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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(shuō)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): 決策樹 (Decision Tree)

機(jī)器學(xué)習(xí):決策樹(Decision Tree)
2017-03-11
機(jī)器學(xué)習(xí):決策樹(Decision Tree) 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。在分類問(wèn)題中,它可以認(rèn)為是if-then規(guī)則的集合,也可以認(rèn)為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。在學(xué)習(xí)時(shí),利 ...

分類算法之 決策樹 (Decision tree)

分類算法之決策樹(Decision tree)
2016-12-21
分類算法之決策樹(Decision tree) 在前面兩篇文章中,分別介紹和討論了樸素貝葉斯分類與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)兩種分類算法。這兩種算法都以貝葉斯定理為基礎(chǔ),可以對(duì)分類及決策問(wèn)題進(jìn)行概率推斷。在這一篇文章中,將討論 ...

數(shù)據(jù)挖掘系列 決策樹 分類算法

數(shù)據(jù)挖掘系列決策樹分類算法
2016-08-15
數(shù)據(jù)挖掘系列決策樹分類算法 從這篇開始,我將介紹分類問(wèn)題,主要介紹決策樹算法、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、懶惰學(xué)習(xí)算法、隨機(jī)森林與自適應(yīng)增強(qiáng)算法、分類模型選擇和結(jié)果評(píng)價(jià)。 這篇先介紹 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的 決策樹 分類算法有哪幾種?

機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的決策樹分類算法有哪幾種?
2020-07-20
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,因?yàn)闆Q策樹的算法是十分給力,因此使用決策樹能夠幫助我們解決很多的問(wèn)題。決策樹的算法分為很多種,今天小編主要跟大家介紹一下決策樹的分類算法。 一、決策樹的概念 決策樹,根據(jù)名字就能知 ...

梯度提升 決策樹 到底是一種怎樣的算法?

梯度提升決策樹到底是一種怎樣的算法?
2020-07-09
梯度提升決策樹(GBDT),全稱為Gradient Boosting Decision Tree,是一種迭代的決策樹算法,由多棵決策樹組成,將所有樹的結(jié)論累加起來(lái),產(chǎn)出最終答案。 這也就意味著在GBDT中,CART決策樹為基學(xué)習(xí)器,也就是每 ...

 決策樹 剪枝,常用這2種方法

決策樹剪枝,常用這2種方法
2020-07-09
前面我們了解了決策樹的概念,現(xiàn)在來(lái)了解一下決策樹剪枝??赡軙?huì)有人問(wèn):為什么要剪枝?答案是:如果一棵決策樹完全生長(zhǎng),那么這棵決策樹所對(duì)應(yīng)的每一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)中只會(huì)包含一個(gè)樣本,就很有可能面臨過(guò)擬合問(wèn)題,因此 ...

如何快速簡(jiǎn)單的理解 決策樹 的概念?

如何快速簡(jiǎn)單的理解決策樹的概念?
2020-07-09
決策樹(Decision Tree)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種常見的算法,它的思想非常樸素,就像我們平時(shí)利用選擇做決策的過(guò)程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法,當(dāng)被用于分類時(shí)叫做分類樹,被用于回歸時(shí)叫做回歸樹。 一、決策 ...

二分類任務(wù): 決策樹 到邏輯回歸,簡(jiǎn)單的性能指標(biāo)!

二分類任務(wù):決策樹到邏輯回歸,簡(jiǎn)單的性能指標(biāo)!
2020-06-09
理論物理學(xué)家和研究科學(xué)家Mehmet Suzen曾表示,二分類任務(wù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。但是,其性能的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)信息是一種數(shù)學(xué)工具,ROC-AUC很難解釋。在這里,引入了一種性能度量,該度量?jī)H考慮進(jìn)行正確的二進(jìn)制分類的可能 ...

項(xiàng)目案例之 決策樹 在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用

項(xiàng)目案例之決策樹在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用
2019-09-12
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 業(yè)務(wù)背景——保險(xiǎn)行業(yè) 業(yè)務(wù)環(huán)境 宏觀 中國(guó)是世界第二大保險(xiǎn)市場(chǎng),但在保險(xiǎn)密度上與世界平均水平仍有明顯差距 業(yè)界 保險(xiǎn)行業(yè)2018年保費(fèi)規(guī) ...

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘中 決策樹 的知識(shí)

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘中決策樹的知識(shí)
2019-05-27
在數(shù)據(jù)挖掘中,有很多的算法是需要我們?nèi)W(xué)習(xí)的,比如決策樹算法。在數(shù)據(jù)挖掘中,決策樹能夠幫助我們解決更多的問(wèn)題。當(dāng)然,關(guān)于決策樹的概念是有很多的,所以說(shuō)我們需要多多學(xué)習(xí)多多總結(jié),這樣才能夠?qū)W會(huì)并 ...

常見 決策樹 分類算法都有哪些?

