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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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 R語言 聚類算法比較

R語言聚類算法比較
2018-06-09
R語言聚類算法比較 在使用不同的聚類算法完成數(shù)據(jù)聚類操作后,我們可以對(duì)算法的性能進(jìn)行評(píng)估,絕大多數(shù)情況下,我們即可以使用簇內(nèi)距離也可以使用簇間距離作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。使用fpc算法包的cluster.stat函數(shù)來比較 ...

 R語言 混合型數(shù)據(jù)聚類分析案例

R語言混合型數(shù)據(jù)聚類分析案例
2018-06-04
R語言混合型數(shù)據(jù)聚類分析案例 利用聚類分析,我們可以很容易地看清數(shù)據(jù)集中樣本的分布情況。以往介紹聚類分析的文章中通常只介紹如何處理連續(xù)型變量,這些文字并沒有過多地介紹如何處理混合型數(shù)據(jù)(如同時(shí)包含 ...

 R語言 解析JSON格式數(shù)據(jù)文件

R語言解析JSON格式數(shù)據(jù)文件
2018-06-03
R語言解析JSON格式數(shù)據(jù)文件 由于分析的數(shù)據(jù)格式為JSON格式,既占空間,而且分析時(shí)也非常的不方便,所以,我們需要對(duì)JSON格式 的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析,使其符合R語言分析所需要的數(shù)據(jù)格式,如data.frame,list等。 ...

 R語言 評(píng)測(cè)回歸模型的性能

R語言評(píng)測(cè)回歸模型的性能
2018-06-02
R語言評(píng)測(cè)回歸模型的性能 通過計(jì)算預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的差值大小可以評(píng)估回歸模型預(yù)測(cè)性能的優(yōu)劣,常用的誤差評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)包括均方根誤差(root mean square error,RMSE),相對(duì)平方差(Relative Square Error,RSE ...

 R語言 評(píng)測(cè)回歸模型的性能

R語言評(píng)測(cè)回歸模型的性能
2018-05-31
R語言評(píng)測(cè)回歸模型的性能 R語言評(píng)測(cè)回歸模型的性能 通過計(jì)算預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的差值大小可以評(píng)估回歸模型預(yù)測(cè)性能的優(yōu)劣,常用的誤差評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)包括均方根誤差(root mean square error,RMSE),相對(duì)平方差( ...

 R語言 泊松Poisson回歸模型分析案例

R語言泊松Poisson回歸模型分析案例
2018-05-31
R語言泊松Poisson回歸模型分析案例 這個(gè)問題涉及馬蹄蟹研究的數(shù)據(jù)。研究中的每只雌性馬蹄蟹都有一只雄性螃蟹貼在她的巢穴中。這項(xiàng)研究調(diào)查了影響雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被認(rèn)為影響這一點(diǎn)的解釋 ...

 R語言 logistic回歸模型

R語言logistic回歸模型
2018-05-30
R語言logistic回歸模型 logistic回歸模型為: 對(duì)上面的模型進(jìn)行變換,得到線性形式的logistic回歸模型: 在二項(xiàng)分布族中,logistic回歸是重要的模型。在某些回歸問題中,響應(yīng)變量是分類的,經(jīng)常是要么成功, ...

使用 R語言 進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

使用R語言進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)
2018-05-29
使用R語言進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn) 協(xié)整檢驗(yàn)是為了檢驗(yàn)非平穩(wěn)序列的因果關(guān)系,協(xié)整檢驗(yàn)是解決偽回歸為問題的重要方法。首先回歸偽回歸例子: 偽回歸Spurious regression偽回歸方程的擬合優(yōu)度、顯著性水平等指標(biāo)都很 ...

逐步回歸的 R語言 實(shí)現(xiàn)

逐步回歸的R語言實(shí)現(xiàn)
2018-05-28
逐步回歸的R語言實(shí)現(xiàn) 定義 類型 向前引入法 從一元回歸開始,逐步增加變量,使指標(biāo)值達(dá)到最優(yōu)為止 相互刪除法 從全變量回歸方程開始,逐步刪去某個(gè)變量,使指標(biāo)值達(dá)到最優(yōu)為止 逐步篩選法 綜合上述方法 衡量標(biāo) ...

使用 R語言 進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

使用R語言進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)
2018-05-27
使用R語言進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn) 協(xié)整檢驗(yàn)是為了檢驗(yàn)非平穩(wěn)序列的因果關(guān)系,協(xié)整檢驗(yàn)是解決偽回歸為問題的重要方法。首先回歸偽回歸例子: 偽回歸Spurious regression 偽回歸方程的擬合優(yōu)度、顯著性水平等指 ...

 R語言 建立VAR模型分析聯(lián)合內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系

R語言建立VAR模型分析聯(lián)合內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系
2018-05-26
R語言建立VAR模型分析聯(lián)合內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系 最近在寫向量自回歸的論文,無論是百度還是Google,都沒能找到特別合適的R環(huán)境下中文資料,大都是Eviews做出來的。所以寫這么一篇blog來分享下自己的經(jīng)驗(yàn)。 注:本 ...

