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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(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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交叉驗(yàn)證:評(píng)估模型的泛化能力表現(xiàn)

交叉驗(yàn)證:評(píng)估模型的泛化能力表現(xiàn)
2020-06-16
注明:本文章所有代碼均來自scikit-learn官方網(wǎng)站 在實(shí)際情況中,如果一個(gè)模型要上線,數(shù)據(jù)分析員需要反復(fù)調(diào)試模型,以防止模型僅在已知數(shù)據(jù)集的表現(xiàn)較好,在未知數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)較差。即要確保模型的泛化能力 ...

關(guān)于模型優(yōu)化的幾個(gè)思考

關(guān)于模型優(yōu)化的幾個(gè)思考
2020-04-16
目前模型的問法優(yōu)化看似進(jìn)入了一個(gè)瓶頸期,在這個(gè)階段模型的同學(xué)一直在調(diào)數(shù)據(jù)跑模型,但見效甚微,大家難免會(huì)有些感到手足無措,或者沮喪,這種情況在咱們做模型的過程中肯定會(huì)經(jīng)常遇到的。那么如果碰到 ...

33 個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)「煉丹」技巧

33 個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)「煉丹」技巧
2019-12-26
作者 | Andrej Karpathy 編譯 | AI有道 特斯拉人工智能部門主管 Andrej Karpathy 發(fā)布新博客,介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的技巧。 Andrej Karpathy 是深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域、與領(lǐng)域的研究員 ...

22道機(jī)器學(xué)習(xí)常見面試題目匯總!(附詳細(xì)答案)

22道機(jī)器學(xué)習(xí)常見面試題目匯總!(附詳細(xì)答案)
2019-12-03
作者 | 數(shù)據(jù)分析1480 來源 | lsxxx2011 (1) 無監(jiān)督和有監(jiān)督算法的區(qū)別? 有監(jiān)督學(xué)習(xí):對(duì)具有概念標(biāo)記(分類)的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),以盡可能對(duì)訓(xùn)練樣本集外的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記(分類)預(yù)測(cè)。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(一)

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(一)
2019-12-02
作者 | 小小挖掘機(jī) 來源 | SIGAI 數(shù)學(xué) 1.列舉常用的最優(yōu)化方法 梯度下降法 牛頓法, 擬牛頓法 坐標(biāo)下降法 梯度下降法的改進(jìn)型如AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG等。 ...

25道題檢測(cè)你對(duì)支持向量機(jī)算法的掌握程度

25道題檢測(cè)你對(duì)支持向量機(jī)算法的掌握程度
2019-06-26
介紹 在我們學(xué)習(xí)機(jī)器算法的時(shí)候,可以將機(jī)器學(xué)習(xí)算法視為包含刀槍劍戟斧鉞鉤叉的一個(gè)軍械庫。你可以使用各種各樣的兵器,但你要明白這些兵器是需要在合適的時(shí)間合理的地點(diǎn)使用它們。作為類比,你可以將“ ...

每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)人都應(yīng)該知道的7種回歸技術(shù)

每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)人都應(yīng)該知道的7種回歸技術(shù)
2019-05-21
介紹 事實(shí)是,有無數(shù)種形式的回歸可以使用。每種形式的回歸都有其自身的重要性和最適合應(yīng)用的特定場(chǎng)景。在本文中,我會(huì)以簡(jiǎn)單的方式解釋了數(shù)據(jù)科學(xué)中最常用的7種回歸形式。通過這篇文章,我也希望人們能夠?qū)? ...

為什么說樸素貝葉斯是高偏差低方差?

為什么說樸素貝葉斯是高偏差低方差?
2019-04-04
大家在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候可能聽說過一種算法,這種算法就是樸素貝葉斯算法,而很多人說樸素貝葉斯算法是高偏差低方差,在這篇文章中我們就詳細(xì)的為大家介紹一下樸素貝葉斯為什么被說高偏差低方差的原因 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法優(yōu)缺點(diǎn)之邏輯回歸

機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法優(yōu)缺點(diǎn)之邏輯回歸
2019-04-01
我們?cè)趯W(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候自然會(huì)涉及到很多算法,而這些算法都是能夠幫助我們處理更多的問題。其中,邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)常見的算法,在這篇文章中我們給大家介紹一下關(guān)于邏輯回歸的優(yōu)缺點(diǎn),大家 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)(一)

機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)(一)
2019-03-13
由于人工智能的火熱,現(xiàn)在很多人都開始關(guān)注人工智能的各個(gè)分支的學(xué)習(xí)。人工智能由很多知識(shí)組成,其中人工智能的核心——機(jī)器學(xué)習(xí)是大家格外關(guān)注的。所以說,要想學(xué)好人工智能就必須學(xué)好機(jī)器學(xué)習(xí)。其中機(jī) ...

