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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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):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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機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林模型
2016-04-21
機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林模型 01 樹(shù)與森林 在構(gòu)建決策樹(shù)的時(shí)候,可以讓樹(shù)進(jìn)行完全生長(zhǎng),也可以通過(guò)參數(shù)控制樹(shù)的深度或者葉子節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,通常完全生長(zhǎng)的樹(shù)會(huì)帶來(lái)過(guò)擬合問(wèn)題。過(guò)擬合一般由數(shù)據(jù)中的噪聲和離群點(diǎn) ...

 隨機(jī)森林 (Random Forest)算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)都有哪些?

隨機(jī)森林(Random Forest)算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)都有哪些?
2022-12-23
隨機(jī)森林(Random Forests)現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)中比較火的一個(gè)算法,是一種基于Bagging的集成學(xué)習(xí)方法,能夠很好地處理分類和回歸的問(wèn)題。下面小編整理了隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),希望對(duì)大家有所幫助。 隨機(jī)森林有許多優(yōu) ...

百聞不如一練: 隨機(jī)森林 等可視化調(diào)試模型超參數(shù)

百聞不如一練:隨機(jī)森林等可視化調(diào)試模型超參數(shù)
2020-06-10
以下使用scikit-learn中數(shù)據(jù)集進(jìn)行分享。 如果選用隨機(jī)森林作為最終的模型,那么找出它的最佳參數(shù)可能有1000多種組合的可能,你可以使用使用窮盡的網(wǎng)格搜索(Exhaustive Grid Seaarch)方法,但時(shí)間成本將會(huì)很 ...

具有貝葉斯優(yōu)化的XGBoost和 隨機(jī)森林

具有貝葉斯優(yōu)化的XGBoost和隨機(jī)森林
2019-09-28
作者 | Edwin Lisowski 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 XGBoost and Random Forest with Bayesian Optimisation 在這篇文章中,我們將介紹帶有貝葉斯優(yōu)化算法的兩種流行的算法即XGBoost和隨機(jī) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之 隨機(jī)森林 (三)

機(jī)器學(xué)習(xí)之隨機(jī)森林(三)
2019-02-20
隨機(jī)森林在機(jī)器學(xué)習(xí)中是一個(gè)十分重要的算法,大家可能對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感到很陌生,但是大家一定不會(huì)對(duì)人工智能感到陌生。而機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能中是一個(gè)十分重要的內(nèi)容,而隨機(jī)森林又是機(jī)器學(xué)習(xí)中的內(nèi)容。由此 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之 隨機(jī)森林 (二)

機(jī)器學(xué)習(xí)之隨機(jī)森林(二)
2019-02-20
在上一篇文章中我們簡(jiǎn)單給大家介紹了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí),順便也講了講機(jī)器學(xué)習(xí)誤差的原因。其實(shí)不管是什么算法都是有方差和偏差存在的。在理想情況下,機(jī)器學(xué)習(xí)的誤差就會(huì)小的很多。隨機(jī)森林是可以減少 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之 隨機(jī)森林 (一)

機(jī)器學(xué)習(xí)之隨機(jī)森林(一)
2019-02-20
如果大家想學(xué)人工智能的話,那么就一定不能夠忽視有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容。這時(shí)候就會(huì)有人問(wèn),什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?所謂機(jī)器學(xué)習(xí)就是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論等多門學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)是專門 ...

決策樹(shù)、 隨機(jī)森林 簡(jiǎn)單原理和實(shí)現(xiàn)

決策樹(shù)、隨機(jī)森林簡(jiǎn)單原理和實(shí)現(xiàn)
2018-06-16
決策樹(shù)、隨機(jī)森林簡(jiǎn)單原理和實(shí)現(xiàn) 一:概念 決策樹(shù)(Decision Tree)是一種簡(jiǎn)單但是廣泛使用的分類器。通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹(shù),可以高效的對(duì)未知的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。決策數(shù)有兩大優(yōu)點(diǎn):1)決策樹(shù)模型可以讀性好 ...

R語(yǔ)言︱決策樹(shù)族—— 隨機(jī)森林 算法

R語(yǔ)言︱決策樹(shù)族——隨機(jī)森林算法
2018-06-15
R語(yǔ)言︱決策樹(shù)族——隨機(jī)森林算法 一、隨機(jī)森林理論介紹 1.1 優(yōu)缺點(diǎn) 優(yōu)點(diǎn)。 (1)不必?fù)?dān)心過(guò)度擬合; (2)適用于數(shù)據(jù)集中存在大量未知特征; (3)能夠估計(jì)哪個(gè)特征在分類中更重要; (4)具有很好的抗噪聲能力; (5) ...

Python決策樹(shù)和 隨機(jī)森林 算法實(shí)例詳解

Python決策樹(shù)和隨機(jī)森林算法實(shí)例詳解
2018-02-10
Python決策樹(shù)和隨機(jī)森林算法實(shí)例詳解 本文實(shí)例講述了Python決策樹(shù)和隨機(jī)森林算法。分享給大家供大家參考,具體如下: 決策樹(shù)和隨機(jī)森林都是常用的分類算法,它們的判斷邏輯和人的思維方式非常類似,人們常常 ...

