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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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如何預測患者病情發(fā)展趨勢?
2023-06-28
在醫(yī)療領域,預測患者病情發(fā)展趨勢是一個非常重要的任務。通過準確地預測病情發(fā)展,醫(yī)生能夠采取更好的治療決策,從而提高治療效果和患者的生存率。本文將介紹一些常用的方法和技術,幫助醫(yī)生預測患者病情發(fā)展趨勢。 ...
如何做天貓數(shù)據(jù)分析師兼職
2023-06-21
如何做天貓數(shù)據(jù)分析師兼職? I. 天貓數(shù)據(jù)分析師的定義 天貓數(shù)據(jù)分析師是指通過分析淘寶、天貓等電商平臺的數(shù)據(jù),幫助企業(yè)制定營銷策略、優(yōu)化產(chǎn)品、提高運營效率的專業(yè)人才。天貓數(shù)據(jù)分析師需要掌握 ...
常用的機器學習算法有哪些?
2023-06-17
機器學習是人工智能的一個分支,它使用算法和統(tǒng)計模型來讓計算機從數(shù)據(jù)中自動學習并提高性能。在機器學習中,有許多常用的算法,本篇文章將介紹其中的一些。 線性回歸 線性回歸是最簡單的機器學習算法之一,它用于 ...
常見的數(shù)據(jù)建模算法有哪些?
2023-06-17
在數(shù)據(jù)科學和機器學習領域中,數(shù)據(jù)建模是一個重要的任務。數(shù)據(jù)建模指的是使用數(shù)學模型來描述數(shù)據(jù),并利用這些模型對未知數(shù)據(jù)進行預測或分類。常見的數(shù)據(jù)建模算法有以下幾種: 線性回歸:線性回歸是一種用于建立輸 ...
什么是機器學習預測建模?
2023-06-17
機器學習預測建模是指利用機器學習算法和技術,通過對歷史數(shù)據(jù)進行訓練和學習,構建預測模型來預測未來的事件或結果。這種建模方法可以應用于各種行業(yè)和領域,例如金融、醫(yī)療、物流等,能夠幫助企業(yè)和組織做出更準確 ...
如何使用算法來預測結果?
2023-06-15
預測未來結果是許多實際問題的主要目標,如股票市場、天氣預報、交通流量和疾病傳播。在過去的幾十年中,人們使用了各種算法來嘗試解決這些問題。隨著技術的飛速發(fā)展,機器學習算法也開始成為預測分析的主要工具之一 ...
數(shù)據(jù)分析師統(tǒng)計學要學什么
2023-06-15
數(shù)據(jù)分析師是現(xiàn)代商業(yè)中非常重要的一部分,他們需要具備多種統(tǒng)計學知識才能從數(shù)據(jù)中得出正確的結論并指導商業(yè)決策。下面是數(shù)據(jù)分析師需要學習的一些統(tǒng)計學知識。 一、概率論基礎 概率論是統(tǒng)計學的基礎, ...
如何選擇適當?shù)乃惴ǎ?/dt>
2023-06-15
選擇適當?shù)乃惴ㄊ菙?shù)據(jù)科學和機器學習中至關重要的一個步驟。它決定了我們最終將使用哪種方法來分析和處理數(shù)據(jù),以及對模型進行訓練和預測。在本文中,我們將介紹如何選擇適當?shù)乃惴?,并提供一些常見的算法選擇標準。 ...
數(shù)據(jù)分析師算法有哪些
2023-06-01
數(shù)據(jù)分析師是現(xiàn)代企業(yè)中非常重要的角色之一,他們負責從數(shù)據(jù)中獲取信息,并根據(jù)這些信息制定決策。而數(shù)據(jù)分析師要想完成這些任務,必須掌握一系列算法。本文將介紹一些常見的分析師算法。 線性回歸 線性 ...
spss的logistic虛擬變量回歸結果怎么解讀?
2023-05-31
SPSS是一款常用的統(tǒng)計分析軟件,可以進行多種類型的數(shù)據(jù)分析,包括邏輯回歸。邏輯回歸是一種廣泛應用于分類問題的統(tǒng)計方法,例如預測一個人是否會購買某個產(chǎn)品,或者預測一個醫(yī)療診斷的結果。在邏輯回歸中,虛擬變量 ...

自變量是連續(xù)變量,因變量是分類變量,SPSS該用什么處理?

