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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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如何成為一名數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)的初步認(rèn)知

如何成為一名數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)的初步認(rèn)知
2017-12-12
如何成為一名數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)的初步認(rèn)知 對(duì)所有從事數(shù)據(jù)相關(guān)工作的人而言,都有一個(gè)老生常談的問題: 數(shù)據(jù)認(rèn)知 !畢竟在真正開始分析、BI 報(bào)表開發(fā)或者建模前,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的審查和認(rèn)知是必須的。今天,就 ...
T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P值或sig值)
2017-10-27
T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P值或sig值) 1.T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的由來 一般而言,為了確定從樣本(sample)統(tǒng)計(jì)結(jié)果推論至總體時(shí)所犯錯(cuò)的概率,我們會(huì)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。 通過把所 ...

使用Excel做數(shù)據(jù)分析之相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差

使用Excel做數(shù)據(jù)分析之相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差
2017-08-02
使用Excel做數(shù)據(jù)分析之相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差 化學(xué)合成實(shí)驗(yàn)中經(jīng)常需要考察壓力隨溫度的變化情況。某次實(shí)驗(yàn)在兩個(gè)不同的反應(yīng)器中進(jìn)行同一條件下實(shí)驗(yàn)得到兩組溫度與壓力相關(guān)數(shù)據(jù),試分析它們與溫度的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并對(duì)在 ...

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 ...
SPSS函數(shù)之分布函數(shù)
2017-07-03
SPSS函數(shù)之分布函數(shù) 概率密度函數(shù) 下列函數(shù)給出了具有指定分布的密度函數(shù)在第一個(gè)參數(shù) quant 值處的值。后面的參數(shù)為分布參數(shù)。請(qǐng)注意每個(gè)函數(shù)名稱中的句點(diǎn)。 PDF.BERNOULLI(quant,prob)數(shù)值。返回具 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2017-05-20
機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 過去的幾個(gè)月中,有幾人聯(lián)系我,訴說他們對(duì)嘗試進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)的世界,以及用機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)去探索統(tǒng)計(jì)規(guī)律并構(gòu)建無可挑剔的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型產(chǎn)品的熱忱。然而,我發(fā)現(xiàn)一些人實(shí)際上缺乏必要的 ...

Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設(shè)計(jì)

Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設(shè)計(jì)
2017-05-16
Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設(shè)計(jì) 一、隨機(jī)數(shù)發(fā)生器 1. 隨機(jī)數(shù)發(fā)生器主要功能 “隨機(jī)數(shù)發(fā)生器”分析工具可用幾個(gè)分布之一產(chǎn)生的獨(dú)立隨機(jī)數(shù)來填充某個(gè)區(qū)域??梢酝ㄟ^概率分布來表示總體中的主體特征。例如,可以使 ...
方差齊性檢驗(yàn)的原理
2017-05-15
方差齊性檢驗(yàn)的原理 統(tǒng)計(jì)學(xué)搜索整理匯總——方差齊性檢驗(yàn)的原理 LXK的結(jié)論:齊性檢驗(yàn)時(shí)F越小(p越大),就證明沒有差異,就說明齊,比如F=1.27,p>0.05則齊,這與方差分析均數(shù)時(shí)F越大約好相反。[www.NiUBB.n ...

從數(shù)據(jù)挖掘視角談本土零售業(yè)的精確營(yíng)銷

從數(shù)據(jù)挖掘視角談本土零售業(yè)的精確營(yíng)銷
2017-05-04
從數(shù)據(jù)挖掘視角談本土零售業(yè)的精確營(yíng)銷 隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈,零售市場(chǎng)的大眾營(yíng)銷模式已經(jīng)無法適應(yīng)當(dāng)前復(fù)雜的環(huán)境。在信息技術(shù)飛速發(fā)展的背景下,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)精確的營(yíng)銷策略加以制定,成為當(dāng)前本土零 ...
【新手必備】SAS常用函數(shù)整理
2017-04-01
【新手必備】SAS常用函數(shù)整理 本文根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源對(duì)SAS的常用函數(shù)進(jìn)行了整理。主要內(nèi)容包括: 1. 數(shù)學(xué)函數(shù) 2. 數(shù)組函數(shù) 3. 字符函數(shù) 4. 日期和時(shí)間函數(shù) 5. 分布密度函數(shù),分布函數(shù) 6. 分位數(shù)函 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法MCMC

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法MCMC
2017-03-26
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法MCMC 對(duì)于一般的分布的采樣,在很多的編程語(yǔ)言中都有實(shí)現(xiàn),如最基本的滿足均勻分布的隨機(jī)數(shù),但是對(duì)于復(fù)雜的分布,要想對(duì)其采樣,卻沒有實(shí)現(xiàn)好的函數(shù),在這里, ...

