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數(shù)字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 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服務(wù)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(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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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)是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計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)是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計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)分析認證考試模擬題庫(第十三期)

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(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實例進行分類的樹形結(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,這兩個函數(shù)的核心功能很相似,都會繪制數(shù)據(jù)散點圖,并且擬合關(guān)于變量x,y之間的回歸曲線,同時顯示回歸的95%置信區(qū)間。 所有圖形將使 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(六)

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(六)
2021-04-29
查看更多題目 21、A 23、A 25、D A.可能嚴重低估誤差項的方差 C.最小方差無偏性不再成立 D.最小方差無偏性仍成立 A.回歸問題要遠比分類問題更加復(fù)雜 C.回歸問題最常用的評價指標(biāo)體系有混淆矩 ...
人工智能與機器學(xué)習(xí)有哪些不同
2018-08-11
人工智能與機器學(xué)習(xí)有哪些不同 人工智能早已不是一個新名詞,它的發(fā)展歷史已經(jīng)有幾十年。從80年代早期開始,當(dāng)時計算機科學(xué)家設(shè)計出可以學(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 ...

一個優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法

一個優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法
2017-08-27
一個優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法 一個古老的詛咒一直縈繞著數(shù)據(jù)分析:我們用來改進模型的變量越多,那么我們需要的數(shù)據(jù)就會出現(xiàn)指數(shù)級的增長。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 ...

機器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

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

簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(1)

簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(1)
2017-03-24
簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(1) 一、線性回歸的概念     對連續(xù)型數(shù)據(jù)做出預(yù)測屬于回歸問題。舉個簡單的例子: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 ...

用十張圖解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念

用十張圖解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念
2017-03-20
用十張圖解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念 在解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念的時候,我發(fā)現(xiàn)自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認為最有啟發(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進行機器學(xué)習(xí)小案例

用Python進行機器學(xué)習(xí)小案例
2016-11-24
用Python進行機器學(xué)習(xí)小案例 本文是用Python編程語言來進行機器學(xué)習(xí)小實驗的第一篇。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 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語言與機器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記(分類算法)

【案例】R語言與機器學(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)進行計算。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,重點總結(jié)了應(yīng)該掌握的線性回歸、邏輯回歸、多項式回歸、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)營銷中的個性化推薦與應(yīng)用

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

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
在機器學(xué)習(xí)中,相對于欠擬合,過擬合出現(xiàn)的頻次更高。這是因為,假設(shè)某一數(shù)據(jù)集其對應(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,我們又很難把網(wǎng)絡(luò)設(shè)計成和 ...

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,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:機器 ...

機器學(xué)習(xí)中的偏差和方差是什么?有哪些區(qū)別?

機器學(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器學(xué)習(xí)中經(jīng)常遇到的兩個概念,而且在有關(guān)機器學(xué)習(xí)的面試中,偏差與方差也經(jīng)常拿來考驗面試者的機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。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 ...

決策樹剪枝,常用這2種方法

決策樹剪枝,常用這2種方法
2020-07-09
前面我們了解了決策樹的概念,現(xiàn)在來了解一下決策樹剪枝。可能會有人問:為什么要剪枝?答案是:如果一棵決策樹完全生長,那么這棵決策樹所對應(yīng)的每一個葉節(jié)點中只會包含一個樣本,就很有可能面臨過擬合問題,因此 ...
XGBoost算法的這3類參數(shù),你知道嗎?
2020-07-09
XGBoost是誕生于2014年2月的一種專攻梯度提升算法的機器學(xué)習(xí)函數(shù)庫,它有很好的學(xué)習(xí)效果,速度也非常快,與梯度提升算法在另一個常用機器學(xué)習(xí)庫scikit-learn中的實現(xiàn)相比,XGBoost的性能可以提升10倍以上。還有,X ...

對于KNN算法概念以及原理的簡單理解

對于KNN算法概念以及原理的簡單理解
2020-07-09
KNN的全稱是K-Nearest Neighbors,具體意思為K個最近的鄰居。KNN算法可以說是機器學(xué)習(xí)算法中最簡單、最基礎(chǔ)的算法了。既能用于分類,也能用于回歸。是通過測量不同特征值之間的距離來進行分類。 KNN的基本思路 ...
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