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數(shù)字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,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服務(wù)器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 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){ //倒計時完成 $(".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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【案例】數(shù)據(jù)挖掘與生活:算法分類和應(yīng)用

【案例】數(shù)據(jù)挖掘與生活:算法分類和應(yīng)用
2017-05-06
【案例】數(shù)據(jù)挖掘與生活:算法分類和應(yīng)用 本文,主要想簡單介紹下數(shù)據(jù)挖掘中的算法,以及它包含的類型。然后,通過現(xiàn)實中觸手可及的、活生生的案例,去詮釋它的真實存在。 一、數(shù)據(jù)挖掘的算法類型 一 ...

SPSS實例教程:無序多分類Logistic回歸

SPSS實例教程:無序多分類Logistic回歸
2020-12-08
1、問題與數(shù)據(jù) 為了探討基因X突變與惡性腫瘤Y不同組織類型發(fā)生風險的關(guān)系,某醫(yī)生設(shè)計了一項病例對照研究。該醫(yī)生納入所在科室一年收治的145名該惡性腫瘤患者,并從醫(yī)院體檢數(shù)據(jù)庫中隨機選擇了100名未患該腫瘤 ...

SPSS實例教程:有序多分類Logistic回歸

SPSS實例教程:有序多分類Logistic回歸
2017-04-27
SPSS實例教程:有序多分類Logistic回歸 1、問題與數(shù)據(jù) 在某胃癌篩查項目中,研究者想了解首診胃癌分期(Stage)與患者的經(jīng)濟水平的關(guān)系,以確定胃癌篩查的重點人群。為了避免性別因素對結(jié)論的混雜影響,研究 ...

數(shù)據(jù)分析中的變量分類_數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)分析中的變量分類_數(shù)據(jù)分析師
2017-03-13
數(shù)據(jù)分析中的變量分類 數(shù)據(jù)分析工作每天要面對各種各樣的數(shù)據(jù),每種數(shù)據(jù)都有其特定的含義、使用范圍和分析方法,同一個數(shù)據(jù)在不同環(huán)境下的意義也不一樣,因此我們想要選擇正確的分析方法,得出正確 ...

SPSS分析技術(shù):協(xié)方差分析;剔除工作經(jīng)驗的影響以后,學歷對工資的影響依然顯著嗎

SPSS分析技術(shù):協(xié)方差分析;剔除工作經(jīng)驗的影響以后,學歷對工資的影響依然顯著嗎
2017-01-23
SPSS分析技術(shù):協(xié)方差分析;剔除工作經(jīng)驗的影響以后,學歷對工資的影響依然顯著嗎 協(xié)方差分析是方差分析方法里非常重要的一個技術(shù),特別適用于影響因素多,因素變量類型也多的情況。方差分析主要用于分析分類變 ...

統(tǒng)計學中的基本概念

統(tǒng)計學中的基本概念
2016-10-11
統(tǒng)計學中的基本概念 1、描述統(tǒng)計與推斷統(tǒng)計 描述統(tǒng)計(Descriptive Statistics):用表格、圖形和數(shù)字來概括、顯示數(shù)據(jù)特征的統(tǒng)計方法。 例1:2005年我國出生人口性別比(男:女)已經(jīng)升高到119.92,與正 ...

R語言數(shù)據(jù)可視化05:散點圖

R語言數(shù)據(jù)可視化05:散點圖
2016-10-02
R語言數(shù)據(jù)可視化05:散點圖 散點圖簡介 散點圖通常是用來表述兩個連續(xù)變量之間的關(guān)系,圖中的每個點表示目標數(shù)據(jù)集中的每個樣本。 同時散點圖中常常還會擬合一些直線,以用來表示某些模型。 繪制基本 ...

R語言數(shù)據(jù)可視化之數(shù)據(jù)分布圖(直方圖、密度曲線、箱線圖、等高線、2D密度圖)

R語言數(shù)據(jù)可視化之數(shù)據(jù)分布圖(直方圖、密度曲線、箱線圖、等高線、2D密度圖)
2016-05-05
R語言數(shù)據(jù)可視化之數(shù)據(jù)分布圖(直方圖、密度曲線、箱線圖、等高線、2D密度圖) 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)的過程也有點相似,我們需要望:看看數(shù)據(jù)長什么樣;聞: ...

從客戶滿意度出發(fā)建立呼叫中心質(zhì)檢評分標準

從客戶滿意度出發(fā)建立呼叫中心質(zhì)檢評分標準
2016-04-17
從客戶滿意度出發(fā)建立呼叫中心質(zhì)檢評分標準 背景:提升客戶滿意度是呼叫中心永恒的話題之一,從大的方面來看,主要是通過優(yōu)化系統(tǒng)、完善流程、提升座席的服務(wù)質(zhì)量三方面入手。本文主要介紹的,是基于統(tǒng)計學 ...

