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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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SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析

SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析
2017-07-12
SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析 使用多元回歸進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,分析軟件供選擇的比較多,主要有Eviews、Spss、Stata、Sas、Gretel等。多元回歸分析應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,主要有經(jīng)濟(jì)、醫(yī)學(xué)、農(nóng)學(xué)等。今天小編為大家分享一篇SPSS大 ...

SPSS分析技術(shù):典型判別分析;由鳶(yuan)尾花分類發(fā)展而來的分析方法

SPSS分析技術(shù):典型判別分析;由鳶(yuan)尾花分類發(fā)展而來的分析方法
2017-07-11
SPSS分析技術(shù):典型判別分析;由鳶(yuan)尾花分類發(fā)展而來的分析方法 前面介紹的因子分析和聚類分析都是圍繞變量進(jìn)行的分析,這里的變量不分因變量和自變量。因子分析通過變量結(jié)構(gòu)的研究,達(dá)到降低維度的目的 ...

IBM 數(shù)據(jù)科學(xué)及大數(shù)據(jù)分析 師資研修班 會(huì)議通知及報(bào)名表

IBM 數(shù)據(jù)科學(xué)及大數(shù)據(jù)分析 師資研修班 會(huì)議通知及報(bào)名表
2017-07-05
人工智能時(shí)代,什么最貴?掌握數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的人才最貴。 怎樣對(duì)接產(chǎn)業(yè)需求,落實(shí)新工科建設(shè)?如何借助領(lǐng)先技術(shù)企業(yè)的教育資源以及混合式教學(xué)的工具,開出受學(xué)生歡迎的數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān) ...

回歸預(yù)測(cè)及R語言實(shí)現(xiàn)Part2回歸R語言實(shí)現(xiàn)

回歸預(yù)測(cè)及R語言實(shí)現(xiàn)Part2回歸R語言實(shí)現(xiàn)
2017-07-02
回歸預(yù)測(cè)及R語言實(shí)現(xiàn)Part2回歸R語言實(shí)現(xiàn) 下面是回歸分析的各種變體的簡單介紹,解釋變量和相應(yīng)變量就是指自變量和因變量。 常用普通最小二乘(OLS)回歸法來擬合實(shí)現(xiàn)簡單線性、多項(xiàng)式和多元線性等回歸模 ...

SPSS進(jìn)行逐步回歸分析

SPSS進(jìn)行逐步回歸分析
2017-06-30
SPSS進(jìn)行逐步回歸分析 在自變量很多時(shí),其中有的因素可能對(duì)應(yīng)變量的影響不是很大,而且x之間可能不完全相互獨(dú)立的,可能有種種互作關(guān)系。在這種情況下可用逐步回歸分析,進(jìn)行x因子的篩選,這樣建立的多元回歸模 ...

logistic回歸和probit回歸預(yù)測(cè)公司被ST的概率

logistic回歸和probit回歸預(yù)測(cè)公司被ST的概率
2017-06-11
logistic回歸和probit回歸預(yù)測(cè)公司被ST的概率 1.適合閱讀人群: 知道以下知識(shí)點(diǎn):盒狀圖、假設(shè)檢驗(yàn)、邏輯回歸的理論、probit的理論、看過回歸分析,了解AIC和BIC判別準(zhǔn)則、能自己跑R語言程序 2.本文目的:用R語 ...

R語言中的回歸診斷-car包

R語言中的回歸診斷-car包
2017-06-09
R語言中的回歸診斷-car包 如何判斷我們的線性回歸模型是正確的? 1、回歸診斷的基本方法 opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women) par(mfrow = c(2, 2)) plot(fit) par(op ...

 2017年最流行的15個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)Python庫

2017年最流行的15個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)Python庫
2017-06-02
Python 近幾年在數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)獲得了人們的極大青睞,各種資源也層出不窮。數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案公司 ActiveWizards 近日根據(jù)他們自己的應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn),總結(jié)了數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師將在 2017 年最常使用的 Python 庫。 核心 ...

SPSS分析技術(shù):多重線性回歸模型;極端值與多重共線性的識(shí)別與處理

SPSS分析技術(shù):多重線性回歸模型;極端值與多重共線性的識(shí)別與處理
2017-05-28
SPSS分析技術(shù):多重線性回歸模型;極端值與多重共線性的識(shí)別與處理 如果擬合質(zhì)量不好,可能存在的問題主要有以下兩個(gè)方面: 極端值(強(qiáng)點(diǎn))的影響。我們都知道,在線性回歸分析中,自變量回歸系數(shù)的確定主 ...

SPSS分析技術(shù):分段擬合;電業(yè)局如何通過簡單的回歸模型來預(yù)測(cè)居民用電量

SPSS分析技術(shù):分段擬合;電業(yè)局如何通過簡單的回歸模型來預(yù)測(cè)居民用電量
2017-05-28
SPSS分析技術(shù):分段擬合;電業(yè)局如何通過簡單的回歸模型來預(yù)測(cè)居民用電量 今天給大家介紹利用分段回歸模型擬合的辦法來處理一些特殊的變量關(guān)系。某些變量之間的關(guān)系非常有趣,不是恒久的線性或非線性關(guān)系,可能 ...

SPSS分析技術(shù):最小一乘法;制造企業(yè)如何合理安排生產(chǎn)計(jì)劃

SPSS分析技術(shù):最小一乘法;制造企業(yè)如何合理安排生產(chǎn)計(jì)劃
2017-05-28
SPSS分析技術(shù):最小一乘法;制造企業(yè)如何合理安排生產(chǎn)計(jì)劃 最小二乘法的原理是以預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值之差(殘差)的平方和達(dá)到最小作為判斷模型優(yōu)劣的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),應(yīng)用十分廣泛。沒有放之四海而皆準(zhǔn)的真理,最小二乘法同 ...

