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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, // 表示用戶后臺(tái)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(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)說明請(qǐng)參見：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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如果一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總loss＝loss1＋loss2，那么這個(gè)網(wǎng)絡(luò)是如何反向傳遞更新loss1的呢?
2023-03-31
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們通常使用反向傳播算法來訓(xùn)練模型。該算法的目的是通過計(jì)算誤差函數(shù)關(guān)于參數(shù)梯度來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以最小化誤差。 在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總loss=loss1+loss2的情況下，我們需要確定如何反向傳播和更新loss1 ...
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(duì)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 ...
如何理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通過add的方式融合特征？
2023-03-15
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的計(jì)算模型，具有自主學(xué)習(xí)和自我調(diào)整的能力。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，融合特征的方式有很多種，其中通過add的方式進(jìn)行特征融合是比較常見的方法。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每層都會(huì)提取出輸入數(shù)據(jù)的一組特征，這 ...

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南
2022-10-25
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門
2022-10-19
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫（第十三期）

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫（第十三期）
2024-10-05
不過，在出題前，要公布上一期Level Ⅲ 中61-65題的答案，大家一起來看！ 62、ABD 64、ABD A.樹長得太高容易過擬合 C.可以通過剪枝限制過擬合 67.決策樹模型是一種描述對(duì)實(shí)例進(jìn)行分類的樹形結(jié)構(gòu) ...

太厲害了！Seaborn也能做多種回歸分析，統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼

太厲害了！Seaborn也能做多種回歸分析，統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼
2021-07-07
作者：云朵君 本文主要介紹回歸模型圖lmplot、線性回歸圖regplot，這兩個(gè)函數(shù)的核心功能很相似，都會(huì)繪制數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖，并且擬合關(guān)于變量x,y之間的回歸曲線，同時(shí)顯示回歸的95%置信區(qū)間。 所有圖形將使 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫（六）

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫（六）
2021-04-29
查看更多題目 21、A 23、A 25、D A.可能嚴(yán)重低估誤差項(xiàng)的方差 C.最小方差無偏性不再成立 D.最小方差無偏性仍成立 A.回歸問題要遠(yuǎn)比分類問題更加復(fù)雜 C.回歸問題最常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系有混淆矩 ...
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些不同
2018-08-11
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些不同 人工智能早已不是一個(gè)新名詞，它的發(fā)展歷史已經(jīng)有幾十年。從80年代早期開始，當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)科學(xué)家設(shè)計(jì)出可以學(xué)習(xí)和模仿人類行為的算法。在學(xué)習(xí)方面，最重要的算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但由于 ...

一個(gè)優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法

一個(gè)優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法
2017-08-27
一個(gè)優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法 一個(gè)古老的詛咒一直縈繞著數(shù)據(jù)分析：我們用來改進(jìn)模型的變量越多，那么我們需要的數(shù)據(jù)就會(huì)出現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增長。不過，我們通過關(guān)注重要的變量就可以避免欠擬合以及降低收集 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2017-05-20
機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 過去的幾個(gè)月中，有幾人聯(lián)系我，訴說他們對(duì)嘗試進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)的世界，以及用機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)去探索統(tǒng)計(jì)規(guī)律并構(gòu)建無可挑剔的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型產(chǎn)品的熱忱。然而，我發(fā)現(xiàn)一些人實(shí)際上缺乏必要的 ...

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(1)

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(1)
2017-03-24
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(1) 一、線性回歸的概念     對(duì)連續(xù)型數(shù)據(jù)做出預(yù)測屬于回歸問題。舉個(gè)簡單的例子：例如我們在知道房屋面積(HouseArea)和臥室的數(shù)量(Bedrooms)的情況下要求房屋 ...

用十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念

用十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念
2017-03-20
用十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念 在解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念的時(shí)候，我發(fā)現(xiàn)自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認(rèn)為最有啟發(fā)性的條目列表。 1. Test and training error: 為什么低訓(xùn)練誤差并不總 ...

用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)小案例

用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)小案例
2016-11-24
用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)小案例 本文是用Python編程語言來進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)小實(shí)驗(yàn)的第一篇。主要內(nèi)容如下： 讀入數(shù)據(jù)并清洗數(shù)據(jù) 探索理解輸入數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 分析如何為學(xué)習(xí)算法呈現(xiàn)數(shù)據(jù) 選擇正確的模型和學(xué) ...

【案例】R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記（分類算法）

【案例】R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記（分類算法）
2016-09-22
【案例】R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記（分類算法） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng) ...

干貨 ：這7種回歸分析技術(shù) 學(xué)了不后悔

干貨 ：這7種回歸分析技術(shù) 學(xué)了不后悔
2016-09-15
干貨 ：這7種回歸分析技術(shù) 學(xué)了不后悔 本文解釋了回歸分析及其優(yōu)勢，重點(diǎn)總結(jié)了應(yīng)該掌握的線性回歸、邏輯回歸、多項(xiàng)式回歸、逐步回歸、嶺回歸、套索回歸、ElasticNet回歸等七種最常用的回歸技術(shù)及其關(guān)鍵要素， ...

大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷中的個(gè)性化推薦與應(yīng)用

大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷中的個(gè)性化推薦與應(yīng)用
2015-12-24
大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷中的個(gè)性化推薦與應(yīng)用 亞馬遜通過個(gè)性化推薦所獲取的交易額占總交易額的20%；雙十一期間，天貓和淘寶通過對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘，使用了“千人千面”的個(gè)性化推薦；阿里CEO張勇在之后的媒體溝通會(huì)上肯 ...

過擬合是如何產(chǎn)生的？有什么好的解決方法？

過擬合是如何產(chǎn)生的？有什么好的解決方法？
2020-07-23
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，相對(duì)于欠擬合，過擬合出現(xiàn)的頻次更高。這是因?yàn)椋僭O(shè)某一數(shù)據(jù)集其對(duì)應(yīng)的模型為‘真’模型，我們通常是采用提高模型的復(fù)雜度的方法，來避免欠擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生，但與此同時(shí)，我們又很難把網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)成和 ...

正則化---提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力

正則化---提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力
2020-07-23
前面文章小編簡單給大家介紹了泛化能力的一些基礎(chǔ)知識(shí)，今天給大家?guī)淼氖翘岣吣Ｐ头夯芰Φ姆椒?-正則化。 一、首先來回顧一下什么是泛化能力 泛化能力(generalization ability)，百科給出的定義是：機(jī)器 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏差和方差是什么？有哪些區(qū)別？

機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏差和方差是什么？有哪些區(qū)別？
2020-07-20
偏差與方差是我們在機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常遇到的兩個(gè)概念，而且在有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的面試中，偏差與方差也經(jīng)常拿來考驗(yàn)面試者的機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。偏差與方差這兩者看似簡單，但要真正弄清楚兩者之間的聯(lián)系與區(qū)別，必須要下 ...
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