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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, // 表示用戶后臺檢測極驗(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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如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)連續(xù)型變量的回歸預(yù)測?
2023-03-22
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,已被廣泛應(yīng)用于各種預(yù)測和分類問題。其中一個(gè)常見的應(yīng)用是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連續(xù)型變量的回歸預(yù)測。本文將介紹如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成這個(gè)任務(wù)。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 首先,我們需要準(zhǔn)備數(shù)據(jù) ...

 連續(xù)型變量 和離散型變量有什么區(qū)別?

連續(xù)型變量和離散型變量有什么區(qū)別?
2020-05-18
在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,連續(xù)型變量和離散型變量極為常見,今天我們就來看看它們的區(qū)別是什么? 變量值的變動幅度不同。 對離散變量,如果變量值的變動幅度小,就可以一個(gè)變量值對應(yīng)一組,稱單項(xiàng)式分組。如居民家庭按兒童數(shù)或 ...

【教程】30000字長文,手把手教你用Python實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)

【教程】30000字長文,手把手教你用Python實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)
2025-02-27
1.統(tǒng)計(jì)學(xué)簡介 聽說你已經(jīng)被統(tǒng)計(jì)學(xué)勸退,被Python唬住……先別著急劃走,看完這篇再說! 先說結(jié)論,大多數(shù)情況下的學(xué)不會都不是知識本身難,而是被知識的傳播者勸退的。 比如大佬們授課,雖邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、思維縝密,但你 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡入門》第7節(jié) 相關(guān)性分析

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡入門》第7節(jié) 相關(guān)性分析
2024-10-09
7. 相關(guān)性分析 前面的假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析基本上都是圍繞差異性分析,不論是單個(gè)總體還是兩個(gè)總體及以上,總之都是屬于研究“區(qū)別”,從本節(jié)開始,我們關(guān)注“聯(lián)系”,變量之間的關(guān)系分為 函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系。 本節(jié)這 ...
EXCEL做數(shù)據(jù)預(yù)測時(shí)如何選擇模型
2023-10-18
在數(shù)據(jù)分析中,線性回歸、邏輯回歸和時(shí)間序列預(yù)測是常用的預(yù)測分析方法,它們可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型和問題進(jìn)行選擇和應(yīng)用。 1. 線性回歸 - 數(shù)據(jù)類型:連續(xù)型數(shù)據(jù),包括數(shù)值型和時(shí)間序列數(shù)據(jù)。 - 適用場景:當(dāng)你需要 ...
如何在數(shù)據(jù)分析中處理缺失值?
2023-07-11
在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),經(jīng)常會遇到缺失值的情況。缺失值可能由于多種原因產(chǎn)生,例如數(shù)據(jù)采集過程中的錯(cuò)誤、用戶不完整的輸入或者系統(tǒng)故障等。然而,缺失值對于數(shù)據(jù)分析是一個(gè)挑戰(zhàn),因?yàn)樗鼈兛赡軐?dǎo)致結(jié)果的偏差和不準(zhǔn)確性 ...

為什么我的spss不顯示連續(xù)校正怎么操作?

為什么我的spss不顯示連續(xù)校正怎么操作?
2023-05-31
SPSS是一個(gè)常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件,它可以對各種數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。在使用SPSS時(shí),連續(xù)校正是常見的一種操作,但有些情況下用戶可能會發(fā)現(xiàn)該選項(xiàng)并不能顯示出來。本文將介紹為什么SPSS不顯示連續(xù)校正以及如何解決這 ...

在用SPSS軟件進(jìn)行PSM分析時(shí),因素放入?yún)f(xié)變量時(shí),出現(xiàn),不允許存在名義數(shù)字變量,怎么回事呢?

在用SPSS軟件進(jìn)行PSM分析時(shí),因素放入?yún)f(xié)變量時(shí),出現(xiàn),不允許存在名義數(shù)字變量,怎么回事呢?
2023-05-30
當(dāng)使用SPSS軟件進(jìn)行PSM(傾向得分匹配)分析時(shí),有時(shí)會出現(xiàn)“不允許存在名義數(shù)字變量”的錯(cuò)誤提示信息。這個(gè)錯(cuò)誤提示意味著該模型不允許將名義變量用作協(xié)變量。本文將探討這一問題的原因,并提供一些解決方案。 ...
請問怎么在SPSS聚類分析樹狀圖中修改縱坐標(biāo)?
2023-05-12
在SPSS中進(jìn)行聚類分析后,可以通過樹狀圖來展示聚類結(jié)果。在樹狀圖中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)聚類,節(jié)點(diǎn)的高度表示兩個(gè)聚類合并的距離。默認(rèn)情況下,縱坐標(biāo)顯示的是距離或相似性的度量值。但是,在某些情況下,用戶可能希 ...

