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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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機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)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(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)上還是有一些區(qū)別的 ...

深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)：回歸問題，K折交叉

深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)：回歸問題，K折交叉
2021-11-15
作者：AI入門學(xué)習(xí) 來源：小伍哥 機(jī)器學(xué)習(xí)中，大部分是分類問題，另一種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)問題是回歸問題，它預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)值而不是離散的標(biāo)簽，例如，根據(jù)氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)明天的氣溫，或者根據(jù)軟件說明書預(yù)測(cè)完成軟 ...

集成算法，隨機(jī)森林回歸模型

集成算法，隨機(jī)森林回歸模型
2021-07-20
來源：數(shù)據(jù)STUDIO 作者：云朵君 所有的參數(shù)，屬性與接口，全部和隨機(jī)森林分類器一致。僅有的不同就是回歸樹與分類樹的不同，不純度的指標(biāo)， 參數(shù)Criterion不一致。 RandomForestRegressor(n_estimators='wa ...

太厲害了！Seaborn也能做多種回歸分析，統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼

太厲害了！Seaborn也能做多種回歸分析，統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼
2021-07-07
作者：云朵君 本文主要介紹回歸模型圖lmplot、線性回歸圖regplot，這兩個(gè)函數(shù)的核心功能很相似，都會(huì)繪制數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖，并且擬合關(guān)于變量x,y之間的回歸曲線，同時(shí)顯示回歸的95%置信區(qū)間。 所有圖形將使 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫（七）

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫（七）
2021-04-30
不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中26-30題的答案，大家一起來看！ 27、C 29、A 你答對(duì)了嗎？ 31.以下不適合對(duì)線性回歸模型進(jìn)行評(píng)估的指標(biāo)是： B.F1 score D.判定系數(shù) A.最小二乘法只適 ...

深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo)

深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo)
2018-08-29
深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo) 所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前用得最廣泛的一個(gè)定義是“的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性簡(jiǎn)單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界物體所做出 ...

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù)

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù)
2018-08-24
深度學(xué)習(xí)損失函數(shù) 在利用深度學(xué)習(xí)模型解決有監(jiān)督問題時(shí)，比如分類、回歸、去噪等，我們一般的思路如下： 1、信息流forward propagation，直到輸出端； 2、定義損失函數(shù)L(x, y | theta)； ...

如何為時(shí)間序列數(shù)據(jù)優(yōu)化K-均值聚類速度

如何為時(shí)間序列數(shù)據(jù)優(yōu)化K-均值聚類速度
2017-11-24
時(shí)間序列數(shù)據(jù)(Time Series Data)是按時(shí)間排序的數(shù)據(jù)，利率、匯率和股價(jià)等都是時(shí)間序列數(shù)據(jù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔可以是分和秒(如高頻金融數(shù)據(jù))，也可以是日、周、月、季度、年以及甚至更大的時(shí)間單位。數(shù)據(jù)分析 ...
R語言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（刀切法與最小二乘估計(jì)）
2017-07-20
R語言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（刀切法與最小二乘估計(jì)） 一、       刀切法（jackknife）         刀切法的提出，是基于點(diǎn)估計(jì)準(zhǔn)則無偏性。刀切 ...

用十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念

用十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念
2017-03-20
用十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念 在解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念的時(shí)候，我發(fā)現(xiàn)自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認(rèn)為最有啟發(fā)性的條目列表。 1. Test and training error: 為什么低訓(xùn)練誤差并不總 ...

二次指數(shù)平滑法摘抄_二次指數(shù)平滑法算例

二次指數(shù)平滑法摘抄_二次指數(shù)平滑法算例
2016-12-11
二次指數(shù)平滑法摘抄_二次指數(shù)平滑法算例 指數(shù)平滑法是一種特殊的加權(quán)平均法，加權(quán)的特點(diǎn)是對(duì)離預(yù)測(cè)值較近的歷史數(shù)據(jù)給予較大的權(quán)數(shù)，對(duì)離預(yù)測(cè)期較遠(yuǎn)的歷史數(shù)據(jù)給予較小的權(quán)數(shù)，權(quán)數(shù)由近到遠(yuǎn)按指數(shù)規(guī)律遞減，所 ...

如何簡(jiǎn)單通俗的理解交叉熵?fù)p失函數(shù)？

如何簡(jiǎn)單通俗的理解交叉熵?fù)p失函數(shù)？
2020-07-24
前面小編給大家簡(jiǎn)單介紹過損失函數(shù)，今天給大家繼續(xù)分享交叉熵?fù)p失函數(shù)，直接來看干貨吧。 一、交叉熵?fù)p失函數(shù)概念 交叉熵?fù)p失函數(shù)CrossEntropy Loss，是分類問題中經(jīng)常使用的一種損失函數(shù)。公式為： ...
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