自變量是連續(xù)變量,因變量是分類變量,SPSS該用什么處理?
2023-05-08
當自變量是連續(xù)變量,因變量是分類變量時,通常需要使用邏輯回歸分析來處理數(shù)據(jù)。邏輯回歸是一種用于解釋和預測二元(分類型)因變量的統(tǒng)計方法,它可以幫助研究者了解不同自變量對于因變量的影響程度。 在SPSS ...

用xgboost做分類,預測結果輸出的為什么不是類別概率?

用xgboost做分類,預測結果輸出的為什么不是類別概率?
2023-04-10
XGBoost是一種基于決策樹的集成學習算法,在分類問題中通常被用來預測二元或多元分類結果。與傳統(tǒng)的決策樹相比,XGBoost具有更優(yōu)秀的準確性和效率。 然而,在使用XGBoost進行分類時,其輸出通常不是類別概率, ...
sklearn 中的模型對于大數(shù)據(jù)集如何處理?
2023-03-31
Scikit-learn (sklearn) 是一個廣泛使用的 Python 機器學習庫,提供了許多現(xiàn)成的算法和工具來解決各種任務。在處理大型數(shù)據(jù)集時,sklearn 提供了一些有用的方法和技術來減輕計算負擔并提高效率。 當面對大型數(shù)據(jù)集時 ...

SPSS如何進行敏感性分析?

SPSS如何進行敏感性分析?
2023-03-23
SPSS是一款廣泛應用于統(tǒng)計分析的軟件,它提供了許多功能強大的工具來幫助研究人員進行數(shù)據(jù)分析。其中,敏感性分析是非常重要的一個部分,因為它可以幫助研究人員確定他們的研究結果是否受到某些重要變量的影響。 ...
數(shù)據(jù)挖掘方法大全
2022-10-25
1、數(shù)據(jù)挖掘的分析方法——決策樹法 決策樹在解決歸類與預測上有著極強的能力,它以法則的方式表達,而這些法則則以一連串的問題表示出來,經(jīng)由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策樹頂端是一個樹根 ...

資深數(shù)據(jù)分析師來聊一聊數(shù)據(jù)挖掘

資深數(shù)據(jù)分析師來聊一聊數(shù)據(jù)挖掘
2022-10-19
一、數(shù)據(jù)挖掘的層次 一直想整理下對數(shù)據(jù)挖掘不同層次的理解,這也是這兩年多的時間里面,和很多金融領域、互聯(lián)網(wǎng)做數(shù)據(jù)相關工作的小伙伴,聊天交流的一些整理和歸納。大概可以分為四類。 (一)純粹的數(shù)據(jù) ...

盤點 | 每個數(shù)據(jù)分析師都應該了解的6個預測模型

盤點 | 每個數(shù)據(jù)分析師都應該了解的6個預測模型
2022-08-09
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:Ivo Bernardo 編譯:Mika 數(shù)據(jù)分析模型有不同的特點和技術,值得注意的是,大多數(shù)高級的模型都基于幾個基本原理。 當你想開啟數(shù) ...
我迄今為止的數(shù)據(jù)科學學習之旅
2022-03-14
自由數(shù)據(jù)科學家Arnuld談數(shù)據(jù) 埃里克·韋伯(是的,那個長得不錯的家伙帶著一只可愛的狗)最近在LinkedIn上寫了一篇帖子,講述了當他開始數(shù)據(jù)科學生涯時,他希望自己能少做的10件事。這篇文章是我通過這十點 ...
停止學習數(shù)據(jù)科學尋找目的,找到目的學習數(shù)據(jù)科學
2022-02-21
作者布蘭登·科斯利,F(xiàn)astDataScience.ai 數(shù)據(jù)科學家需求不足,沒有兩種方法。工作崗位嗯,有很多空缺,這個行業(yè)似乎只是在這個后疫情時代的數(shù)字世界里才有所增長。因此,數(shù)據(jù)科學專業(yè)的學生也是世界勞動力 ...
如何學習機器學習的數(shù)學知識
2022-02-16
分享  數(shù)據(jù)科學有志之士最常見的問題之一是  行業(yè)中的守門人對這種擔憂沒有幫助,他們給學生貼上了不合格的標簽,除非他們擁有該學科的碩士或博士學位。  那么,為了在數(shù)據(jù)科學行業(yè) ...

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