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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(jiàn)：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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決策樹(shù) 歸納分類算法理解

決策樹(shù)歸納分類算法理解
2018-06-14
決策樹(shù)歸納分類算法理解 決策樹(shù)歸納是從類標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹(shù)，屬于分類領(lǐng)域。遍歷根節(jié)點(diǎn)到全部葉節(jié)點(diǎn)的路徑，每條路徑都屬于一個(gè)元組分類。整棵決策樹(shù)形成分類規(guī)則。目前構(gòu)造決策樹(shù)的算法包括ID3（itera ...

r語(yǔ)言做 決策樹(shù) 代碼實(shí)現(xiàn)

r語(yǔ)言做決策樹(shù)代碼實(shí)現(xiàn)
2018-06-14
r語(yǔ)言做決策樹(shù)代碼實(shí)現(xiàn) 0.節(jié)點(diǎn)和結(jié)點(diǎn)的區(qū)別：節(jié)點(diǎn)為兩線相交，不為終點(diǎn)；而結(jié)點(diǎn)為兩線相交為終點(diǎn)，沒(méi)有延伸； 1.分支節(jié)點(diǎn)：它指向其他的節(jié)點(diǎn)，所以是度不為0的節(jié)點(diǎn)。 vs 葉子結(jié)點(diǎn)：度為0的結(jié)點(diǎn) 2.度：結(jié)點(diǎn)擁有 ...

R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn) 決策樹(shù) 分析

R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)分析
2018-06-13
R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)分析 決策樹(shù)是附加概率結(jié)果的一個(gè)樹(shù)狀的決策圖，是直觀的運(yùn)用統(tǒng)計(jì)概率分析的圖法。機(jī)器學(xué)習(xí)中決策樹(shù)是一個(gè)預(yù)測(cè)模型，它表示對(duì)象屬性和對(duì)象值之間的一種映射，樹(shù)中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示對(duì)象屬性的判 ...

使用R完成 決策樹(shù) 分類

使用R完成決策樹(shù)分類
2018-06-13
使用R完成決策樹(shù)分類 傳統(tǒng)的ID3和C4.5一般用于分類問(wèn)題，其中ID3使用信息增益進(jìn)行特征選擇，即遞歸的選擇分類能力最強(qiáng)的特征對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比進(jìn)行特征選擇。 特征A對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)D的 ...

R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn) 決策樹(shù) 算法

R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)算法
2018-06-11
R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)算法 決策樹(shù)算法的R實(shí)現(xiàn) 根據(jù)ppvk上的文章《基于 R 語(yǔ)言和 SPSS 的決策樹(shù)算法介紹及應(yīng)用》，只簡(jiǎn)單跑了關(guān)于R部分的代碼，實(shí)驗(yàn)成功，簡(jiǎn)單記錄下。     決策樹(shù)算法簡(jiǎn)介  &nbs ...

python編寫分類 決策樹(shù) 的代碼

python編寫分類決策樹(shù)的代碼
2018-04-23
python編寫分類決策樹(shù)的代碼 決策樹(shù)通常在機(jī)器學(xué)習(xí)中用于分類。 優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算復(fù)雜度不高，輸出結(jié)果易于理解，對(duì)中間值缺失不敏感，可以處理不相關(guān)特征數(shù)據(jù)。 缺點(diǎn)：可能會(huì)產(chǎn)生過(guò)度匹配問(wèn)題。 適用數(shù)據(jù)類型 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯- 決策樹(shù) 算法

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-決策樹(shù)算法
2018-03-22
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-決策樹(shù)算法 【咱們的目標(biāo)】系列算法講解旨在用最簡(jiǎn)單易懂的故事情節(jié)幫助大家掌握晦澀無(wú)趣的機(jī)器學(xué)習(xí)，適合對(duì)數(shù)學(xué)很頭疼的同學(xué)們，小板凳走起！ 決策樹(shù)模型是機(jī)器學(xué)習(xí)中最經(jīng)典的算法之一 ...

Python 決策樹(shù) 和隨機(jī)森林算法實(shí)例詳解

Python決策樹(shù)和隨機(jī)森林算法實(shí)例詳解
2018-02-10
Python決策樹(shù)和隨機(jī)森林算法實(shí)例詳解 本文實(shí)例講述了Python決策樹(shù)和隨機(jī)森林算法。分享給大家供大家參考，具體如下： 決策樹(shù)和隨機(jī)森林都是常用的分類算法，它們的判斷邏輯和人的思維方式非常類似，人們常常 ...

python 決策樹(shù) 之CART分類回歸樹(shù)詳解

python決策樹(shù)之CART分類回歸樹(shù)詳解
2018-02-10
python決策樹(shù)之CART分類回歸樹(shù)詳解 決策樹(shù)之CART（分類回歸樹(shù)）詳解，具體內(nèi)容如下 1、CART分類回歸樹(shù)簡(jiǎn)介 CART分類回歸樹(shù)是一種典型的二叉決策樹(shù)，可以處理連續(xù)型變量和離散型變量。如果待預(yù)測(cè)分類是離 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)python實(shí)戰(zhàn)之 決策樹(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)python實(shí)戰(zhàn)之決策樹(shù)
2018-02-10
機(jī)器學(xué)習(xí)python實(shí)戰(zhàn)之決策樹(shù) 決策樹(shù)原理：從數(shù)據(jù)集中找出決定性的特征對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行迭代劃分，直到某個(gè)分支下的數(shù)據(jù)都屬于同一類型，或者已經(jīng)遍歷了所有劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的特征，停止決策樹(shù)算法。 每次劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的 ...

