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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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如何評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的效果？
2023-07-05
機(jī)器學(xué)習(xí)模型的評估是確保模型性能和效果的重要步驟。在這篇800字的文章中，我將為您介紹一些常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估指標(biāo)和方法。 首先，一個常見的評估指標(biāo)是準(zhǔn)確率（Accuracy）。準(zhǔn)確率表示模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占 ...
如何評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)？
2023-07-05
評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)是確定其在解決特定任務(wù)中的效果和性能的過程。這個過程至關(guān)重要，因?yàn)樗鼛椭覀兞私饽Ｐ偷臏?zhǔn)確度、穩(wěn)定性和可靠性，從而進(jìn)行模型選擇、參數(shù)調(diào)整和改進(jìn)算法。 評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)通常涉 ...
如何構(gòu)建模型來預(yù)測未來趨勢？
2023-07-04
標(biāo)題：構(gòu)建預(yù)測未來趨勢模型的方法 導(dǎo)言： 在當(dāng)今快速變化的世界中，預(yù)測未來趨勢對于個人和組織都具有重要意義。從金融市場到銷售趨勢，從天氣預(yù)報(bào)到人口增長，準(zhǔn)確地預(yù)測未來趨勢可以幫助我們做出明智的決策并規(guī)劃 ...

數(shù)據(jù)分析的基本流程是什么？

數(shù)據(jù)分析的基本流程是什么？
2023-06-28
數(shù)據(jù)分析的基本流程是一個系統(tǒng)性的過程，包括收集數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、探索數(shù)據(jù)、建立模型、評估結(jié)果和進(jìn)行可視化等步驟。在這篇文章中，我將詳細(xì)介紹每個步驟以及它們的重要性。 1.數(shù)據(jù)收集：數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)分析的 ...
如何用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做時間序列預(yù)測?
2023-04-10
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以用于時間序列預(yù)測。時間序列預(yù)測是指根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對未來的趨勢進(jìn)行預(yù)測，這在商業(yè)、金融和天氣預(yù)報(bào)等領(lǐng)域非常有用。在本文中，我將介紹如何使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時間序列預(yù)測 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中要計(jì)算驗(yàn)證集的損失函數(shù)嗎？
2023-04-07
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，驗(yàn)證集是用于評估模型性能的重要數(shù)據(jù)集之一。通常情況下，我們會使用驗(yàn)證集來監(jiān)控模型的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，并計(jì)算驗(yàn)證集的損失函數(shù)來評估模型的泛化能力。 在深度學(xué)習(xí)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練一般通 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行回歸預(yù)測？
2023-03-23
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元工作方式的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有強(qiáng)大的非線性建模能力和自適應(yīng)性。在回歸預(yù)測問題中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被用來對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)擬合，從而預(yù)測相關(guān)的輸出值。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸預(yù)測 ...

深度學(xué)習(xí)預(yù)測房價：回歸問題，K折交叉

深度學(xué)習(xí)預(yù)測房價：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)測一個連續(xù)值而不是離散的標(biāo)簽，例如，根據(jù)氣象數(shù)據(jù)預(yù)測明天的氣溫，或者根據(jù)軟件說明書預(yù)測完成軟 ...
SPSS時間序列：應(yīng)用時間序列模型
2017-11-02
SPSS時間序列：應(yīng)用時間序列模型 一、應(yīng)用時間序列模型（分析-預(yù)測-應(yīng)用模型）    “應(yīng)用時間序列模型”過程從外部文件加載現(xiàn)有的時間序列模型，并將它們應(yīng)用于活動數(shù)據(jù)集。使用此 ...

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)是對離預(yù)測值較近的歷史數(shù)據(jù)給予較大的權(quán)數(shù)，對離預(yù)測期較遠(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 ...
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