SPSS進行獨立樣本的T檢驗

SPSS進行獨立樣本的T檢驗
2016-03-19
SPSS進行獨立樣本的T檢驗 對于相互獨立的兩個來自正態(tài)總體的樣本,利用獨立樣本的T檢驗來檢驗這兩個樣本的均值和方差是否來源于同一總體。在SPSS中,獨立樣本的T檢驗由“Independent-Sample T Test”過程來完成 ...
特征工程是什么?常用的方法有哪些?
2020-07-07
“數(shù)據(jù)決定了機器學習的上限,而算法只是盡可能逼近這個上限”,這里的數(shù)據(jù)指的就是經(jīng)過特征工程得到的數(shù)據(jù)。特征工程指的是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槟P偷挠柧殧?shù)據(jù)的過程,它的目的就是獲取更好的訓練數(shù)據(jù)特征,使得機器 ...

數(shù)據(jù)可視化常用圖形都有哪些(二)

數(shù)據(jù)可視化常用圖形都有哪些(二)
2019-03-11
在數(shù)據(jù)可視化中涉及到了很多的圖形,這些圖形都是需要我們了解的,我們只有了解了這些圖形才能夠在表達數(shù)據(jù)的時候多一些選擇且讓表達更加清晰明了。在這篇文章中我們給大家介紹一下數(shù)據(jù)可視化中常用的圖 ...

數(shù)據(jù)可視化常用圖形都有哪些(一)

數(shù)據(jù)可視化常用圖形都有哪些(一)
2019-03-11
在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化是一個十分重要的步驟,而數(shù)據(jù)可視化中經(jīng)常用到很多的圖形去表達數(shù)據(jù),正是由于這些圖形使得數(shù)據(jù)更直觀地表達出來。在這篇文章中我們就給大家介紹一下數(shù)據(jù)可視化中的常用圖形 ...

SPSS實例教程:有序多分類Logistic回歸

SPSS實例教程:有序多分類Logistic回歸
2018-08-19
SPSS實例教程:有序多分類Logistic回歸 1、問題與數(shù)據(jù) 在某胃癌篩查項目中,研究者想了解首診胃癌分期(Stage)與患者的經(jīng)濟水平的關(guān)系,以確定胃癌篩查的重點人群。為了避免性別因素對結(jié)論的混雜影響,研究 ...

R語言混合型數(shù)據(jù)聚類分析案例

R語言混合型數(shù)據(jù)聚類分析案例
2018-06-04
R語言混合型數(shù)據(jù)聚類分析案例 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)(如同時包含 ...

R語言之創(chuàng)建數(shù)據(jù)集

R語言之創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
2018-03-16
R語言之創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)集通常是由數(shù)據(jù)構(gòu)成的一個矩形數(shù)組,行表示觀測,列表示變量。 R中有許多用于存儲數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),包括標量、向量、數(shù)組、數(shù)據(jù)框和列表。 在R中,對象(object)是指可以賦值給變量的任何 ...

數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)準備的步驟

數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)準備的步驟
2018-02-22
數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)準備的步驟 如我們所知,數(shù)據(jù)分析工作的70%的時間都用作于數(shù)據(jù)清洗,數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)準備當中,這可以說是數(shù)據(jù)分析的核心所在。數(shù)據(jù)清洗主要是工具層面上的,這里先不討論。我們這里討論數(shù)據(jù)探索 ...

python決策樹之CART分類回歸樹詳解

python決策樹之CART分類回歸樹詳解
2018-02-10
python決策樹之CART分類回歸樹詳解 決策樹之CART(分類回歸樹)詳解,具體內(nèi)容如下 1、CART分類回歸樹簡介 CART分類回歸樹是一種典型的二叉決策樹,可以處理連續(xù)型變量和離散型變量。如果待預(yù)測分類是離 ...

啞變量在SPSS和SAS進行回歸分析應(yīng)用

啞變量在SPSS和SAS進行回歸分析應(yīng)用
2018-01-12
啞變量在SPSS和SAS進行回歸分析應(yīng)用 虛擬變量(Dummy Variable),又稱虛設(shè)變量、名義變量或啞變量,是量化了的質(zhì)變量,通常取值為0或1。引入啞變量可使線形回歸模型變得更復(fù)雜,但對問題描述更簡明。  & ...

SPSS實例教程:有序多分類Logistic回歸

SPSS實例教程:有序多分類Logistic回歸
2017-10-06
SPSS實例教程:有序多分類Logistic回歸 1、問題與數(shù)據(jù) 在某胃癌篩查項目中,研究者想了解首診胃癌分期(Stage)與患者的經(jīng)濟水平的關(guān)系,以確定胃癌篩查的重點人群。為了避免性別因素對結(jié)論的混雜影響,研究 ...
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