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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(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服務(wù)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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業(yè)界共同開掘大數(shù)據(jù)文化價值

業(yè)界共同開掘大數(shù)據(jù)文化價值
2017-12-21
業(yè)界共同開掘大數(shù)據(jù)文化價值 使用深度學(xué)習(xí)方法按照本文所介紹的步驟處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有這樣的好處： 快 無需領(lǐng)域知識 表現(xiàn)優(yōu)良 在機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)或任何類型的預(yù)測建模任務(wù)中，都是先有數(shù)據(jù)然后再 ...

一文讀懂深度學(xué)習(xí)（附學(xué)習(xí)資源）

一文讀懂深度學(xué)習(xí)（附學(xué)習(xí)資源）
2017-11-14
一文讀懂深度學(xué)習(xí)（附學(xué)習(xí)資源） Medium上獲得超過一萬五千贊的深度學(xué)習(xí)入門指南，結(jié)合圖文為你縷清深度學(xué)習(xí)中的各個基礎(chǔ)概念的內(nèi)涵。 Image credit: Datanami 人工智能（AI） (https://en.w ...

機器學(xué)習(xí)模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱

機器學(xué)習(xí)模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱
2017-07-24
機器學(xué)習(xí)模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱 本文主要解釋一些關(guān)于機器學(xué)習(xí)模型評價的主要概念，與評價中可能會遇到的一些陷阱。如訓(xùn)練集-驗證集二劃分校驗（Hold-out validation） ...

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

數(shù)據(jù)挖掘算法（logistic回歸，隨機森林，GBDT和xgboost）
2017-05-04
數(shù)據(jù)挖掘算法（logistic回歸，隨機森林，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，只想著能夠去多準備一些，體驗面這個崗位的感覺，雖然最好心有不甘告終，不過繼續(xù)加油。 不過 ...

簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機

簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機
2017-04-03
簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機 一、感知機的概念     感知機是一種二類分類的線性模型，輸入實例的特征向量，輸出為實例的類別，即+1或者-1。感知機模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的基 ...

簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機的對偶解法

簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機的對偶解法
2017-03-21
簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機的對偶解法 一、Rosenblatt感知機回顧     在博文“簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法——Rosenblatt感知機”中介紹了Rosenblatt感知機的基本概念。Rosenblatt感 ...

從曲線擬合問題窺視機器學(xué)習(xí)中的相關(guān)概念

從曲線擬合問題窺視機器學(xué)習(xí)中的相關(guān)概念
2017-03-20
從曲線擬合問題窺視機器學(xué)習(xí)中的相關(guān)概念 一直徘徊在機器學(xué)習(xí)的邊緣未敢輕易造次并畏懼其基本原理思想，從每一本厚厚的參考資料中都可以看出機器學(xué)習(xí)是一門跨越概率論、決策論、信息論以及最優(yōu)化的學(xué)科的綜合學(xué) ...

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(shè)決策樹是二叉樹，內(nèi)部結(jié)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 ...

線性回歸與梯度下降算法

線性回歸與梯度下降算法
2017-03-12
線性回歸與梯度下降算法 1.1   線性回歸 在統(tǒng)計學(xué)中，線性回歸(Linear Regression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數(shù)對一個或多個自變量和因變量之間關(guān)系進行建模的一種回歸分析。這種函 ...

干貨 | 基礎(chǔ)機器學(xué)習(xí)算法

干貨 | 基礎(chǔ)機器學(xué)習(xí)算法
2017-03-10
本篇內(nèi)容主要是面向機器學(xué)習(xí)初學(xué)者,介紹常見的機器學(xué)習(xí)算法，當(dāng)然,歡迎同行交流。 哲學(xué)要回答的基本問題是從哪里來、我是誰、到哪里去，尋找答案的過程或許可以借鑒機器學(xué)習(xí)的套路：組織數(shù)據(jù)->挖掘知識->預(yù)測未來。 ...

R語言快速深度學(xué)習(xí)進行回歸預(yù)測

R語言快速深度學(xué)習(xí)進行回歸預(yù)測
2017-02-15
R語言快速深度學(xué)習(xí)進行回歸預(yù)測 深度學(xué)習(xí)在過去幾年，由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力讓這個算法又火了一下， 其實 在很多年以前早就有所出現(xiàn)，但是由于深度學(xué)習(xí)的計算復(fù)雜度問題，一直沒有被廣泛應(yīng)用。 一般 ...

