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') } 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(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)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(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(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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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，我們可以對算法的性能進行評估，絕大多數(shù)情況下，我們即可以使用簇內距離也可以使用簇間距離作為評價標準。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: 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)（如同時包含 ...

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，而且分析時也非常的不方便，所以，我們需要對JSON格式的數(shù)據(jù)進行解析，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語言評測回歸模型的性能: 2018-06-02; R語言評測回歸模型的性能通過計算預測值和實際值之間的差值大小可以評估回歸模型預測性能的優(yōu)劣，常用的誤差評測標準包括均方根誤差（root mean square error,RMSE）,相對平方差（Relative Square Error，RSE ...

R語言評測回歸模型的性能: 2018-05-31; R語言評測回歸模型的性能 R語言評測回歸模型的性能通過計算預測值和實際值之間的差值大小可以評估回歸模型預測性能的優(yōu)劣，常用的誤差評測標準包括均方根誤差（root mean square error,RMSE）,相對平方差（ ...

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。這項研究調查了影響雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被認為影響這一點的解釋 ...

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：對上面的模型進行變換，得到線性形式的logistic回歸模型：在二項分布族中，logistic回歸是重要的模型。在某些回歸問題中，響應變量是分類的，經常是要么成功， ...

使用R語言進行協(xié)整關系檢驗: 2018-05-29; 使用R語言進行協(xié)整關系檢驗協(xié)整檢驗是為了檢驗非平穩(wěn)序列的因果關系，協(xié)整檢驗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、顯著性水平等指標都很 ...

逐步回歸的R語言實現(xiàn): 2018-05-28; 逐步回歸的R語言實現(xiàn) 定義類型向前引入法從一元回歸開始，逐步增加變量，使指標值達到最優(yōu)為止相互刪除法從全變量回歸方程開始，逐步刪去某個變量，使指標值達到最優(yōu)為止逐步篩選法綜合上述方法衡量標 ...

使用R語言進行協(xié)整關系檢驗: 2018-05-27; 使用R語言進行協(xié)整關系檢驗協(xié)整檢驗是為了檢驗非平穩(wěn)序列的因果關系，協(xié)整檢驗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)合內生變量的動態(tài)關系: 2018-05-26; R語言建立VAR模型分析聯(lián)合內生變量的動態(tài)關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來分享下自己的經驗。注：本 ...

R語言基于支持向量機訓練模型實現(xiàn)類預測: 2018-05-26; R語言基于支持向量機訓練模型實現(xiàn)類預測前面介紹了基于訓練集訓練SVM的方法。通過訓練，算法能找到使間隔區(qū)間最大化的最優(yōu)平面來分割訓練數(shù)據(jù)集，得到SVM模型能夠被用來預測新到樣例的類別。準備使 ...

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” 當變量中含有對Y影響不大的變量時，可能因為誤差平方和的自由度減小而使方差的估計增大，從而影響回歸預測的精度，適當?shù)倪x擇一個變量建立一個最優(yōu)的回歸方 ...

R語言實現(xiàn)RMF模型: 2018-05-24; R語言實現(xiàn)RMF模型 RMF模型是客戶管理中，常被用來衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要方法。它主要考量三個指標：最近一次消費-Recency：近期購買的客戶傾向于再度購買消費頻率-Frequency：經常購買的客戶再次 ...

R語言利用nnet包訓練神經網(wǎng)絡模型: 2018-05-23; R語言利用nnet包訓練神經網(wǎng)絡模型 R語言提供了另外一個能夠處理人工神經網(wǎng)絡的算法包nnet，該算法提供了傳統(tǒng)的前饋反向傳播神經網(wǎng)絡算法的實現(xiàn)。操作安裝包與數(shù)據(jù)分類： library(nnet) data(\"iris\") set.s ...

完整的R語言預測建模實例-從數(shù)據(jù)清理到建模預測: 2018-05-23; 完整的R語言預測建模實例-從數(shù)據(jù)清理到建模預測本文使用Kaggle上的一個公開數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)導入，清理整理一直介紹到最后數(shù)據(jù)多個算法建模，交叉驗證以及多個預測模型的比較全過程，注重在實際數(shù)據(jù)建模過程中 ...

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

用R語言進行關聯(lián)分析: 2018-05-21; 用R語言進行關聯(lián)分析關聯(lián)是兩個或多個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。關聯(lián)分析目的是尋找給定數(shù)據(jù)記錄集中數(shù)據(jù)項之間隱藏的關聯(lián)關系，描述數(shù)據(jù)之間的密切度。幾個基本概念 1. ...

分類算法的R語言實現(xiàn)案例: 2018-05-20; 分類算法的R語言實現(xiàn)案例最近在讀《R語言與網(wǎng)站分析》，書中對分類、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，作者居然沒提供對應的數(shù)據(jù)集。手癢之余，我 ...

R語言之-caret包應用: 2018-05-19; R語言之-caret包應用 caret包應用之一：數(shù)據(jù)預處理在進行數(shù)據(jù)挖掘時，我們會用到R中的很多擴展包，各自有不同的函數(shù)和功能。如果能將它們綜合起來應用就會很方便。caret包（Classification and Regressio ...