99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

CDA數據科學研究院 CDA考試中心 CDA網校企業(yè)服務

CDA社區(qū)

CDA競賽 CDA技術答疑 CDA會員職業(yè)咨詢

關于CDA APP下載

全國熱線4000-51-9191

首頁

課程中心

就業(yè)邦：

CDA數據分析周末就業(yè)班2025 CDA數據分析脫產就業(yè)班2025 CDA敏捷算法建模周末班

職業(yè)技能：

CDA 業(yè)務數據分析 LEVEL Ⅰ 實操班 CDA 商業(yè)策略分析 LEVEL Ⅱ 集訓營 CDA 機器學習與深度學習 LEVEL Ⅲ 集訓營

職業(yè)路徑

直播公開課

認證考試

企業(yè)內訓

CDA社區(qū)

CDA競賽 CDA技術答疑 CDA會員 scikit-learn中文社區(qū) 職業(yè)咨詢求職招聘能力測試

產品

大數據與人工智能實驗室好學AI(下一代智能學習產品) CDA網校 CAIE人工智能工程師認證 AI工具集

證書查詢

免密碼登錄

提交首次登錄驗證后自動注冊

') } 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(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1：配置參數 // 參數2：回調，回調的第一個參數驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須，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", // 產品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見：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); }

首頁 > 行業(yè)圖譜 >

1 2 3 4 5 6 7 3/7

如何使用數據預測未來趨勢？: 2023-06-20; 隨著技術的發(fā)展，數據分析和預測已經成為許多企業(yè)和組織中不可或缺的一部分。通過使用歷史數據和現有趨勢，可以生成有關未來可能情況的模型和預測。在本文中，我們將探討如何使用數據來預測未來趨勢，并將討論其中的 ...

在SPSS中做二元logistic回歸，數據的訓練集和預測集怎么分的？: 2023-05-12; 在進行機器學習建模時，我們通常需要將數據集分成訓練集和測試集。這種做法能夠幫助我們評估模型的性能，并檢驗模型是否過擬合或欠擬合。在SPSS中做二元logistic回歸也不例外。二元logistic回歸是一種用來建立 ...

如何對機器學習xgboost中數據集不平衡進行處理？: 2023-04-18; 機器學習是一種利用算法和模型從數據中自動學習的方法，而不需要明確編程。隨著技術的發(fā)展，機器學習在解決各種問題方面得到了廣泛的應用。但是，在實際應用中，我們會遇到一個常見的問題：不平衡的數據集。由于某 ...

BP神經網絡里的訓練次數，訓練目標，學習速率怎么確定？: 2023-04-13; BP神經網絡是一種常見的人工神經網絡模型，用于解決分類、回歸和聚類等問題。在BP神經網絡中，訓練次數、訓練目標和學習速率是三個重要的超參數，對模型的性能和訓練效率有著至關重要的影響。本文將從理論和實踐兩 ...

深度神經網絡是如何訓練的？: 2023-04-11; 深度神經網絡是一種強大的機器學習模型，可以用于各種任務，例如圖像分類、語音識別和自然語言處理。但是，訓練深度神經網絡可以是一個復雜的過程，需要考慮許多因素，例如網絡結構、損失函數和優(yōu)化算法。網絡結構 ...

訓練神經網絡時，loss值在什么數量級上合適？: 2023-04-10; 在訓練神經網絡時，loss值是一個非常重要的指標，它通常用來衡量模型的擬合程度和優(yōu)化算法的效果。然而，對于不同的問題和數據集，適當的loss值范圍是不同的。本文將探討在訓練神經網絡時，loss值在什么數量級上是 ...

怎么用神經網絡建立預測模型？: 2023-04-10; 神經網絡是一種能夠建立預測模型的強大工具，它可以通過對數據的學習和分析來預測未來事件的發(fā)生情況。在本文中，我們將探討如何使用神經網絡來建立預測模型，從而提高我們制定決策的準確性和效率。收集數據首先 ...

