dá)到相似的分類效果,但它們的實(shí)現(xiàn)方式和適用場(chǎng)景有很大不同。 邏輯回歸是一種基于概率的分類算法,它嘗試為每個(gè)類別 ...
決策樹是如何處理不完整數(shù)據(jù)的?
2023-04-10
決策樹是一種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它可以用于分類和回歸問題。在訓(xùn)練決策樹模型時(shí),我們通常會(huì)遇到不完整數(shù)據(jù)的情況,即數(shù)據(jù)中存在缺失值。那么,決策樹是如何處理不完整數(shù)據(jù)的呢?本文將對(duì)此進(jìn)行詳細(xì)的介紹。 一、 ...

如何計(jì)算 決策樹 的各特征重要程度?

如何計(jì)算決策樹的各特征重要程度?
2023-04-07
決策樹是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。在決策樹中,特征(或?qū)傩裕┲匾允侵该總€(gè)特征對(duì)模型準(zhǔn)確性的貢獻(xiàn)程度。因此,了解如何計(jì)算特征重要性是非常有用的,可以幫助我們選擇最相關(guān)的特征 ...
如何理解決策樹的損失函數(shù)?
2023-03-31
決策樹是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種強(qiáng)大的非線性分類和回歸模型。在訓(xùn)練決策樹模型時(shí),需要選擇合適的損失函數(shù)來度量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。本文將詳細(xì)介紹決策樹的損失函數(shù)以及其解釋。 一、決策樹模型簡(jiǎn)介 決策樹 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否代替決策樹算法?
2023-03-22
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹算法是兩種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,它們各自有著自己的優(yōu)缺點(diǎn)。在選擇使用何種模型時(shí),需要根據(jù)具體情況進(jìn)行考慮。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹算法,并探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否可以代替決策樹算法。 首先,我 ...

風(fēng)控策略的自動(dòng)化生成-利用 決策樹 分分鐘生成上千條策略

風(fēng)控策略的自動(dòng)化生成-利用決策樹分分鐘生成上千條策略
2022-02-21
作者:小伍哥 來源:小伍哥聊風(fēng)控 本文重點(diǎn):風(fēng)控策略挖掘、策略推薦,策略發(fā)現(xiàn),風(fēng)控策略自動(dòng)化,決策樹 下面開始正文: 風(fēng)控策略同學(xué)在挖掘有效的風(fēng)控規(guī)則的時(shí)候,經(jīng)常需要基于業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn),將那幾 ...

數(shù)據(jù)挖掘之 決策樹 歸納算法的Python實(shí)現(xiàn)

數(shù)據(jù)挖掘之決策樹歸納算法的Python實(shí)現(xiàn)
2018-06-17
數(shù)據(jù)挖掘之決策樹歸納算法的Python實(shí)現(xiàn) 引自百度:決策樹算法是一種逼近離散函數(shù)值的方法。它是一種典型的分類方法,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹,然后使用決策對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 ...
R語言之決策樹和隨機(jī)森林
2018-06-16
R語言之決策樹和隨機(jī)森林 總結(jié)決策樹之前先總結(jié)一下特征的生成和選擇,因?yàn)闆Q策樹就是一種內(nèi)嵌型的特征選擇過程,它的特征選擇和算法是融合在一起的,不需要額外的特征選擇。 一、特征生成: 特征生成是 ...
決策樹與隨機(jī)森林的R語言實(shí)現(xiàn)
2018-06-14
決策樹與隨機(jī)森林的R語言實(shí)現(xiàn) 1.用party包構(gòu)建決策樹 以iris數(shù)據(jù)集為例。 用ctree()建立決策樹,用predict()對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 訓(xùn)練集與測(cè)試集劃分: [ruby] view plain copy     > str(iris) ...
基于R語言的分類算法之決策樹
2018-06-14
基于R語言的分類算法之決策樹 ID3 《= 最大信息熵增益,只能處理離散型數(shù)據(jù) C4.5 《= 信息增益率,可處理連續(xù)性和離散型數(shù)據(jù),相比ID3,減少了因變量過多導(dǎo)致的過擬合 C5.0 《= 信息增益率,運(yùn)算性能比C4 ...
數(shù)據(jù)挖掘---分類:基本概念、決策樹、與模型評(píng)估
2018-06-13
數(shù)據(jù)挖掘---分類:基本概念、決策樹、與模型評(píng)估 分類:基本概念、決策樹與模型評(píng)估 分類任務(wù)就是確定對(duì)象屬于那個(gè)預(yù)定義的目標(biāo)類。就是通過學(xué)習(xí)得到一個(gè)目標(biāo)函數(shù)f,把每個(gè)屬性集映射到一個(gè)預(yù)先定義的類標(biāo)號(hào)y. 一 ...

Python機(jī)器學(xué)習(xí)之 決策樹 算法實(shí)例詳解

Python機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹算法實(shí)例詳解
2018-02-10
Python機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹算法實(shí)例詳解 本文實(shí)例講述了Python機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹算法。分享給大家供大家參考,具體如下: 決策樹學(xué)習(xí)是應(yīng)用最廣泛的歸納推理算法之一,是一種逼近離散值目標(biāo)函數(shù)的方法,在這種方 ...

機(jī)器學(xué)習(xí) 決策樹 算法學(xué)習(xí)筆記

機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹算法學(xué)習(xí)筆記
2017-05-16
機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹算法學(xué)習(xí)筆記 基本概念 決策樹是分類算法。 數(shù)據(jù)類型:數(shù)值型和標(biāo)稱型。因?yàn)闃?gòu)造算法只適用于標(biāo)稱型,所以數(shù)值型數(shù)據(jù)必須離散化。 工作原理 利用香濃熵找到信息增益最大的特征,按照信息增益最大 ...

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