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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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方差分析的基本思想和原理是什么？

方差分析的基本思想和原理是什么？
2022-12-23
方差分析是數(shù)據(jù)分析中常用的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，接下來讓我們簡單了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis of Variance，簡稱ANOVA)，又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用 ...
異常值處理常用的幾種方法
2020-07-01
異常值，又稱離群點(diǎn)，是指那些在數(shù)據(jù)集中存在的不合理的值，需要注意的是，不合理的值是偏離正常范圍的值，不是錯誤值。比如人的身高為-1m，人的體重為1噸等，都屬于異常值的范圍。雖然異常值不常出現(xiàn)，但是又會對 ...

數(shù)據(jù)分析入門，EXCEL的這幾個函數(shù)你必須知道

數(shù)據(jù)分析入門，EXCEL的這幾個函數(shù)你必須知道
2020-06-23
大家整理了，數(shù)據(jù)分析入門常用的EXCEL在數(shù)據(jù)分析行業(yè)，EXCEL是最基礎(chǔ)的、入門級的，也是最常用，最容易上手的工具了。想要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的小伙伴可以選擇先從EXCEL入手，下面小編就給函數(shù)，希望對各位小伙伴有所幫 ...

交叉驗(yàn)證：評估模型的泛化能力表現(xiàn)

交叉驗(yàn)證：評估模型的泛化能力表現(xiàn)
2020-06-16
注明：本文章所有代碼均來自scikit-learn官方網(wǎng)站 在實(shí)際情況中，如果一個模型要上線，數(shù)據(jù)分析員需要反復(fù)調(diào)試模型，以防止模型僅在已知數(shù)據(jù)集的表現(xiàn)較好，在未知數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)較差。即要確保模型的泛化能力 ...

使用python構(gòu)建一個推薦系統(tǒng)需要幾步？

使用python構(gòu)建一個推薦系統(tǒng)需要幾步？
2020-05-29
在我看來，作為一位中國人的我們不管做什么決定都在面臨多種選擇。例如，如果我這個時候想要買一本書，但是我卻不知道我想看什么書、不知道類型、不知道方向，那么這個時候打開各種進(jìn)行軟件搜索可能會出現(xiàn)各種各樣 ...

深度學(xué)習(xí)算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之間的關(guān)系！

深度學(xué)習(xí)算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之間的關(guān)系！
2020-05-27
用于實(shí)際問題的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能具有10層以上的隱藏層。它的拓?fù)淇赡芎芎唵?，也可能很?fù)雜。網(wǎng)絡(luò)中的層越多，它可以識別的特征就越多。不幸的是，網(wǎng)絡(luò)中的層越多，計(jì)算所需的時間就越長，并且訓(xùn)練起來就越困難。 ...

使用python來繪制漂亮的圖表:seaborn篇！

使用python來繪制漂亮的圖表:seaborn篇！
2020-05-27
延續(xù)上一篇pandas的文章，我們繼續(xù)來探討python中的seaborn，能畫出多么高級和漂亮的圖標(biāo)。 漂亮：seaborn的高級繪圖

使用python來繪制漂亮的圖表:pandas篇！

使用python來繪制漂亮的圖表:pandas篇！
2020-05-27
使用Python繪制數(shù)據(jù)，可以使用三種不同方式，它們分別是pandas，Seaborn和Plotly。 我們將通過利用《 2019年世界幸福報(bào)告》中的數(shù)據(jù)來做到這一點(diǎn)。我用Gapminder和Wikipedia的信息豐富了《世界幸福報(bào)告》數(shù)據(jù)，以便 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中集成學(xué)習(xí)指什么？

機(jī)器學(xué)習(xí)中集成學(xué)習(xí)指什么？
2020-05-21
集成學(xué)習(xí)本身不是一個單獨(dú)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，是通過建立一組獨(dú)立的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，構(gòu)建并結(jié)合多個機(jī)器學(xué)習(xí)器來完成學(xué)習(xí)任務(wù)，以達(dá)到減小方差（bagging）、偏差（boosting）或改進(jìn)預(yù)測（stacking）的效果。 機(jī)器學(xué)習(xí)中 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率估計(jì)指什么？

機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率估計(jì)指什么？
2020-05-19
機(jī)器學(xué)習(xí)算法會涉及到大量的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)內(nèi)容，數(shù)學(xué)好的童靴們，你們的優(yōu)勢來了。在機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到了三個數(shù)學(xué)工具，分別是線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)（概率估計(jì)）、最優(yōu)化理論。 今天，我們來講概率統(tǒng)計(jì)，在機(jī)器學(xué)習(xí)中會涉及 ...

