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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(duì)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(hù)后臺(tái)檢測(cè)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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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 欠擬合 的數(shù)學(xué)原理探討

欠擬合的數(shù)學(xué)原理探討
2024-12-06
欠擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)建模中一個(gè)常見(jiàn)但棘手的問(wèn)題。其核心在于模型過(guò)于簡(jiǎn)單,無(wú)法完整捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系,導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。讓我們深入探討欠擬合的數(shù)學(xué)原理、特征及解決方法。 欠擬合的 ...
欠擬合與特征選擇的關(guān)系
2024-12-06
在數(shù)據(jù)分析中,欠擬合和特征選擇之間存在著緊密的聯(lián)系。欠擬合指的是模型過(guò)于簡(jiǎn)單,無(wú)法有效捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式,導(dǎo)致在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)不佳。特征選擇在解決欠擬合問(wèn)題中扮演著至關(guān)重要的角色,幫助模型更好 ...
欠擬合的實(shí)際案例分享
2024-12-05
欠擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題,指模型無(wú)法在訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好,往往由于模型過(guò)于簡(jiǎn)單而無(wú)法捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系。以下將通過(guò)實(shí)際案例分享來(lái)深入探討欠擬合問(wèn)題及其影響。 遙感數(shù)據(jù)回歸樹(shù)模型 研究人員進(jìn)行 ...
欠擬合與數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)系
2024-12-05
數(shù)據(jù)分析中,欠擬合是一種常見(jiàn)問(wèn)題,指機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳,往往由模型過(guò)于簡(jiǎn)單所致。這篇文章將探討欠擬合與數(shù)據(jù)預(yù)處理之間的關(guān)系,以及如何通過(guò)合適的方法解決這一挑戰(zhàn)。 欠擬合案例分享與影 ...
什么是過(guò)擬合和欠擬合?如何避免它們?
2024-04-23
過(guò)擬合和欠擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題,它們影響模型的泛化能力。過(guò)擬合指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好,但在未見(jiàn)過(guò)的測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳;而欠擬合則表示模型未能充分捕捉到數(shù)據(jù)的特征,無(wú)法在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù) ...

如何解決過(guò)擬合或 欠擬合 的問(wèn)題?

如何解決過(guò)擬合或欠擬合的問(wèn)題?
2023-07-21
解決過(guò)擬合或欠擬合的問(wèn)題 過(guò)擬合和欠擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題,它們可能導(dǎo)致模型在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。這篇文章將介紹一些解決過(guò)擬合和欠擬合問(wèn)題的方法。 一、過(guò)擬合的解決方法: 數(shù)據(jù)集擴(kuò)充 ...

 欠擬合 產(chǎn)生的原因有哪些?應(yīng)該如何解決?

欠擬合產(chǎn)生的原因有哪些?應(yīng)該如何解決?
2020-07-23
對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)或者是深度學(xué)習(xí)模型來(lái)說(shuō),我們既希望這個(gè)模型能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中表現(xiàn)良好(訓(xùn)練誤差),又希望這個(gè)模型在測(cè)試集中也能有良好的表現(xiàn)(泛化誤差)。而過(guò)擬合和欠擬合就是用來(lái)描述泛化誤差的。欠擬合問(wèn)題與過(guò)擬合 ...

學(xué)習(xí)曲線--幫你清晰判斷過(guò)擬合和 欠擬合

學(xué)習(xí)曲線--幫你清晰判斷過(guò)擬合和欠擬合
2020-07-09
前面小編給大家簡(jiǎn)單介紹過(guò)擬合和欠擬合時(shí),提到了一個(gè)概念:學(xué)習(xí)曲線,我們通過(guò)學(xué)習(xí)曲線能夠很清晰的判別出模型現(xiàn)在說(shuō)出的狀態(tài)是欠擬合還是過(guò)擬合,下面小編具體整理了學(xué)習(xí)曲線的相關(guān)內(nèi)容,希望對(duì)大家有所幫助。 ...

如何理解 欠擬合 ?常用的處理方法有哪些?

如何理解欠擬合?常用的處理方法有哪些?
2020-07-08
一、欠擬合概念及理解 機(jī)器學(xué)習(xí)中欠擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是模型在訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)表現(xiàn)都欠佳的情況。一個(gè)欠擬合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不是一個(gè)良好的模型并且在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不好這是顯而易見(jiàn)的。 圖 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型- 欠擬合 和過(guò)擬合

機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型-欠擬合和過(guò)擬合
2017-03-20
機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型-欠擬合和過(guò)擬合 1. 什么是欠擬合和過(guò)擬合 先看三張圖片,這三張圖片是線性回歸模型 擬合的函數(shù)和訓(xùn)練集的關(guān)系 第一張圖片擬合的函數(shù)和訓(xùn)練集誤差較大,我們稱(chēng)這種情況為 欠擬合 ...