如何對XGBoost模型進行參數調優(yōu)？: 2023-04-10; XGBoost是一個高效、靈活和可擴展的機器學習算法，因其在許多數據科學競賽中的成功表現而備受矚目。然而，為了使XGBoost模型達到最佳性能，需要進行參數調優(yōu)。本文將介紹一些常見的XGBoost參數以及如何對它們進行調 ...

神經網絡進行數據預測的原理是什么？: 2023-04-10; 神經網絡是一種基于人工神經元網絡的計算模型，被廣泛應用于數據預測和其他機器學習任務中。在數據預測方面，神經網絡的原理是利用已知數據集來訓練模型，然后使用該模型來進行未知數據的預測。神經網絡的基本結構 ...

神經網絡的收斂速度和梯度大小有關嗎？: 2023-04-10; 神經網絡的收斂速度和梯度大小有密切關系。在神經網絡訓練過程中，我們通常會使用反向傳播算法來計算每個權重的梯度，然后根據這些梯度來更新權重。因此，梯度大小對于神經網絡的學習效率和收斂速度是至關重要的。 ...

請問如何解決神經網絡訓練集和驗證集的loss、acc差別過大的問題？: 2023-04-07; 在神經網絡的訓練過程中，我們通常會把數據集劃分為訓練集和驗證集。訓練集用于訓練模型，而驗證集則用于評估模型的性能。在實際操作中，有時候我們會遇到訓練集和驗證集的損失(loss)、準確率(acc)差別過大的情況 ...

神經網絡的訓練中要計算驗證集的損失函數嗎？: 2023-04-07; 在神經網絡訓練過程中，驗證集是用于評估模型性能的重要數據集之一。通常情況下，我們會使用驗證集來監(jiān)控模型的訓練和調優(yōu)，并計算驗證集的損失函數來評估模型的泛化能力。在深度學習中，神經網絡模型的訓練一般通 ...

如果有無限數量的數據訓練神經網絡，結果會如何？: 2023-04-07; 如果給神經網絡提供無限數量的數據進行訓練，那么神經網絡將能夠更好地理解真實世界的復雜性。這樣的訓練可以幫助神經網絡克服過擬合和欠擬合等常見問題，同時也可以提高模型的準確性和魯棒性。然而，實際上不存在 ...

用了更多特征，為什么xgboost效果反而變差了？: 2023-04-03; XGBoost是一種流行的算法，常用于解決回歸問題和分類問題。它通過集成多個決策樹來提高模型的精度和泛化能力。盡管有時候添加更多的特征可能會改善模型的性能，但有時候它可能會導致模型的性能反而變差。在本文中 ...

如何確定神經網絡的最佳層數與神經元個數？: 2023-03-31; 神經網絡的層數和神經元個數是決定其性能和復雜度的重要參數。然而，確定最佳的層數和神經元個數并非易事。在本文中，我們將介紹一些常用的方法來確定神經網絡的最佳層數和神經元個數。神經網絡層數的確定 ...

對于一個準確率不高的神經網絡模型，應該從哪些方面去優(yōu)化？: 2023-03-31; 神經網絡模型是一種機器學習算法，用于解決許多現實世界的問題。然而，即使使用最先進的技術和算法構建的神經網絡模型也可能存在準確率不高的問題。在這種情況下，我們需要考慮從哪些方面去優(yōu)化。在本文中，我將分享 ...

神經網絡損失函數由多部分組成怎么設置權重？: 2023-03-31; 神經網絡的損失函數通常由多個部分組成，每個部分對應著不同的訓練目標。例如，在圖像分類中，我們可能希望最小化分類錯誤率和正則化項，因為過擬合會導致模型在測試集上表現不佳。在語音識別中，我們還可以添加協同 ...

如果一個神經網絡的總loss＝loss1＋loss2，那么這個網絡是如何反向傳遞更新loss1的呢?: 2023-03-31; 在神經網絡中，我們通常使用反向傳播算法來訓練模型。該算法的目的是通過計算誤差函數關于參數梯度來更新網絡參數，以最小化誤差。在一個神經網絡總loss=loss1+loss2的情況下，我們需要確定如何反向傳播和更新loss1 ...