機(jī)器學(xué)習(xí):決策樹(Decision Tree)

機(jī)器學(xué)習(xí):決策樹(Decision Tree)
2017-03-11
機(jī)器學(xué)習(xí):決策樹(Decision Tree) 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。在分類問題中,它可以認(rèn)為是if-then規(guī)則的集合,也可以認(rèn)為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。在學(xué)習(xí)時(shí),利 ...
SPSS干貨分享:區(qū)分T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)
2017-03-06
SPSS干貨分享:區(qū)分T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn) 1. T 檢驗(yàn)和 F 檢驗(yàn)的由來 一般而言,為了確定從樣本 (sample) 統(tǒng)計(jì)結(jié)果推論至總體時(shí)所犯錯(cuò)的概率,我們會(huì)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。 通過把所得 ...

R語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)與分布的相關(guān)知識(shí)

R語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)與分布的相關(guān)知識(shí)
2017-02-25
R語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)與分布的相關(guān)知識(shí) 變量 變量按變量值是否連續(xù)可分為連續(xù)變量與離散變量?jī)煞N。 連續(xù)變量(continuous variable)與離散變量(discrete variable) 連續(xù)變量 在一定區(qū)間內(nèi)可以任意取值的 ...

R語(yǔ)言解讀自回歸模型

R語(yǔ)言解讀自回歸模型
2017-02-15
R語(yǔ)言解讀自回歸模型 時(shí)間序列是金融分析中常用到的一種數(shù)據(jù)格式,自回歸模型是分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的一種基本的方法。通過建立自回歸模型,找到數(shù)據(jù)自身周期性的規(guī)律,從而幫助我們理解金融市場(chǎng)的發(fā)展變化。 ...

什么是卡方分布?它與卡方檢驗(yàn)有關(guān)系嗎?

什么是卡方分布?它與卡方檢驗(yàn)有關(guān)系嗎?
2020-08-03
卡方分布是著名的三大抽樣分布之一,在各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中都有著重要的意義。小編今天就跟大家分享一下有關(guān)卡方分布的一些理論知識(shí),希望對(duì)于大家有所幫助。 一、什么是卡方分布? 1、卡方分布來源 卡方分布是 ...

數(shù)據(jù)處理中,偏態(tài)數(shù)據(jù)如何正態(tài)化?

數(shù)據(jù)處理中,偏態(tài)數(shù)據(jù)如何正態(tài)化?
2020-07-17
在數(shù)據(jù)處理過程中,經(jīng)常會(huì)遇到偏態(tài)數(shù)據(jù)。我們都知道數(shù)據(jù)整體服從正態(tài)分布,那樣本均值和方差則相互獨(dú)立。因此大家都會(huì)希望數(shù)據(jù)事成正態(tài)分布的,但是現(xiàn)實(shí)情況卻是:大多數(shù)情況下,數(shù)據(jù)都是偏態(tài)分布的,這時(shí)候就需要 ...

在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,什么是卡方分布?它有什么特點(diǎn)?

在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,什么是卡方分布?它有什么特點(diǎn)?
2020-05-12
什么是卡方分布呢? 卡方分布(chi-square distribution),又名西格瑪分布,統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用學(xué)科,是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一個(gè)非常有用的著名分布。 當(dāng)n個(gè)相互獨(dú)立的隨機(jī)變量ξ?,ξ?,...,ξn ,均服從標(biāo) ...

SPSS統(tǒng)計(jì)分析:多因素方差分析及案例

SPSS統(tǒng)計(jì)分析:多因素方差分析及案例
2017-09-22
SPSS統(tǒng)計(jì)分析:多因素方差分析及案例 多因素方差分析,用于研究一個(gè)因變量是否受到多個(gè)自變量(也稱為因素)的影響,它檢驗(yàn)多個(gè)因素取值水平的不同組合之間,因變量的均值之間是否存在顯著的差異。多因素方差分 ...

標(biāo)準(zhǔn)化矩陣 協(xié)方差矩陣 相關(guān)系數(shù)矩陣

標(biāo)準(zhǔn)化矩陣 協(xié)方差矩陣 相關(guān)系數(shù)矩陣
2016-12-13
標(biāo)準(zhǔn)化矩陣 協(xié)方差矩陣 相關(guān)系數(shù)矩陣 在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中,協(xié)方差用于衡量?jī)蓚€(gè)變量的總體誤差。而方差是協(xié)方差的一種特殊情況,即當(dāng)兩個(gè)變量是相同的情況。 期望值分別為E(X) = μ 與 E ...
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