【CDA干貨】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定方法與實(shí)踐

【CDA干貨】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定方法與實(shí)踐
2025-08-25
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定方法與實(shí)踐 摘要 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)中,隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定是影響模型性能、訓(xùn)練效率與泛化能力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)出發(fā),系統(tǒng)梳理隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)確定的核 ...

【CDA干貨】反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):突破傳統(tǒng)算法瓶頸的革命性力量

【CDA干貨】反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):突破傳統(tǒng)算法瓶頸的革命性力量
2025-08-07
反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):突破傳統(tǒng)算法瓶頸的革命性力量? 在人工智能發(fā)展的歷史長(zhǎng)河中,傳統(tǒng)算法曾長(zhǎng)期主導(dǎo)著數(shù)據(jù)處理與模式識(shí)別領(lǐng)域。然而,隨著數(shù)據(jù)復(fù)雜度的激增和應(yīng)用場(chǎng)景的深化,傳統(tǒng)算法在非線性關(guān)系建模、特征提取 ...

【CDA干貨】解析 LSTM 訓(xùn)練后輸出不確定:成因與破解之道

【CDA干貨】解析 LSTM 訓(xùn)練后輸出不確定:成因與破解之道
2025-07-29
解析 LSTM 訓(xùn)練后輸出不確定:成因與破解之道 在深度學(xué)習(xí)處理序列數(shù)據(jù)的領(lǐng)域,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其捕捉長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系的獨(dú)特能力,成為自然語(yǔ)言處理、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、語(yǔ)音識(shí)別等任務(wù)的核心工具。然而,在實(shí) ...

【CDA干貨】LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略

【CDA干貨】LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略
2025-07-07
LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門(mén)控機(jī)制,在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,LSTM 模 ...

【CDA干貨】LSTM 為何會(huì)產(chǎn)生誤差?深入剖析其背后的原因

【CDA干貨】LSTM 為何會(huì)產(chǎn)生誤差?深入剖析其背后的原因
2025-06-27
LSTM 為何會(huì)產(chǎn)生誤差?深入剖析其背后的原因? ? 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,LSTM(Long Short-Term Memory)網(wǎng)絡(luò)憑借其獨(dú)特的記憶單元設(shè)計(jì),有效解決了傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)中梯度消失和梯度爆炸的問(wèn)題,在處理時(shí)間序列數(shù) ...

【CDA干貨】評(píng)估模型預(yù)測(cè)為正時(shí)的準(zhǔn)確性

【CDA干貨】評(píng)估模型預(yù)測(cè)為正時(shí)的準(zhǔn)確性
2025-06-25
評(píng)估模型預(yù)測(cè)為正時(shí)的準(zhǔn)確性? ? 在機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性是衡量其性能優(yōu)劣的核心指標(biāo)。尤其是當(dāng)模型預(yù)測(cè)結(jié)果為正時(shí),評(píng)估其準(zhǔn)確性不僅關(guān)乎模型在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性,更直接影響基于該模型所做 ...
數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)指南:從踩坑到精通的成長(zhǎng)之路
2025-02-17
當(dāng)數(shù)據(jù)開(kāi)始說(shuō)謊:那些年我們交過(guò)的學(xué)費(fèi) 你有沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)這樣的場(chǎng)景?熬了三個(gè)通宵做的數(shù)據(jù)分析報(bào)告,在會(huì)議上被老板一句"這數(shù)據(jù)靠譜嗎?"問(wèn)得啞口無(wú)言。去年我的同事小王就栽在這樣的坑里——他精心準(zhǔn)備的用戶(hù)畫(huà)像分 ...
數(shù)據(jù)分析模型的錯(cuò)誤分析與修正
2024-12-06
數(shù)據(jù)分析模型的構(gòu)建是一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜的過(guò)程,涉及數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、誤差分析和優(yōu)化等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在這篇文章中,我們將深入探討常見(jiàn)的問(wèn)題及解決方案,以及如何通過(guò)錯(cuò)誤分析不斷完善模型。 數(shù)據(jù)問(wèn)題 數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)分 ...

如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)?

如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)?
2024-03-22
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)成為了企業(yè)決策的重要組成部分。而機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為一種強(qiáng)大的工具,可以幫助我們從海量的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息,并進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。本文將介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中的應(yīng) ...
如何評(píng)估一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能表現(xiàn)?
2024-03-19
評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能表現(xiàn)是確保其有效性和可靠性的關(guān)鍵步驟。下面將介紹一種常用的方法來(lái)評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能,包括訓(xùn)練集和測(cè)試集的劃分、性能指標(biāo)的選擇以及交叉驗(yàn)證等。 為了評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能,我們 ...
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