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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(yǔ)言 之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇

R語(yǔ)言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇
2017-12-06
R語(yǔ)言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇 R語(yǔ)言生成均勻分布隨機(jī)數(shù)的函數(shù)是runif() 句法是:runif(n,min=0,max=1)    n表示生成的隨機(jī)數(shù)數(shù)量,min表示均勻分布的下限,max表示均勻分布的上限;若省略參數(shù)min ...

 R語(yǔ)言 中的雙因素方差分析

R語(yǔ)言中的雙因素方差分析
2017-10-31
R語(yǔ)言中的雙因素方差分析 在雙因素方差分析中,受試者被分配到兩因子的交叉類別組中。以基礎(chǔ)安裝中的Tooth- Growth數(shù)據(jù)集為例,隨機(jī)分配60只豚鼠,分別采用兩種喂食方法(橙汁或維生素C),各喂食方法中抗壞 ...

 R語(yǔ)言 與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(矩估計(jì)與MLE)

R語(yǔ)言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(矩估計(jì)與MLE)
2017-07-22
R語(yǔ)言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(矩估計(jì)與MLE) 眾所周知,R語(yǔ)言是個(gè)不錯(cuò)的統(tǒng)計(jì)軟件。今天分享一下利用R語(yǔ)言做點(diǎn)估計(jì)的內(nèi)容。主要有:矩估計(jì)、極大似然估計(jì)、EM算法、最小二乘估計(jì)、刀切法(Jackknife)、自助法(Boots ...

 R語(yǔ)言 與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)

R語(yǔ)言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)
2017-07-22
R語(yǔ)言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn) 一、從線性回歸的假設(shè)說起 對(duì)于線性回歸而言,若要求回歸估計(jì)有一些良好性質(zhì)比如無偏性,就需要加上一些假定條件。比如要達(dá)到估計(jì)的無偏性,我們通常需要加上高斯-馬爾科夫 ...
R語(yǔ)言多元分析系列
2017-07-21
R語(yǔ)言多元分析系列 R語(yǔ)言多元分析系列之一:主成分分析 主成分分析(principal components analysis, PCA)是一種分析、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。它把原始數(shù)據(jù)變換到一個(gè)新的坐標(biāo)系統(tǒng)中,使得任何數(shù)據(jù)投影的第一 ...

 R語(yǔ)言 的常用函數(shù)速查

R語(yǔ)言的常用函數(shù)速查
2017-07-21
R語(yǔ)言的常用函數(shù)速查 基本 一、數(shù)據(jù)管理 vector:向量 numeric:數(shù)值型向量 logical:邏輯型向量character;字符型向量 list:列表 data.frame:數(shù)據(jù)框c:連接為向量或列表 length:求長(zhǎng)度 subset:求子集 ...

 R語(yǔ)言 與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(樣條方法)

R語(yǔ)言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(樣條方法)
2017-07-20
R語(yǔ)言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(樣條方法) 樣條估計(jì) 如果函數(shù)在不同地方有不同的非線性度,或者有多個(gè)極值點(diǎn),那么用多項(xiàng)式特別是低階多項(xiàng)式來完成擬合是非常不合適的。一種解決辦法是我們之前提到的近鄰多項(xiàng)式 ...
R語(yǔ)言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(刀切法與最小二乘估計(jì))
2017-07-20
R語(yǔ)言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(刀切法與最小二乘估計(jì)) 一、       刀切法(jackknife)         刀切法的提出,是基于點(diǎn)估計(jì)準(zhǔn)則無偏性。刀切 ...
R語(yǔ)言邏輯回歸、ROC曲線和十折交叉驗(yàn)證
2017-07-19
R語(yǔ)言邏輯回歸、ROC曲線和十折交叉驗(yàn)證 自己整理編寫的邏輯回歸模板,作為學(xué)習(xí)筆記記錄分享。數(shù)據(jù)集用的是14個(gè)自變量Xi,一個(gè)因變量Y的australian數(shù)據(jù)集。 1. 測(cè)試集和訓(xùn)練集3、7分組 [html] view plain copy ...
R語(yǔ)言判別分析
2017-07-19
R語(yǔ)言判別分析 本文中分三個(gè)方法介紹判別分析,Bayes判別,距離判別,F(xiàn)isher判別。前兩種判別方法都要考慮兩個(gè)、或多個(gè)總體協(xié)方差(這里是算方差,方差是協(xié)方差的一種)相等或不等的情況,由var.equal=的邏輯參 ...
R語(yǔ)言因子分析
2017-07-18
R語(yǔ)言因子分析 因子模型: X=μ + A*F* + ε 其中F=[(f1,f2,…,fm)]^T為公共因子向量,[ε=(ε1,ε2,…,εp)]^T為特殊因子向量,A=[(aij)]^(p×m)為因子載荷矩陣。 I.參數(shù)估計(jì) 為了建立因子模型,需要要 ...
R語(yǔ)言方差分析ANOVA
2017-07-18
R語(yǔ)言方差分析ANOVA 自己整理編寫的R語(yǔ)言常用數(shù)據(jù)分析模型的模板,原文件為Rmd格式,直接復(fù)制粘貼過來,作為個(gè)人學(xué)習(xí)筆記保存和分享。 I. 單因素方差分析 #用data frame的格式輸入數(shù)據(jù) medicine <- data.frame( ...

