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cda

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)的第一個參數(shù)驗(yàn)證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)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(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗(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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從零學(xué)數(shù)據(jù)分析,什么程度可以找工作?

從零學(xué)數(shù)據(jù)分析,什么程度可以找工作?
2016-07-13
基本答一下吧,但是不是很準(zhǔn)確,只了解大致情況(杭州),帶有某種行業(yè)自黑。 丨一、第一階段(一般崗位叫數(shù)據(jù)專員) 基本學(xué)會excel(VBA最好學(xué)會;會做透視表;熟練用篩選、排序、公式),做好PPT。這樣很多傳統(tǒng) ...

常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較

常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較
2016-07-11
常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較 機(jī)器學(xué)習(xí)算法太多了,分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領(lǐng)域等等,要想找到一個合適算法真的不容易,所以在實(shí)際應(yīng)用中,我們一般都是采用啟發(fā)式學(xué)習(xí)方式來實(shí)驗(yàn)。通常最開始我們都會選擇 ...

數(shù)據(jù)挖掘-R語言編程技巧

數(shù)據(jù)挖掘-R語言編程技巧
2016-06-13
本文內(nèi)容摘自CDA數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練營數(shù)據(jù)挖掘R語言課程。 【基本操作】 清空工作臺:rm(list=ls()) 清除內(nèi)存:gc() 看幫助:library(help=\"fpc\") 做完函數(shù)直接輸出:(centered<-scale(x,scale=FALSE)) ...

CDA Level I 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師18期—從零進(jìn)階,忠于技術(shù)!

CDA Level I 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師18期—從零進(jìn)階,忠于技術(shù)!
2022-01-20
    據(jù)LinkedIn的最新投票結(jié)果顯示,“統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘” 是2015年最大的求職法寶。LinkedIn對全球超過3.3億用戶的工作經(jīng)歷和技能進(jìn)行分析,公布2015年最受雇主喜歡、最炙手可熱的25項(xiàng) ...

CDA II-SPSS Modeler:商業(yè)案例玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)挖掘

CDA II-SPSS Modeler:商業(yè)案例玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)挖掘
2022-01-20
正如廚師烹飪需要鍋碗瓢盆一樣,數(shù)據(jù)分析師工作需要強(qiáng)大的統(tǒng)計工具,分析建模才能如虎添翼?,F(xiàn)在的軟件越來越豐富,越來越智能,SAS,Python,R,SPSS Modelr,Weka,百花齊放,百家爭鳴,面對斑駁復(fù)雜的軟件, ...

企業(yè)數(shù)據(jù)分析的架構(gòu)和方法

企業(yè)數(shù)據(jù)分析的架構(gòu)和方法
2016-05-26
企業(yè)數(shù)據(jù)分析的架構(gòu)和方法 企業(yè)在正常運(yùn)營中會產(chǎn)生數(shù)據(jù),而對這些數(shù)據(jù)的深層次挖掘所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析報告,對企業(yè)的運(yùn)營及策略調(diào)整至關(guān)重要。對企業(yè)數(shù)據(jù)做好分析,對于促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展、為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者提供決策依據(jù) ...

決策樹算法真的越復(fù)雜越好嗎?

決策樹算法真的越復(fù)雜越好嗎?
2016-05-25
決策樹算法真的越復(fù)雜越好嗎? 凡是在統(tǒng)計分析或機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域從業(yè)的朋友們,對決策樹這個名詞肯定都不陌生吧。 決策樹是一種解決分類問題的絕好方法,顧名思義,它正像一棵大樹一樣,由根部不斷生長出很多 ...

拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的相互促進(jìn)

拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的相互促進(jìn)
2016-05-11
拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的相互促進(jìn) 拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析(TDA)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的區(qū)別與聯(lián)系讓不熟悉TDA的人撲朔迷離,本文通過兩個定義,解釋了TDA和ML的不同,以及TDA和ML如何相互促進(jìn),為何會相互促進(jìn),并通過一個 ...

如何利用市場細(xì)分方法構(gòu)建更好的預(yù)測模型?

如何利用市場細(xì)分方法構(gòu)建更好的預(yù)測模型?
2016-05-06
如何利用市場細(xì)分方法構(gòu)建更好的預(yù)測模型? 我們使用線性或者邏輯回歸模型來開發(fā)精確模型,為了預(yù)測相關(guān)的輸出結(jié)果。我們經(jīng)常為分割的部分分別創(chuàng)建模型。為了判斷它們的有效性,我們可以利用細(xì)分方法:如CHIAD ...

學(xué)習(xí)好這8項(xiàng)技能做21世紀(jì)最最性感的工作—“數(shù)據(jù)科學(xué)家”

學(xué)習(xí)好這8項(xiàng)技能做21世紀(jì)最最性感的工作—“數(shù)據(jù)科學(xué)家”
2016-05-06
學(xué)習(xí)好這8項(xiàng)技能做21世紀(jì)最最性感的工作—“數(shù)據(jù)科學(xué)家” 你想找到一份數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作嗎?如果你有這樣的想法的話,那么你就有伴兒了。最近由Thomas Davenport和D.J. Patil在《哈佛商業(yè)周刊》上面發(fā)表了一篇專 ...

CDA考前最后一期_第17期報名即將截止,上海/廣州面授課程!