用Python進行梯度提升算法的參數(shù)調(diào)整

用Python進行梯度提升算法的參數(shù)調(diào)整
2017-01-02
用Python進行梯度提升算法的參數(shù)調(diào)整 提升算法(Boosting)在處理偏差-方差權(quán)衡的問題上表現(xiàn)優(yōu)越，和裝袋算法(Bagging)僅僅注重控制方差不同，提升算法在控制偏差和方差的問題上往往更加有效。在這里，我們提供一 ...

SPSS—非線性回歸(模型表達式)案例解析

SPSS—非線性回歸(模型表達式)案例解析
2016-12-11
SPSS—非線性回歸(模型表達式)案例解析 由簡單到復(fù)雜，人生有下坡就必有上坡，有低潮就必有高潮的迭起，隨著SPSS的深入學(xué)習(xí)，已經(jīng)逐漸開始走向復(fù)雜，今天跟大家交流一下，SPSS非線性回歸，希望大家能夠指點一二 ...

SPSS分析技術(shù):非線性回歸;科學(xué)種田!肥料應(yīng)該用多少合適

SPSS分析技術(shù):非線性回歸;科學(xué)種田!肥料應(yīng)該用多少合適
2016-12-05
SPSS分析技術(shù):非線性回歸;科學(xué)種田!肥料應(yīng)該用多少合適 非線性回歸 非線性關(guān)系可以分為本質(zhì)是線性關(guān)系的非線性關(guān)系和完全非線性關(guān)系，有點拗口。在曲線回歸總已經(jīng)介紹，可以通過變量裝換，轉(zhuǎn)化為線性關(guān)系， ...

機器學(xué)習(xí)算法復(fù)習(xí)--隨機森林

機器學(xué)習(xí)算法復(fù)習(xí)--隨機森林
2016-09-20
機器學(xué)習(xí)算法復(fù)習(xí)--隨機森林 決策樹這種算法有著很多良好的特性，比如說訓(xùn)練時間復(fù)雜度較低，預(yù)測的過程比較快速，模型容易展示（容易將得到的決策樹做成圖片展示出來）等。但是同時， 單決策樹又有一些不好的 ...

騙子也玩大數(shù)據(jù)？來自數(shù)據(jù)分析師的揭秘

騙子也玩大數(shù)據(jù)？來自數(shù)據(jù)分析師的揭秘
2016-08-18
騙子也玩大數(shù)據(jù)？來自數(shù)據(jù)分析師的揭秘 近年在很多揭露詐騙的報道中，常常出現(xiàn)老太太接到電話說孫子出事了、老板接到電話說稅務(wù)局要查稅等案例，為什么現(xiàn)在騙子“對號入座”的本事這么強? 其實，這與騙子們 ...

機器學(xué)習(xí)實踐中應(yīng)避免的7種常見錯誤

機器學(xué)習(xí)實踐中應(yīng)避免的7種常見錯誤
2016-06-02
機器學(xué)習(xí)實踐中應(yīng)避免的7種常見錯誤 在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，每個給定的建模問題都存在幾十種解法，本文作者認為，模型算法的假設(shè)并不一定適用于手頭的數(shù)據(jù)；在追求模型最佳性能時，重要的是選擇適合數(shù)據(jù)集（尤其是“ ...

美團實例詳解機器學(xué)習(xí)如何解決問題

美團實例詳解機器學(xué)習(xí)如何解決問題
2016-04-06
前言：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，機器學(xué)習(xí)成為解決問題的一種重要且關(guān)鍵的工具。不管是工業(yè)界還是學(xué)術(shù)界，機器學(xué)習(xí)都是一個炙手可熱的方向，但是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對機器學(xué)習(xí)的研究各有側(cè)重，學(xué)術(shù)界側(cè)重于對機器學(xué)習(xí)理論的 ...

美團是怎么通過優(yōu)化搜索排序提高轉(zhuǎn)化率的

美團是怎么通過優(yōu)化搜索排序提高轉(zhuǎn)化率的
2016-02-12
美團是怎么通過優(yōu)化搜索排序提高轉(zhuǎn)化率的 現(xiàn)在的人們對購物不在局限于實體店了，更多的會選擇網(wǎng)上商城，面對這樣一個巨大的蛋糕，誰都想去分一杯羹，但是，對于一些網(wǎng)店來說，沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)分析團隊的幫助，很 ...

文本內(nèi)容分析在網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)中研究那些方向及問題

文本內(nèi)容分析在網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)中研究那些方向及問題
2016-02-05
文本內(nèi)容分析在網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)中研究那些方向及問題 文本內(nèi)容分析是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的理解與價值發(fā)現(xiàn)的有效手段。嘗試從短文本主題建模、單詞表達學(xué)習(xí)和網(wǎng)頁排序?qū)W習(xí)3個子方向，探討網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)文本內(nèi)容分析的挑戰(zhàn)和研究 ...

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