R語(yǔ)言使用 隨機(jī)森林 方法對(duì)數(shù)據(jù)分類

R語(yǔ)言使用隨機(jī)森林方法對(duì)數(shù)據(jù)分類
2018-01-19
R語(yǔ)言使用隨機(jī)森林方法對(duì)數(shù)據(jù)分類 說(shuō)明 隨機(jī)森林是另一類可用的集成學(xué)習(xí)方法,該算法在訓(xùn)練過(guò)程中將產(chǎn)生多棵決策樹(shù),每棵決策樹(shù)會(huì)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)集產(chǎn)生相應(yīng)的預(yù)測(cè)輸出,算法采用投票機(jī)制選擇類別眾數(shù)做為預(yù)測(cè) ...

用Python實(shí)現(xiàn) 隨機(jī)森林 算法的示例

用Python實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林算法的示例
2017-09-08
用Python實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林算法的示例 這篇文章主要介紹了用Python實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林算法,小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。 擁有高方差使得決策樹(shù)(secision tress)在處理特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時(shí)其結(jié) ...

R語(yǔ)言 隨機(jī)森林

R語(yǔ)言隨機(jī)森林
2017-07-01
R語(yǔ)言隨機(jī)森林 在隨機(jī)森林做法是由大量的決策樹(shù)來(lái)創(chuàng)建的。每個(gè)觀察被送入每一個(gè)決定樹(shù)。對(duì)于每個(gè)觀測(cè)的最常見(jiàn)的結(jié)果被用作最終的輸出。一個(gè)新的觀察被送入所有樹(shù),并采取多數(shù)表決每個(gè)分類模型。 錯(cuò)誤估算出 ...

R語(yǔ)言分類算法之 隨機(jī)森林

R語(yǔ)言分類算法之隨機(jī)森林
2017-05-29
R語(yǔ)言分類算法之隨機(jī)森林 1.原理分析: 隨機(jī)森林是通過(guò)自助法(boot-strap)重采樣技術(shù),從原始訓(xùn)練樣本集N中有放回地重復(fù)隨機(jī)抽取k個(gè)樣本生成新的訓(xùn)練集樣本集合,然后根據(jù)自助樣本集生成k個(gè)決策樹(shù)組成的隨 ...

數(shù)據(jù)挖掘算法(logistic回歸, 隨機(jī)森林 ,GBDT和xgboost)

數(shù)據(jù)挖掘算法(logistic回歸,隨機(jī)森林,GBDT和xgboost)
2017-05-04
數(shù)據(jù)挖掘算法(logistic回歸,隨機(jī)森林,GBDT和xgboost) 面網(wǎng)易數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位,第一次面數(shù)據(jù)挖掘的崗位,只想著能夠去多準(zhǔn)備一些,體驗(yàn)面這個(gè)崗位的感覺(jué),雖然最好心有不甘告終,不過(guò)繼續(xù)加油。 不過(guò) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法復(fù)習(xí)-- 隨機(jī)森林

機(jī)器學(xué)習(xí)算法復(fù)習(xí)--隨機(jī)森林
2016-09-20
機(jī)器學(xué)習(xí)算法復(fù)習(xí)--隨機(jī)森林 決策樹(shù)這種算法有著很多良好的特性,比如說(shuō)訓(xùn)練時(shí)間復(fù)雜度較低,預(yù)測(cè)的過(guò)程比較快速,模型容易展示(容易將得到的決策樹(shù)做成圖片展示出來(lái))等。但是同時(shí), 單決策樹(shù)又有一些不好的 ...

WePay機(jī)器學(xué)習(xí)反欺詐實(shí)踐:Python+scikit-learn+ 隨機(jī)森林

WePay機(jī)器學(xué)習(xí)反欺詐實(shí)踐:Python+scikit-learn+隨機(jī)森林
2016-04-20
WePay機(jī)器學(xué)習(xí)反欺詐實(shí)踐:Python+scikit-learn+隨機(jī)森林 什么是shell selling? 雖然欺詐幾乎涉及各種領(lǐng)域,但相對(duì)于傳統(tǒng)的買方或賣方僅僅擔(dān)心對(duì)方是否是騙子,支付平臺(tái)需要擔(dān)心的是交易雙方。如果其中任何 ...

【CDA干貨】統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向

【CDA干貨】統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向
2025-09-10
統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定目標(biāo)構(gòu)建的 “數(shù)據(jù) - 邏輯 - 結(jié)論” 轉(zhuǎn)化載體。在實(shí)際應(yīng)用中,相同的數(shù)據(jù)通過(guò)不同目的 ...

【CDA干貨】R 語(yǔ)言:數(shù)據(jù)科學(xué)與科研領(lǐng)域的核心工具及優(yōu)勢(shì)解析

【CDA干貨】R 語(yǔ)言:數(shù)據(jù)科學(xué)與科研領(lǐng)域的核心工具及優(yōu)勢(shì)解析
2025-09-08
R 語(yǔ)言:數(shù)據(jù)科學(xué)與科研領(lǐng)域的核心工具及優(yōu)勢(shì)解析 一、引言 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,無(wú)論是科研人員驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)假設(shè)(如前文中的 T 檢驗(yàn)分析)、數(shù)據(jù)分析師挖掘商業(yè)規(guī)律,還是學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)方法,都需要一款兼具 “專業(yè)性 ...

CDA 數(shù)據(jù)分析師:以六大分析方法構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的核心能力

CDA 數(shù)據(jù)分析師:以六大分析方法構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的核心能力
2025-09-05
CDA 數(shù)據(jù)分析師:以六大分析方法構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的核心能力 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策成為企業(yè)共識(shí)的當(dāng)下,CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師不僅是 “數(shù)據(jù)搬運(yùn)工”,更是 “業(yè)務(wù)問(wèn)題解決者”。其核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵,在 ...

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