 R語言 基于支持向量機(jī)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)類預(yù)測(cè)

R語言基于支持向量機(jī)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)類預(yù)測(cè)
2018-05-26
R語言基于支持向量機(jī)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)類預(yù)測(cè) 前面介紹了基于訓(xùn)練集訓(xùn)練SVM的方法。通過訓(xùn)練,算法能找到使間隔區(qū)間最大化的最優(yōu)平面來分割訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,得到SVM模型能夠被用來預(yù)測(cè)新到樣例的類別。 準(zhǔn)備 使 ...

 R語言 線性回歸之逐步回歸

R語言線性回歸之逐步回歸
2018-05-25
R語言線性回歸之逐步回歸 “最優(yōu)“回歸方程的選擇” 當(dāng)變量中含有對(duì)Y影響不大的變量時(shí),可能因?yàn)檎`差平方和的自由度減小而使方差的估計(jì)增大,從而影響回歸預(yù)測(cè)的精度,適當(dāng)?shù)倪x擇一個(gè)變量建立一個(gè)最優(yōu)的回歸方 ...

 R語言 實(shí)現(xiàn)RMF模型

R語言實(shí)現(xiàn)RMF模型
2018-05-24
R語言實(shí)現(xiàn)RMF模型 RMF模型是客戶管理中,常被用來衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要方法。它主要考量三個(gè)指標(biāo): 最近一次消費(fèi)-Recency:近期購(gòu)買的客戶傾向于再度購(gòu)買 消費(fèi)頻率-Frequency:經(jīng)常購(gòu)買的客戶再次 ...

 R語言 利用nnet包訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

R語言利用nnet包訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2018-05-23
R語言利用nnet包訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 R語言提供了另外一個(gè)能夠處理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法包nnet,該算法提供了傳統(tǒng)的前饋反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)。 操作 安裝包與數(shù)據(jù)分類: library(nnet) data(\"iris\") set.s ...

完整的 R語言 預(yù)測(cè)建模實(shí)例-從數(shù)據(jù)清理到建模預(yù)測(cè)

完整的R語言預(yù)測(cè)建模實(shí)例-從數(shù)據(jù)清理到建模預(yù)測(cè)
2018-05-23
完整的R語言預(yù)測(cè)建模實(shí)例-從數(shù)據(jù)清理到建模預(yù)測(cè) 本文使用Kaggle上的一個(gè)公開數(shù)據(jù)集,從數(shù)據(jù)導(dǎo)入,清理整理一直介紹到最后數(shù)據(jù)多個(gè)算法建模,交叉驗(yàn)證以及多個(gè)預(yù)測(cè)模型的比較全過程,注重在實(shí)際數(shù)據(jù)建模過程中 ...

使用 R語言 繪制其他圖形之相關(guān)系數(shù)圖

使用R語言繪制其他圖形之相關(guān)系數(shù)圖
2018-05-22
使用R語言繪制其他圖形之相關(guān)系數(shù)圖 雖然cor()函數(shù)可以非常方便快捷的計(jì)算出連續(xù)變量之間的相關(guān)系數(shù),但當(dāng)變量非常多時(shí),返回的相關(guān)系數(shù)一定時(shí)讀者看的眼花繚亂。 下面就以R自帶的mtcars數(shù)據(jù)集為例,講 ...

用 R語言 進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析

R語言進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析
2018-05-21
用R語言進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析 關(guān)聯(lián)是兩個(gè)或多個(gè)變量取值之間存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的某種規(guī)律性。關(guān)聯(lián)分析目的是尋找給定數(shù)據(jù)記錄集中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間隱藏的關(guān)聯(lián)關(guān)系,描述數(shù)據(jù)之間的密切度。 幾個(gè)基本概念 1.  ...

分類算法的 R語言 實(shí)現(xiàn)案例

分類算法的R語言實(shí)現(xiàn)案例
2018-05-20
分類算法的R語言實(shí)現(xiàn)案例 最近在讀《R語言與網(wǎng)站分析》,書中對(duì)分類、聚類算法的講解通俗易懂,和數(shù)據(jù)挖掘理論一起看的話,有很好的參照效果。 然而,這么好的講解,作者居然沒提供對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集。手癢之余,我 ...

 R語言 之-caret包應(yīng)用

R語言之-caret包應(yīng)用
2018-05-19
R語言之-caret包應(yīng)用 caret包應(yīng)用之一:數(shù)據(jù)預(yù)處理 在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí),我們會(huì)用到R中的很多擴(kuò)展包,各自有不同的函數(shù)和功能。如果能將它們綜合起來應(yīng)用就會(huì)很方便。caret包(Classification and Regressio ...

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