一個(gè)企業(yè)級數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)項(xiàng)目,教育數(shù)據(jù)挖掘

一個(gè)企業(yè)級數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)項(xiàng)目,教育數(shù)據(jù)挖掘
2021-07-06
來源:數(shù)據(jù)STUDIO 作者:云朵君 導(dǎo)讀:大家好,我是云朵君!自從分享了一篇能夠?qū)懺诤啔v里的企業(yè)級數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)項(xiàng)目,深受讀者朋友們青睞,許多讀者私信云朵君,希望多一些類似的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H案例。這就來了 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(二十二)

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(二十二)
2024-08-14
查看更多題目 101、CD 103、ACD 105、AD A.對電影網(wǎng)站中相似的電影進(jìn)行聚類, 從而幫助劃分電影 C.人臉識別 107.以下幾個(gè)場景可以使用邏輯回歸算法? B.疾病類型預(yù)測 108.某連續(xù)型變量數(shù)據(jù) ...

一文搞懂“正態(tài)分布”所有重要知識點(diǎn)

一文搞懂“正態(tài)分布”所有重要知識點(diǎn)
2020-10-23
作者:丁點(diǎn)helper 來源:丁點(diǎn)幫你 正態(tài)分布,這個(gè)我們從中學(xué)就學(xué)過的內(nèi)容,真有這么重要嗎?我想,真正學(xué)懂統(tǒng)計(jì)的人對這一點(diǎn)是不會質(zhì)疑的,且不談特別高深的統(tǒng)計(jì)理論,徹底弄懂正態(tài)分布是靈活運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué) ...

數(shù)據(jù)科學(xué)中的陷阱:變量的數(shù)學(xué)運(yùn)算合理嗎

數(shù)據(jù)科學(xué)中的陷阱:變量的數(shù)學(xué)運(yùn)算合理嗎
2018-07-04
數(shù)據(jù)科學(xué)中的陷阱:變量的數(shù)學(xué)運(yùn)算合理嗎 數(shù)據(jù)科學(xué)中有各種各樣的模型,有的聽起來很簡單,比如線性回歸;有點(diǎn)呢,聽起來就很嚇人,比如深度學(xué)習(xí)。但是不管什么樣的模型,從本質(zhì)上來講,模型都是對訓(xùn)練數(shù)據(jù)做數(shù) ...
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 ...

如何對混合型數(shù)據(jù)做聚類分析

如何對混合型數(shù)據(jù)做聚類分析
2018-06-10
如何對混合型數(shù)據(jù)做聚類分析  利用聚類分析,我們可以很容易地看清數(shù)據(jù)集中樣本的分布情況。以往介紹聚類分析的文章中通常只介紹如何處理連續(xù)型變量,這些文字并沒有過多地介紹如何處理混合型數(shù)據(jù)(如同 ...

淺談數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模

淺談數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模
2017-12-15
淺談數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模 大數(shù)據(jù)應(yīng)用有幾個(gè)方面,一個(gè)是效率提升,幫助企業(yè)提升數(shù)據(jù)處理效率,降低數(shù)據(jù)存儲成本。另外一個(gè)是對業(yè)務(wù)作出指導(dǎo),例如精準(zhǔn)營銷,反欺詐,風(fēng)險(xiǎn)管理以及業(yè)務(wù)提升。過去企業(yè)都是通過線下 ...
數(shù)據(jù)分析中的缺失值處理
2017-12-01
數(shù)據(jù)分析中的缺失值處理 沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù),就沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果,數(shù)據(jù)值缺失是數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常遇到的問題之一。當(dāng)缺失比例很小時(shí),可直接對缺失記錄進(jìn)行舍棄或進(jìn)行手工處理。但在實(shí)際數(shù)據(jù)中,往往 ...

在SPSS中做描述統(tǒng)計(jì)并輸出三線表

在SPSS中做描述統(tǒng)計(jì)并輸出三線表
2017-09-13
在SPSS中做描述統(tǒng)計(jì)并輸出三線表 簡單來說,這篇文章的主要內(nèi)容是關(guān)于如何從如下圖1得到如下圖2 的: (圖1 問卷調(diào)查結(jié)果數(shù)據(jù)表) (圖2 描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果三線表) 現(xiàn)在來分析一下,從圖1到圖2, ...

R語言︱噪聲數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分組—分箱法(離散化、等級化)

R語言︱噪聲數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分組—分箱法(離散化、等級化)
2017-07-17
R語言︱噪聲數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分組—分箱法(離散化、等級化) 分箱法在實(shí)際案例操作過程中較為常見,能夠?qū)⒁恍?shù)據(jù)離散化,等級化,比如年齡段,我們并不想知道確切的幾歲,于是乎可以將其分組、分段。 基礎(chǔ) ...

R語言數(shù)據(jù)可視化之五種數(shù)據(jù)分布圖制作

R語言數(shù)據(jù)可視化之五種數(shù)據(jù)分布圖制作
2017-05-07
R語言數(shù)據(jù)可視化之五種數(shù)據(jù)分布圖制作 1.數(shù)據(jù)分布圖簡介 中醫(yī)上講看病四診法為:望聞問切。而數(shù)據(jù)分析師分析數(shù)據(jù)的過程也有點(diǎn)相似,我們需要望:看看數(shù)據(jù)長什么樣;聞:仔細(xì)分析數(shù)據(jù)是否合理;問:針對前兩步 ...
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