淺析數(shù)據(jù)分析在銷售管理過程中對(duì)企業(yè)發(fā)展的價(jià)值

淺析數(shù)據(jù)分析在銷售管理過程中對(duì)企業(yè)發(fā)展的價(jià)值
2017-05-25
淺析數(shù)據(jù)分析在銷售管理過程中對(duì)企業(yè)發(fā)展的價(jià)值 “數(shù)據(jù)(data)”已經(jīng)成為21世紀(jì)商業(yè)的代名詞。聚攏大量數(shù)據(jù)的浪潮正變得愈加猛烈。公司無論所屬行業(yè)和規(guī)模大小,都竭力想要實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)驅(qū)動(dòng)公司內(nèi)部和外部 ...

SPSS詳細(xì)操作:正態(tài)轉(zhuǎn)換的多種方法

SPSS詳細(xì)操作:正態(tài)轉(zhuǎn)換的多種方法
2017-05-23
SPSS詳細(xì)操作:正態(tài)轉(zhuǎn)換的多種方法 一、正偏態(tài)分布資料 1、輕度正偏態(tài)分布 偏度值>0,偏度值為其標(biāo)準(zhǔn)誤差的2-3倍,即Z-score=2~3,此時(shí)認(rèn)為資料分布呈現(xiàn)輕度的正偏態(tài)分布,可以考慮對(duì)變量x取根號(hào)開平方的 ...

大數(shù)據(jù)如何在制造企業(yè)中落地

大數(shù)據(jù)如何在制造企業(yè)中落地
2017-05-23
大數(shù)據(jù)如何在制造企業(yè)中落地 每個(gè)企業(yè)都有自己的規(guī)劃和自己企業(yè)在運(yùn)營環(huán)節(jié)的管理最佳實(shí)踐,畢竟,這么多年的信息化建設(shè),對(duì)企業(yè)的產(chǎn)品制造的方方面面都有了很大的提升。大數(shù)據(jù)對(duì)促進(jìn)供應(yīng)鏈中的生產(chǎn)環(huán)節(jié)產(chǎn)生了前 ...

關(guān)于如何解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的一些方法

關(guān)于如何解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的一些方法
2017-05-20
關(guān)于如何解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的一些方法 到現(xiàn)在你可能聽說過種種奇聞?shì)W事,比如機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過利用大數(shù)據(jù)能夠預(yù)測(cè)某位慈善家是否會(huì)捐款給基金會(huì)啦,預(yù)測(cè)一個(gè)在新生兒重癥病房的嬰兒是否會(huì)罹患敗血癥啦,或者預(yù)測(cè)一位 ...

用Python處理數(shù)據(jù)集中的缺失值

用Python處理數(shù)據(jù)集中的缺失值
2017-05-18
用Python處理數(shù)據(jù)集中的缺失值 現(xiàn)實(shí)生活中的數(shù)據(jù)經(jīng)常存在缺失值。產(chǎn)生缺失值的原因有很多,如觀察資料未被記錄、數(shù)據(jù)損壞等。由于很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法不支持存在缺失值的數(shù)據(jù)集,正確處理缺失值就顯得比較重要了。 ...

SPSS分析技術(shù):多重線性回歸模型;極端值與多重共線性的識(shí)別與處理

SPSS分析技術(shù):多重線性回歸模型;極端值與多重共線性的識(shí)別與處理
2017-05-10
SPSS分析技術(shù):多重線性回歸模型;極端值與多重共線性的識(shí)別與處理 如果擬合質(zhì)量不好,可能存在的問題主要有以下兩個(gè)方面: 極端值(強(qiáng)點(diǎn))的影響。我們都知道,在線性回歸分析中,自變量回歸系數(shù)的確定主要 ...

利用Python練習(xí)數(shù)據(jù)挖掘

利用Python練習(xí)數(shù)據(jù)挖掘
2017-05-03
利用Python練習(xí)數(shù)據(jù)挖掘 覆蓋使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘查找和描述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模式的實(shí)踐工具。 第一節(jié) 介紹 數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)隱式提取以前未知的潛在有用的數(shù)據(jù)信息提取方式。它使用廣泛,并且是眾多應(yīng)用的技術(shù)基礎(chǔ)。 ...

SPSS常用統(tǒng)計(jì)圖

SPSS常用統(tǒng)計(jì)圖
2017-05-02
SPSS常用統(tǒng)計(jì)圖 SPSS統(tǒng)計(jì)圖形的繪制 ? 一、概述 ? 二、統(tǒng)計(jì)圖的分類 ? 三、常用統(tǒng)計(jì)圖 ? 四、小結(jié) 一、概述 ? 統(tǒng)計(jì)描述: ? 包括統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)圖、表 ? 統(tǒng)計(jì)圖的特征: ? (1)形象化: ? 變抽象的文字為形象 ...

R語言:異常值檢驗(yàn)、離群點(diǎn)分析、異常值處理

R語言:異常值檢驗(yàn)、離群點(diǎn)分析、異常值處理
2017-04-29
R語言:異常值檢驗(yàn)、離群點(diǎn)分析、異常值處理 筆者寄語: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、簡單統(tǒng)計(jì)量(比如觀察極值) 異常值處理 ...

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