通過定量數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶畫像的方法與流程

通過定量數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶畫像的方法與流程
2020-04-03
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 前言 用戶畫像又稱用戶角色，作為一種勾畫目標(biāo)用戶、聯(lián)系用戶訴求與設(shè)計(jì)方向的有效工具，用戶畫像在各領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。用戶畫像最初是在電商領(lǐng)域得到應(yīng) ...

從5個維度出發(fā)，構(gòu)建高質(zhì)量的用戶畫像

從5個維度出發(fā)，構(gòu)建高質(zhì)量的用戶畫像
2020-04-03
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 如果說有什么 能力是產(chǎn)品經(jīng)理最需要具備的核心能力，那么答案一定是“了解用戶”，而要說如何體現(xiàn)產(chǎn)品經(jīng)理對用戶了解的程度，那一定是能輸出一份合格的用戶畫 ...

AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)與深度學(xué)習(xí)研究在2020年的發(fā)展趨勢（二）

AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)與深度學(xué)習(xí)研究在2020年的發(fā)展趨勢（二）
2020-04-03
作者 | Matthew Mayo 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 在2019年（及之前的幾年）中，我們詢問了許多頂級專家，2019年和2020年AI，分析，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最重要的發(fā)展趨勢 ...

AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)與深度學(xué)習(xí)在2020年的主要發(fā)展趨勢（一）

AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)與深度學(xué)習(xí)在2020年的主要發(fā)展趨勢（一）
2020-04-02
作者 | Matthew Mayo 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 正如我們告別上一年并期待新的一年一樣，KDnuggets再次征求了眾多研究和技術(shù)專家對2019年最重要的發(fā)展及其2020年關(guān)鍵趨勢預(yù)測的意見 ...

Python數(shù)據(jù)分析入門教程(二)：數(shù)據(jù)預(yù)處理

Python數(shù)據(jù)分析入門教程(二)：數(shù)據(jù)預(yù)處理
2020-03-27
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 從菜市場買來的菜,總有一些不太好的，所以把菜買回來以后要先做一遍預(yù)處理，把那些不太好的部分扔掉?，F(xiàn)實(shí)中大部分的數(shù)據(jù)都類似于菜市場的菜品，拿到以后都要 ...

AutoAI：人與機(jī)器更好地結(jié)合在一起

AutoAI：人與機(jī)器更好地結(jié)合在一起
2020-03-16
作者 | Susan Malaika 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 了解AutoAI如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，模型開發(fā)，功能工程和超參數(shù)優(yōu)化的自動化。 汽車人工智能的動力 近年來，數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策已成 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)：供應(yīng)鏈中的創(chuàng)新技術(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)：供應(yīng)鏈中的創(chuàng)新技術(shù)
2020-03-06
作者 | GEORGIA WILSON 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 Watson是IBM的人工智能（AI）服務(wù)，應(yīng)用程序和工具套件。Watson旨在幫助企業(yè)以新的方式釋放數(shù)據(jù)的價值，并消除員工的重復(fù)任務(wù)，從而 ...

2019年AI盤點(diǎn)：人工智能給我們帶來了哪些煩惱？

2019年AI盤點(diǎn)：人工智能給我們帶來了哪些煩惱？
2020-03-05
作者 | 李軍  來源 | FT中文網(wǎng) 2019年，是人工智能技術(shù)(以下簡稱AI)逐漸開始降溫的年份。在Gartner 8月份發(fā)布的技術(shù)成熟度曲線上，所有的AI應(yīng)用都還沒有越過第二階段的泡沫頂峰 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)精準(zhǔn)預(yù)測——揭露海平面上升帶來的危害有多大

機(jī)器學(xué)習(xí)精準(zhǔn)預(yù)測——揭露海平面上升帶來的危害有多大
2020-03-04
作者 | Michael Barnard  編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 海平面上升是一個受到廣泛研究的現(xiàn)象，這是全球變暖造成的。首先，額外的熱量使陸地冰融化。然后，水變暖，因此膨脹了一點(diǎn)。這種結(jié)合意味 ...

如何將機(jī)器學(xué)習(xí)與靈敏性分析相結(jié)合來制定業(yè)務(wù)策略？

如何將機(jī)器學(xué)習(xí)與靈敏性分析相結(jié)合來制定業(yè)務(wù)策略？
2020-03-03
作者 | Jeremy Curuksu 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 數(shù)不清的企業(yè)通常使用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）來輔助決策。但是，在大多數(shù)情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)做出的預(yù)測和業(yè)務(wù)決策仍然需要人類用戶的直覺來做出判斷 ...

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