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數(shù)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(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(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(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)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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因子分析中根據(jù)因子載荷大小刪除題目的標準

因子分析中根據(jù)因子載荷大小刪除題目的標準
2017-07-14
因子分析中根據(jù)因子載荷大小刪除題目的標準 我們在做因子分析(包括探索性因子分析EFA和驗證性因子分析)時,經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)有些指標的因子載荷比較低,例如低于0.5,那么這樣的題目是否應該刪除呢?根據(jù)因子載荷 ...

好課推薦丨CDA建模分析師-R語言

好課推薦丨CDA建模分析師-R語言
2017-07-13
“雖然是本科畢業(yè),但是在看數(shù)據(jù)挖掘方面的算法理論時經(jīng)常感覺一些公式的推導過程如天書一般,例如看svm的數(shù)學證明,EM算法,凸優(yōu)化… 感覺知識跳躍比較大, 是我微積分學的不好還是中間有什么好的教材補充一下,數(shù)據(jù) ...

使用R語言預測泰坦尼克號乘客生存率

使用R語言預測泰坦尼克號乘客生存率
2017-06-09
使用R語言預測泰坦尼克號乘客生存率 1912年4月10日,號稱 “世界工業(yè)史上的奇跡”的豪華客輪泰坦尼克號開始了自己的處女航,從英國的南安普頓出發(fā)駛往美國紐約,4月14日晚,泰坦尼克號在北大西洋撞上冰山而傾覆 ...

利用R語言的Boruta包進行特征選擇

利用R語言的Boruta包進行特征選擇
2017-06-09
利用R語言的Boruta包進行特征選擇 變量選擇是模型構建的一個重要方面,每個分析人員都必須學習。畢竟,它有助于排除相關變量、偏見和不必要噪音的限制來建立預測模型。 許多分析新手認為,保持所有(或更多 ...

大數(shù)據(jù)在銀行信貸業(yè)務中的應用實踐

大數(shù)據(jù)在銀行信貸業(yè)務中的應用實踐
2017-06-05
大數(shù)據(jù)在銀行信貸業(yè)務中的應用實踐 大數(shù)據(jù)是當前社會各界的熱點議題之一。商業(yè)銀行作為社會各機構中最早積累、應用大數(shù)據(jù)的主體,在大數(shù)據(jù)領域已經(jīng)探索出了不少成熟的、有價值的應用模式。隨著利率市場化改革臨 ...

大數(shù)據(jù)到底怎么學:數(shù)據(jù)科學概論與大數(shù)據(jù)學習誤區(qū)

大數(shù)據(jù)到底怎么學:數(shù)據(jù)科學概論與大數(shù)據(jù)學習誤區(qū)
2017-06-05
大數(shù)據(jù)到底怎么學:數(shù)據(jù)科學概論與大數(shù)據(jù)學習誤區(qū) 最近不少網(wǎng)友向我咨詢?nèi)绾螌W習大數(shù)據(jù)技術?大數(shù)據(jù)怎么入門?怎么做大數(shù)據(jù)分析?數(shù)據(jù)科學需要學習那些技術?大數(shù)據(jù)的應用前景等等問題。由于大數(shù)據(jù)技術涉 ...

用交叉驗證改善模型的預測表現(xiàn)-著重k重交叉驗證

用交叉驗證改善模型的預測表現(xiàn)-著重k重交叉驗證
2017-05-25
用交叉驗證改善模型的預測表現(xiàn)-著重k重交叉驗證 機器學習技術在應用之前使用“訓練+檢驗”的模式(通常被稱作”交叉驗證“)。 預測模型為何無法保持穩(wěn)定? 讓我們通過以下幾幅圖來理解這個問題: ...

18本數(shù)據(jù)科學家必讀的R語言和Python相關書籍

18本數(shù)據(jù)科學家必讀的R語言和Python相關書籍
2017-05-25
前言 “這就是閱讀。即將新軟件安裝到大腦里的過程。” 就我個人而言,我從視頻和在線教程中所學到的始終沒有從書本中學到的多。 了解機器學習和數(shù)據(jù)科學很容易。目前有許多開放課程,你可以馬上就開始學習。但是 ...

R文本分類之RTextTools

R文本分類之RTextTools
2017-05-09
R文本分類之RTextTools 古有曹植七步成詩,而RTextTools是一款讓你可以在十步之內(nèi)實現(xiàn)九種主流的機器學習分類器模型的文本分類開發(fā)包。 它集成了(或者說支持)如下算法相關的包: 支持向量機(Support Vec ...