常見決策樹分類算法都有哪些?
2019-05-27
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,有一個(gè)體系叫做決策樹,決策樹能夠解決很多問(wèn)題。在決策樹中,也有很多需要我們?nèi)W(xué)習(xí)的算法,要知道,在決策樹中,每一個(gè)算法都是實(shí)用的算法,所以了解決策樹中的算法對(duì)我們是有很大的幫助的 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的算法的優(yōu)缺點(diǎn)之 決策樹

機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的算法的優(yōu)缺點(diǎn)之決策樹
2019-04-02
決策樹在機(jī)器學(xué)習(xí)中是一個(gè)十分優(yōu)秀的算法,在很多技術(shù)中都需要用到?jīng)Q策樹這一算法,由此可見,決策樹是一個(gè)經(jīng)典的算法,在這篇文章中我們給大家介紹決策樹算法的優(yōu)缺點(diǎn),希望這篇文章能夠更好的幫助大家 ...

常見 決策樹 分類算法都有哪些?

常見決策樹分類算法都有哪些?
2019-02-22
我們都知道,在機(jī)器學(xué)習(xí)中我們有很多的問(wèn)題都是需要使用決策樹來(lái)解決,由此我們不難發(fā)現(xiàn)決策樹是一個(gè)十分實(shí)用的內(nèi)容,這是因?yàn)闆Q策樹的算法是十分給力的。其實(shí)決策樹的算法也是有很多的,我們?cè)谶@篇文章 ...

 決策樹 也可以做特征分析啦

決策樹也可以做特征分析啦
2018-08-21
決策樹也可以做特征分析啦 那么這個(gè)代碼是用于建模初期,你為了大概了解變量的一個(gè)基本特征寫的,不是最優(yōu)分組哈,因?yàn)檫@個(gè)代碼是將變量最多分為12組,分這么多組的原因也是為了更好的觀察特征而已啦,你要是覺 ...

邏輯回歸、 決策樹 、支持向量機(jī)算法三巨頭

邏輯回歸、決策樹、支持向量機(jī)算法三巨頭
2018-08-17
邏輯回歸、決策樹、支持向量機(jī)算法三巨頭 1 邏輯回歸 首先邏輯回歸是線性回歸衍生過(guò)來(lái)的,假設(shè)在二維空間上,本質(zhì)上還是一條線,那么在三維空間,他就是一個(gè)平面。把數(shù)據(jù)分成兩邊,就是直的不能再直的一條線 ...

 決策樹 算法基礎(chǔ):ID3與C4.5

決策樹算法基礎(chǔ):ID3與C4.5
2018-08-07
決策樹算法基礎(chǔ):ID3與C4.5 設(shè)X是一個(gè)取有限個(gè)值得離散隨機(jī)變量,其概率分布為P(X=xi)=pi,   i=1,2,…,n。則隨機(jī)變量X的信息熵為 條件熵H(Y|X)表示在已知隨機(jī)變量X的條件下隨機(jī)變量Y的不確定 ...

 決策樹 、隨機(jī)森林簡(jiǎn)單原理和實(shí)現(xiàn)

決策樹、隨機(jī)森林簡(jiǎn)單原理和實(shí)現(xiàn)
2018-06-16
決策樹、隨機(jī)森林簡(jiǎn)單原理和實(shí)現(xiàn) 一:概念 決策樹(Decision Tree)是一種簡(jiǎn)單但是廣泛使用的分類器。通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹,可以高效的對(duì)未知的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。決策數(shù)有兩大優(yōu)點(diǎn):1)決策樹模型可以讀性好 ...

R語(yǔ)言︱ 決策樹 族——隨機(jī)森林算法

R語(yǔ)言︱決策樹族——隨機(jī)森林算法
2018-06-15
R語(yǔ)言︱決策樹族——隨機(jī)森林算法 一、隨機(jī)森林理論介紹 1.1 優(yōu)缺點(diǎn) 優(yōu)點(diǎn)。 (1)不必?fù)?dān)心過(guò)度擬合; (2)適用于數(shù)據(jù)集中存在大量未知特征; (3)能夠估計(jì)哪個(gè)特征在分類中更重要; (4)具有很好的抗噪聲能力; (5) ...

 決策樹 剪枝的方法與必要性

決策樹剪枝的方法與必要性
2018-06-15
決策樹剪枝的方法與必要性 1 決策樹剪枝的必要性 本文討論的決策樹主要是基于ID3算法實(shí)現(xiàn)的離散決策樹生成。ID3算法的基本思想是貪心算法,采用自上而下的分而治之的方法構(gòu)造決策樹。首先檢測(cè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的 ...

幾個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法 -  決策樹 算法

幾個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法 - 決策樹算法
2018-06-14
幾個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法 - 決策樹算法 1 決策樹算法(Decision Tree)是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中歸納出一組分類規(guī)則的過(guò)程。 實(shí)際操作中,與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不相矛盾的決策樹可能有多個(gè),也可能一個(gè)都沒(méi)有;理想情況是找到一個(gè) ...

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