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數字化人才認證
') } 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1：配置參數 // 參數2：回調，回調的第一個參數驗證碼對象，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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如何預測患者病情發(fā)展趨勢？
2023-06-28
在醫(yī)療領域，預測患者病情發(fā)展趨勢是一個非常重要的任務。通過準確地預測病情發(fā)展，醫(yī)生能夠采取更好的治療決策，從而提高治療效果和患者的生存率。本文將介紹一些常用的方法和技術，幫助醫(yī)生預測患者病情發(fā)展趨勢。 ...

如何評估預測模型的準確性？

如何評估預測模型的準確性？
2023-06-20
評估預測模型的準確性是機器學習和數據科學中至關重要的一步。在實際應用中，如果模型的預測準確性較低，它可能會給業(yè)務帶來嚴重的后果。 以下是幾種常見的方法，可以用來評估預測模型的準確性： 留出法 ...
如何使用算法來預測結果？
2023-06-15
預測未來結果是許多實際問題的主要目標，如股票市場、天氣預報、交通流量和疾病傳播。在過去的幾十年中，人們使用了各種算法來嘗試解決這些問題。隨著技術的飛速發(fā)展，機器學習算法也開始成為預測分析的主要工具之一 ...
如何評估模型的預測性能？
2023-06-15
在機器學習中，評估模型的預測性能是非常重要的。因此，本文將簡要介紹一些用于評估模型預測性能的常見指標和方法。 數據集劃分 首先要想到的是，評估模型預測性能需要使用數據集進行測試操作。為了避免模型對已知數 ...
如何評估分類模型的性能？
2023-06-15
分類模型是一種常用的機器學習模型，它可以將輸入數據分成不同的類別。在許多實際應用中，正確分類的準確率對于模型的性能至關重要。因此，評估分類模型的性能是非常必要的。 在評估分類模型性能時，通常采用以下指 ...
數據挖掘的流程是什么？
2023-06-15
數據挖掘（Data Mining）是指從大量數據中發(fā)現潛在的有價值的信息和模式的過程。它利用統(tǒng)計學、機器學習、人工智能等技術手段，將數據轉化為有意義的知識，以支持決策、預測和發(fā)現新的關聯等應用。 數據挖掘的流程一 ...
如何評估模型的準確性？
2023-06-15
為了評估一個模型的準確性，需要考慮多個因素。以下是一些可能有用的方法和技術： 混淆矩陣 混淆矩陣是評估分類模型的常用工具。它將實際類別與模型預測的類別進行比較，并將結果呈現在二維表格中。這種方法可以計 ...
如何評估模型的性能？
2023-06-15
在機器學習中，模型的性能評估是非常重要的一步。通過對模型性能的評估，我們可以了解模型的表現如何，并且可以根據這些表現來確定是否需要對模型進行優(yōu)化或調整。本文將介紹如何評估模型性能以及評估時需要注意的事 ...
spss的logistic虛擬變量回歸結果怎么解讀？
2023-05-31
SPSS是一款常用的統(tǒng)計分析軟件，可以進行多種類型的數據分析，包括邏輯回歸。邏輯回歸是一種廣泛應用于分類問題的統(tǒng)計方法，例如預測一個人是否會購買某個產品，或者預測一個醫(yī)療診斷的結果。在邏輯回歸中，虛擬變量 ...

CDA Level Ⅲ 數據分析認證考試模擬題庫（十八）

CDA Level Ⅲ 數據分析認證考試模擬題庫（十八）
2021-10-12
不過，在出題前，要公布上一期Level Ⅲ 中91-95題的答案，大家一起來看！ 92、B 94、C 96、請問選項中不是PCA轉換計算流程的步驟是 B.樣本集矩陣中心化 D.求樣本集矩陣的協方差矩陣的特征值和特征 ...

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫（三十七）

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫（三十七）
2021-06-18
不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中31-35題的答案，大家一起來看！ 42.A 44.D A.小于變量個數 C.大于變量個數 47、關于ROC曲線下列說法錯誤的是（ ）。 B.ROC曲線下方的面積為AUC值 D ...

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫（六）

CDA LEVEL II 數據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雜 C.回歸問題最常用的評價指標體系有混淆矩 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點匯總《數據分析概述》

CDA LEVEL 1 考試，知識點匯總《數據分析概述》
2024-08-13
1.數據分析和數據挖掘的概念 數據挖掘（Data Mining) : 是一個跨學科的計算機科學分支，它是用人工智能、機器學習、統(tǒng)計學和數據庫的交叉方法在相對較大型的數據集中發(fā) 現模式的計算過程。 數據分析的目 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點匯總《分類分析》

CDA LEVEL 1 考試，知識點匯總《分類分析》
2024-08-13
列聯表和卡方檢驗 分類變量之間的相關性一般可以采用列聯表分析或卡方檢驗的方法來進行驗證。 列聯表是兩個分類變量的分類水平之間形成的交叉頻數表，通過計算行百分比或列百分比，對實際頻率和期望頻率進行對 比 ...

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫（十四）

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫（十四）
2020-12-29
嗨嘍，各位同學又到了公布CDA數據分析師認證考試LEVEL I的模擬試題時間了，今天給大家?guī)淼氖悄M試題（一）中的66-70題。 不過，在出題前，要公布下上一期61-65題的答案，大家一起來看！ 61、ABC 62、A ...

CDA數據分析練習題1

CDA數據分析練習題1
2024-09-12
《數據分析專項練習題庫》 《CDA數據分析認證考試模擬題庫》 《企業(yè)數據分析面試題庫》 推薦學習書籍 《CDA一級教材》適合CDA一級考生備考，也適合業(yè)務及數據分析崗位的從業(yè)者提升自我。完整電子版已上線CDA ...

K-s曲線是什么，如何進行繪制？

K-s曲線是什么，如何進行繪制？
2020-07-17
今天跟大家分享的是：K-s曲線，直接上干貨。 一、K-s曲線是什么 K-s全稱：Kolmogorov-Smirnov，中文名叫做洛倫茲曲線，Ks經常被用于模型風險區(qū)分能力進行評估， 指標衡量的是好壞樣本累計分部之間的差值。好 ...

用SPSS做數據分析？先弄懂SPSS的基礎知識

用SPSS做數據分析？先弄懂SPSS的基礎知識
2022-01-20
易用性強：操作界面極為友好，操作簡單                 為高級用戶提高編程能力               &nbs ...

CDA數據分析練習題1

CDA數據分析練習題1
2024-09-12
《CDA數據分析認證考試模擬題庫》 一、單選題 1.統(tǒng)計圖中的散點圖主要用來（ A   ）。 A.觀察變量之間的相關關系        B.主要用 ...
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