 R語(yǔ)言 :異常值檢驗(yàn)、離群點(diǎn)分析、異常值處理

R語(yǔ)言:異常值檢驗(yàn)、離群點(diǎn)分析、異常值處理
2017-07-17
R語(yǔ)言:異常值檢驗(yàn)、離群點(diǎn)分析、異常值處理 筆者寄語(yǔ):異常值處理一般分為以下幾個(gè)步驟:異常值檢測(cè)、異常值篩選、異常值處理。其中異常值檢測(cè)的方法主要有:箱型圖、簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)量(比如觀察極值) 異常值處理方 ...

 R語(yǔ)言 ︱噪聲數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分組—分箱法(離散化、等級(jí)化)

R語(yǔ)言︱噪聲數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分組—分箱法(離散化、等級(jí)化)
2017-07-17
R語(yǔ)言︱噪聲數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分組—分箱法(離散化、等級(jí)化) 分箱法在實(shí)際案例操作過程中較為常見,能夠?qū)⒁恍?shù)據(jù)離散化,等級(jí)化,比如年齡段,我們并不想知道確切的幾歲,于是乎可以將其分組、分段。 基礎(chǔ) ...

 R語(yǔ)言 之矩陣操作

R語(yǔ)言之矩陣操作
2017-07-16
R語(yǔ)言之矩陣操作 R語(yǔ)言作為一門統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言,肯定缺少不了矩陣處理。下面是我參考《R語(yǔ)言與數(shù)據(jù)挖掘》總結(jié)出來以下關(guān)于矩陣運(yùn)算的函數(shù),其中包括矩陣的求和,轉(zhuǎn)置,等。 接下來我們通過一些例子來了解一下這些函 ...

 R語(yǔ)言 如何多行注釋

R語(yǔ)言如何多行注釋
2017-07-16
R語(yǔ)言如何多行注釋  R語(yǔ)言本身并沒有類似C/ C++/ Java這些語(yǔ)言一樣提供 像 /*  ..... */ 一樣的多行注釋,但我們也有其他方法可以達(dá)到這種方法。 一. if語(yǔ)句 我們可以通過一個(gè)if語(yǔ)句,里面添加 ...

從一個(gè) R語(yǔ)言 案例學(xué)線性回歸

從一個(gè)R語(yǔ)言案例學(xué)線性回歸
2017-07-10
從一個(gè)R語(yǔ)言案例學(xué)線性回歸 數(shù)據(jù)分析師用r語(yǔ)言做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候會(huì)很多,也有很多數(shù)據(jù)分析師對(duì)于用r語(yǔ)言不是很了解,下面就談?wù)撘幌拢? 線性回歸簡(jiǎn)介:如下圖所示,如果把自變量(也叫independent variable) ...
R語(yǔ)言字符串的處理(解析+案例)
2017-07-10
R語(yǔ)言字符串的處理(解析+案例) 數(shù)據(jù)分析師的日常工作就是數(shù)據(jù)預(yù)處理,數(shù)據(jù)預(yù)處理最經(jīng)常遇到的問題就是字符串的處理,這部分很難,我以前看過一些R的書和一些技術(shù)博客,現(xiàn)在依舊發(fā)現(xiàn)有些細(xì)節(jié)做不好,下面我就 ...

 R語(yǔ)言 之?dāng)?shù)據(jù)管理

R語(yǔ)言之?dāng)?shù)據(jù)管理
2017-07-08
R語(yǔ)言之?dāng)?shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)挖掘最重要的一環(huán)就是如何管理你的數(shù)據(jù),因?yàn)樵紨?shù)據(jù)一般都不能直接用來進(jìn)行分析,需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行增加衍生變量、數(shù)據(jù)分箱、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理;對(duì)因子型變量進(jìn)行啞變量處理;數(shù)據(jù)抽樣和 ...

數(shù)據(jù)分析實(shí)例-- R語(yǔ)言 如何對(duì)垃圾郵件進(jìn)行分類

數(shù)據(jù)分析實(shí)例--R語(yǔ)言如何對(duì)垃圾郵件進(jìn)行分類
2017-07-07
數(shù)據(jù)分析實(shí)例--R語(yǔ)言如何對(duì)垃圾郵件進(jìn)行分類 Structure of a Data Analysis 1  數(shù)據(jù)分析的步驟 l  Define the question l  Define the ideal data set l  Determine what data ...

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