人工智能算法的實(shí)現(xiàn)(下)

人工智能算法的實(shí)現(xiàn)(下)
2019-02-16
在上一篇文章中我們給大家介紹了人工智能的一些算法,人工智能離不開算法,所以我們必須重視算法的應(yīng)用。人工智能的算法有很多,除了我們?cè)谇懊嫣岬降臋C(jī)器學(xué)習(xí)以及專家系統(tǒng)以外,還有遺傳算法以及深度學(xué) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中幾個(gè)常見模型的優(yōu)缺點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)中幾個(gè)常見模型的優(yōu)缺點(diǎn)
2018-08-20
機(jī)器學(xué)習(xí)中幾個(gè)常見模型的優(yōu)缺點(diǎn) 樸素貝葉斯:優(yōu)點(diǎn):對(duì)小規(guī)模的數(shù)據(jù)表現(xiàn)很好,適合多分類任務(wù),適合增量式訓(xùn)練。 缺點(diǎn):對(duì)輸入數(shù)據(jù)的表達(dá)形式很敏感(連續(xù)數(shù)據(jù)的處理方式)。 決策樹:優(yōu)點(diǎn):計(jì)算量簡(jiǎn)單, ...

弱分類器的強(qiáng)勢(shì)體:邏輯回歸算法與推導(dǎo)

弱分類器的強(qiáng)勢(shì)體:邏輯回歸算法與推導(dǎo)
2018-08-06
弱分類器的強(qiáng)勢(shì)體:邏輯回歸算法與推導(dǎo) 邏輯回歸的函數(shù)表達(dá)式為  用極大似然估計(jì)求解 每個(gè)樣本發(fā)生的后驗(yàn)概率為 則所以樣本發(fā)生總概率即似然函數(shù)為 L(θ)即為目標(biāo)函數(shù),-L(θ)即 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果很差,該怎么做

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果很差,該怎么做
2018-07-26
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果很差,該怎么做 當(dāng)我們編程實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將模型用于測(cè)試集時(shí),經(jīng)常會(huì)發(fā)現(xiàn)測(cè)試的準(zhǔn)確率非常的低,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)很深,通常我們不容易判斷具體的梯度下降求解參數(shù)的過程,那我們?cè)? ...

機(jī)器學(xué)習(xí)入門之多項(xiàng)式曲線擬合

機(jī)器學(xué)習(xí)入門之多項(xiàng)式曲線擬合
2018-06-22
機(jī)器學(xué)習(xí)入門之多項(xiàng)式曲線擬合 機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是最近幾年特別火的領(lǐng)域,比如微軟小冰、微軟cortana、蘋果siri、谷歌Now和alphaGo都使用了機(jī)器學(xué)習(xí),使得他們的產(chǎn)品變得更加智能。 當(dāng)然除了這些科技巨頭, ...

一文搞定數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的最常見面試題

一文搞定數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的最常見面試題
2018-06-13
一文搞定數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的最常見面試題 去的幾個(gè)月中,我參加了一些公司數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方向初級(jí)崗位的面試。 我面試的這些崗位和數(shù)據(jù)科學(xué)、常規(guī)機(jī)器學(xué)習(xí)還有專業(yè)的自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)模型可解釋的重要及必要性

機(jī)器學(xué)習(xí)模型可解釋的重要及必要性
2018-06-06
機(jī)器學(xué)習(xí)模型可解釋的重要及必要性 不管你是管理自己的資金還是客戶資金,只要你在做資產(chǎn)管理,每一步的投資決策都意義重大,做技術(shù)分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一個(gè)決策的細(xì)節(jié),但是通過機(jī)器學(xué) ...

我是如何從物理學(xué)轉(zhuǎn)行到數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域

我是如何從物理學(xué)轉(zhuǎn)行到數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域
2018-05-05
我是如何從物理學(xué)轉(zhuǎn)行到數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域 很多人問我是如果從物理學(xué)轉(zhuǎn)行到數(shù)據(jù)科學(xué),本文講述了關(guān)于我為什么決定成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家,以及我是如何追求并實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的。希望能夠最終鼓勵(lì)更多的人追求自己的夢(mèng)想。讓 ...

在機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題

在機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題
2018-04-01
在機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題 很多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中,訓(xùn)練集中可能會(huì)存在某個(gè)或某些類別下的樣本數(shù)遠(yuǎn)大于另一些類別下的樣本數(shù)目。即類別不平衡,為了使得學(xué)習(xí)達(dá)到更好的效果,因此需要解決該類別 ...

數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試

數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試
2018-03-29
數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試 三月份開始找實(shí)習(xí),到現(xiàn)在已經(jīng)有半年的時(shí)間了,在這半年的時(shí)間中,該經(jīng)歷的基本上都已經(jīng)經(jīng)歷,春招實(shí)習(xí)時(shí)候,拿到了7個(gè)offer,校招時(shí)候,成功的拿下一份心儀的工作,結(jié)束了我的秋招旅程。 ...
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