三張圖讀懂機器學習:基本概念、五大流派與九種常見算法

三張圖讀懂機器學習:基本概念、五大流派與九種常見算法
2017-05-09
三張圖讀懂機器學習:基本概念、五大流派與九種常見算法 機器學習正在進步,我們似乎正在不斷接近我們心中的人工智能目標。語音識別、圖像檢測、機器翻譯、風格遷移等技術已經(jīng)在我們的實際生活中開始得到了應用 ...

好課推薦丨CDA建模分析師-R語言

好課推薦丨CDA建模分析師-R語言
2017-05-05
數(shù)據(jù)科學家被認為是21世紀最性感也是最具發(fā)展前景的職業(yè),目前有75%左右的數(shù)據(jù)科學家使用R語言,有35%左右的數(shù)據(jù)科學家將R語言作為首選統(tǒng)計分析工具。今天,我們來了解一下R語言的前世今生。 一、R的誕生 ...
【廣東粵數(shù)大數(shù)據(jù)有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2017-05-02
【廣東粵數(shù)大數(shù)據(jù)有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師     職位月薪:18000-30000元/月     工作地點:深圳-南山區(qū)     發(fā)布日期:5/2/2017 11:55:30 AM     工 ...

數(shù)據(jù)挖掘基本任務

數(shù)據(jù)挖掘基本任務
2017-05-02
數(shù)據(jù)挖掘基本任務 數(shù)據(jù)挖掘主要做什么?換而言之,數(shù)據(jù)挖掘主要解決什么問題呢?這些問題,可以歸結為數(shù)據(jù)挖掘的基本任務。 數(shù)據(jù)挖掘的基本任務包括分類與預測、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則、奇異值檢測和智能推薦等 ...

大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)挖掘簡析

大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)挖掘簡析
2017-04-12
大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)挖掘簡析 隨著大數(shù)據(jù)的興起,隱藏在大數(shù)據(jù)背后的相關技術也逐漸被揭開神秘的面紗,其中,數(shù)據(jù)挖掘即是大數(shù)據(jù)應用過程中非常重要的環(huán)節(jié)。以下是國內(nèi)領先的移動大數(shù)據(jù)服務商極光大數(shù)據(jù)的副總裁 ...

簡單易學的機器學習算法—AdaBoost

簡單易學的機器學習算法—AdaBoost
2017-03-28
簡單易學的機器學習算法—AdaBoost 一、集成方法(Ensemble Method) 集成方法主要包括Bagging和Boosting兩種方法,隨機森林算法是基于Bagging思想的機器學習算法,在Bagging方法中,主要通過對訓練數(shù)據(jù)集 ...

簡單易學的機器學習算法—集成方法(Ensemble Method)

簡單易學的機器學習算法—集成方法(Ensemble Method)
2017-03-28
簡單易學的機器學習算法—集成方法(Ensemble Method) 一、集成學習方法的思想 前面介紹了一系列的算法,每個算法有不同的適用范圍,例如有處理線性可分問題的,有處理線性不可分問題。在現(xiàn)實世界的生活中, ...

數(shù)據(jù)挖掘十大算法之CART詳解

數(shù)據(jù)挖掘十大算法之CART詳解
2017-03-16
數(shù)據(jù)挖掘十大算法之CART詳解 CART生成 CART假設決策樹是二叉樹,內(nèi)部結點特征的取值為“是”和“否”,左分支是取值為“是”的分支,右分支是取值為“否”的分支。這樣的決策樹等價于遞歸地二分每個特征,將 ...

干貨:邏輯回歸構建申請信用評級案例

干貨:邏輯回歸構建申請信用評級案例
2017-03-08
概述:本文基于 R 語言,通過一個邏輯回歸構建汽車貸款申請信用評級的案例,來為大家簡單介紹信用風險模型及建模流程、R 語言實現(xiàn)、及中間需要注意的一些問題。包含的主要內(nèi)容有以下幾部分: ● 信用 ...

聊一聊特征學習在用戶偏好預測中的應用

聊一聊特征學習在用戶偏好預測中的應用
2017-03-02
本文聊聊如何利用客戶購買行為預測其偏好。 為了基于客戶購買行為預測其偏好,可以利用機器學習中比較新興的稀疏編碼和稀疏限制性玻爾茲曼機將原始數(shù)據(jù)變換成稀疏高緯表示。這些特征學習技巧獨立于預測模 ...

R語言中的缺失值處理

R語言中的缺失值處理
2017-02-27
R語言中的缺失值處理 在處理一些真實數(shù)據(jù)時,樣本中往往會包含缺失值(Missing values)。我們需要對缺失值進行適宜的處理,才能建立更為有效的模型,使得后續(xù)預測分析能有更小的偏差。本文將羅列不同的缺失值處 ...

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