CDA考前最后一期_第17期報名即將截止,上海/廣州面授課程!
2016-05-10
  CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)系統(tǒng) LEVEL Ⅰ-上海/北京/深圳/遠(yuǎn)程 【從零進(jìn)階,忠于技術(shù),可申請數(shù)據(jù)分析師證書!】  CDA培訓(xùn)簡介 大數(shù)據(jù),一個熱的發(fā)燙、眾人論調(diào)、甚至有些讓 ...

掌握8項(xiàng)技能讓你擁有數(shù)據(jù)科學(xué)崗位

掌握8項(xiàng)技能讓你擁有數(shù)據(jù)科學(xué)崗位
2016-04-23
掌握8項(xiàng)技能讓你擁有數(shù)據(jù)科學(xué)崗位 你想找到一份數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作嗎?如果你有這樣的想法的話,那么你就有伴兒了。最近由Thomas Davenport和D.J. Patil在《哈佛商業(yè)周刊》上面發(fā)表了一篇專欄,文章稱“數(shù)據(jù)科 ...

基于樹的建模-完整教程(R & Python)

基于樹的建模-完整教程(R & Python)
2016-04-21
基于樹的建模-完整教程(R & Python) 基于樹的學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是最好的方法之一,主要用于監(jiān)測學(xué)習(xí)方法?;跇涞姆椒ㄖС志哂懈呔取⒏叻€(wěn)定性和易用性解釋的預(yù)測模型。不同于線性模型,它們映射非線性關(guān) ...

 CDA數(shù)據(jù)分析師 Level II 建模SPSS Modeler專題報名倒計時!北京/上海/深圳/遠(yuǎn)程

CDA數(shù)據(jù)分析師 Level II 建模SPSS Modeler專題報名倒計時!北京/上海/深圳/遠(yuǎn)程
2022-01-20
背景介紹 企業(yè)想要在競爭激烈的市場中勝出,決策的速度和反應(yīng)的效率尤為重要。根據(jù)調(diào)查顯示,75%的企業(yè)在面臨擬定策略時,常常無法獲得實(shí)時且有根據(jù)的決策信息。什么樣的數(shù)據(jù)、要透過什么樣的方法,才能快速且 ...

市場細(xì)分如何幫助你構(gòu)建更好的預(yù)測模型?

市場細(xì)分如何幫助你構(gòu)建更好的預(yù)測模型?
2016-04-01
市場細(xì)分如何幫助你構(gòu)建更好的預(yù)測模型? 但是,這真的有必要嗎?我們可不可以創(chuàng)建一個單獨(dú)的模型和使它含有區(qū)融變量作為模型的輸入。 這可能可以。特別是根據(jù)市場細(xì)分創(chuàng)建細(xì)分模型可能是一件吃力不討 ...

如何研究學(xué)習(xí)一個機(jī)器學(xué)習(xí)算法?

如何研究學(xué)習(xí)一個機(jī)器學(xué)習(xí)算法?
2016-03-28
如何研究學(xué)習(xí)一個機(jī)器學(xué)習(xí)算法? 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的運(yùn)行實(shí)驗(yàn),會使你對于不同類型問題得出的實(shí)驗(yàn)結(jié)論,并對實(shí)驗(yàn)結(jié)論與算法參數(shù)兩者的因果關(guān)系有一個直觀認(rèn)識。 在這篇文章中,你將會知道怎么研究學(xué)習(xí)一個機(jī)器學(xué) ...

基于R和Python 如何使用多項(xiàng)式和有序邏輯回歸

基于R和Python 如何使用多項(xiàng)式和有序邏輯回歸
2016-03-23
基于R和Python 如何使用多項(xiàng)式和有序邏輯回歸 我們中的大多數(shù)對于回歸的知識是有限的。其中,線性和邏輯回歸是我們最喜歡的一種。作為一個有趣的事實(shí),回歸具有擴(kuò)展的能力來處理不同類型的變量。你是否知道,回 ...

決策樹分類和預(yù)測算法的原理及實(shí)現(xiàn)

決策樹分類和預(yù)測算法的原理及實(shí)現(xiàn)
2016-03-22
算法決策樹是一種通過對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行測算實(shí)現(xiàn)對新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測的算法。簡單來說決策樹算法就是通過對已有明確結(jié)果的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,尋找數(shù)據(jù)中的特征。并以此為依據(jù)對新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測。 決策樹由 ...

統(tǒng)計中分類算法總結(jié)

統(tǒng)計中分類算法總結(jié)
2016-03-19
統(tǒng)計中分類算法總結(jié) 對于很多做統(tǒng)計的人員來說,對統(tǒng)計中的算法知道的不是很全面,下面就對統(tǒng)計中分類算法做個總結(jié)。 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 主要有兩種: l   歸一化處理 主要通過把數(shù)據(jù)歸一到一 ...

如何基于Spark進(jìn)行用戶畫像?

如何基于Spark進(jìn)行用戶畫像?
2016-03-18
如何基于Spark進(jìn)行用戶畫像? 近期,comSysto公司分享了該公司研發(fā)團(tuán)隊(duì)利用Spark平臺解決Kaggle競賽問題的經(jīng)歷,為Spark等平臺應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域提供了借鑒。 主辦方提供了一個包含5萬個匿名駕駛員線路 ...

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