決策樹(shù) 的python實(shí)現(xiàn)方法

決策樹(shù)的python實(shí)現(xiàn)方法
2018-02-10
決策樹(shù)的python實(shí)現(xiàn)方法 本文實(shí)例講述了決策樹(shù)的python實(shí)現(xiàn)方法。分享給大家供大家參考。具體實(shí)現(xiàn)方法如下： 決策樹(shù)算法優(yōu)缺點(diǎn)： 優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算復(fù)雜度不高，輸出結(jié)果易于理解，對(duì)中間值缺失不敏感，可以處 ...

數(shù)據(jù)分析之美： 決策樹(shù) R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

數(shù)據(jù)分析之美：決策樹(shù)R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)
2018-01-23
數(shù)據(jù)分析之美：決策樹(shù)R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn) R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)決策樹(shù) 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù) [plain] view plain copy     > install.packages(\"tree\")       > library(tree)     &n ...

r語(yǔ)言做 決策樹(shù) 代碼實(shí)現(xiàn)

r語(yǔ)言做決策樹(shù)代碼實(shí)現(xiàn)
2018-01-21
r語(yǔ)言做決策樹(shù)代碼實(shí)現(xiàn) 0.節(jié)點(diǎn)和結(jié)點(diǎn)的區(qū)別：節(jié)點(diǎn)為兩線相交，不為終點(diǎn)；而結(jié)點(diǎn)為兩線相交為終點(diǎn)，沒(méi)有延伸； 1.分支節(jié)點(diǎn)：它指向其他的節(jié)點(diǎn)，所以是度不為0的節(jié)點(diǎn)。 vs 葉子結(jié)點(diǎn)：度為0的結(jié)點(diǎn) 2.度：結(jié)點(diǎn)擁有 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與R之 決策樹(shù) C50算法

機(jī)器學(xué)習(xí)與R之決策樹(shù)C50算法
2018-01-21
機(jī)器學(xué)習(xí)與R之決策樹(shù)C50算法 決策樹(shù) 經(jīng)驗(yàn)熵是針對(duì)所有樣本的分類結(jié)果而言 經(jīng)驗(yàn)條件熵是針對(duì)每個(gè)特征里每個(gè)特征樣本分類結(jié)果之特征樣本比例和 基尼不純度 簡(jiǎn)單地說(shuō)就是從一個(gè)數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取子項(xiàng)，度量其被錯(cuò)誤 ...

決策樹(shù) 、邏輯回歸、線性回歸使用時(shí)注意事項(xiàng)以及模型過(guò)擬合策略

決策樹(shù)、邏輯回歸、線性回歸使用時(shí)注意事項(xiàng)以及模型過(guò)擬合策略
2018-01-17
決策樹(shù)、邏輯回歸、線性回歸使用時(shí)注意事項(xiàng)以及模型過(guò)擬合策略  決策樹(shù)缺點(diǎn)和注意事項(xiàng)：     決策樹(shù)的最大缺點(diǎn)是原理中的貪心算法。因此它所做的選擇只能是某種意義上的局部最優(yōu)選擇。 &nb ...

決策樹(shù) 之ID3算法及其Python實(shí)現(xiàn)

決策樹(shù)之ID3算法及其Python實(shí)現(xiàn)
2018-01-16
決策樹(shù)之ID3算法及其Python實(shí)現(xiàn) 1. 決策樹(shù)背景知識(shí) ??決策樹(shù)是數(shù)據(jù)挖掘中最重要且最常用的方法之一，主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘中的分類和預(yù)測(cè)。決策樹(shù)是知識(shí)的一種呈現(xiàn)方式，決策樹(shù)中從頂點(diǎn)到每個(gè)結(jié)點(diǎn)的路徑都是 ...

邏輯回歸， 決策樹(shù) ，支持向量機(jī) 選擇方案

邏輯回歸，決策樹(shù)，支持向量機(jī) 選擇方案
2018-01-16
邏輯回歸，決策樹(shù)，支持向量機(jī) 選擇方案 分類是我們?cè)诠I(yè)界經(jīng)常遇到的場(chǎng)景，本文探討了3種常用的分類器，邏輯回歸LR，決策樹(shù)DT和支持向量機(jī)SVM。 這三個(gè)算法都被廣泛應(yīng)用于分類（當(dāng)然LR，DT和SVR也可以用于 ...

邏輯回歸與 決策樹(shù) 在分類上的區(qū)別

邏輯回歸與決策樹(shù)在分類上的區(qū)別
2018-01-16
邏輯回歸與決策樹(shù)在分類上的區(qū)別 在討論之前，讓我們來(lái)看一下邏輯回歸和決策樹(shù)的主要差別： 有些分歧是表面的，例如決策樹(shù)可以對(duì)付缺失值，而邏輯回歸需要挖掘人員預(yù)先對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。但實(shí)際上決策 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)：談?wù)?決策樹(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)：談?wù)?font color="red">決策樹(shù)
2017-11-27
機(jī)器學(xué)習(xí)：談?wù)剾Q策樹(shù) 今天，我們繼續(xù)開(kāi)啟分類算法之旅，它是一種高效簡(jiǎn)介的分類算法，后面有一個(gè)集成算法正是基于它之上，它是一個(gè)可視化效果很好的算法，這個(gè)算法就是決策樹(shù)。 1 一個(gè)例子 有一堆水果， ...

SPSS分類分析： 決策樹(shù)

SPSS分類分析：決策樹(shù)
2017-11-02
SPSS分類分析：決策樹(shù) 一、決策樹(shù)（分析-分類-決策樹(shù)） “決策樹(shù)”過(guò)程創(chuàng)建基于樹(shù)的分類模型。它將個(gè)案分為若干組，或根據(jù)自變量（預(yù)測(cè)變量）的值預(yù)測(cè)因變量（目標(biāo)變量）的值。此過(guò)程為探索性和證 ...

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