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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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Python實現(xiàn)基于機器學(xué)習(xí)的RFM模型

Python實現(xiàn)基于機器學(xué)習(xí)的RFM模型
2022-01-27
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 崗位:數(shù)據(jù)分析師 背景 如今新基建大數(shù)據(jù)、人工智能行業(yè)在迅速的發(fā)展,而機器學(xué)習(xí)是其中不可或缺的一環(huán),機器學(xué)習(xí)強調(diào)的是利用人腦一般從歷史的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到經(jīng)驗并運用與未來的 ...

深度學(xué)習(xí)預(yù)測房價:回歸問題,K折交叉

深度學(xué)習(xí)預(yù)測房價:回歸問題,K折交叉
2021-11-15
作者:AI入門學(xué)習(xí) 來源:小伍哥 機器學(xué)習(xí)中,大部分是分類問題,另一種常見的機器學(xué)習(xí)問題是回歸問題,它預(yù)測一個連續(xù)值而不是離散的標(biāo)簽,例如,根據(jù)氣象數(shù)據(jù)預(yù)測明天的氣溫,或者根據(jù)軟件說明書預(yù)測完成軟 ...

在工作崗位上培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力的路徑

在工作崗位上培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力的路徑
2021-10-20
在工作崗位上培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力的路徑 不少人認(rèn)為從學(xué)校畢業(yè),進(jìn)入工作崗位后學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析能力是一件很痛苦的事。其實如果方法得當(dāng),工作中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析反而可以得到事半功倍的效果。本篇中介紹一個PACS(流程(Pr ...

太厲害了!Seaborn也能做多種回歸分析,統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼

太厲害了!Seaborn也能做多種回歸分析,統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼
2021-07-07
作者:云朵君 本文主要介紹回歸模型圖lmplot、線性回歸圖regplot,這兩個函數(shù)的核心功能很相似,都會繪制數(shù)據(jù)散點圖,并且擬合關(guān)于變量x,y之間的回歸曲線,同時顯示回歸的95%置信區(qū)間。 所有圖形將使 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《數(shù)據(jù)分析概述》

CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《數(shù)據(jù)分析概述》
2024-08-13
1.數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的概念 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining) : 是一個跨學(xué)科的計算機科學(xué)分支,它是用人工智能、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)庫的交叉方法在相對較大型的數(shù)據(jù)集中發(fā) 現(xiàn)模式的計算過程。 數(shù)據(jù)分析的目 ...

機器學(xué)習(xí)三要素

機器學(xué)習(xí)三要素
2018-08-26
機器學(xué)習(xí)三要素 通過對機器學(xué)習(xí)探索,發(fā)現(xiàn)其實無論用什么方法想要達(dá)到什么目的,其最終都是要求的一個能對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的公式,該公式可能是以概率的形式出現(xiàn),即P(Y|X);也可能是以函數(shù)的形式出現(xiàn),即y=f( ...

機器學(xué)習(xí)模型設(shè)計五要素

機器學(xué)習(xí)模型設(shè)計五要素
2018-08-26
機器學(xué)習(xí)模型設(shè)計五要素 數(shù)據(jù)可能沒什么用,但是數(shù)據(jù)中包含的信息有用,能夠減少不確定性,數(shù)據(jù)中信息量決定了算法能達(dá)到的上限。 數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)是整個模型搭建過程中工作量最大的地方,從埋點,日志上報,清洗, ...

深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域

深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域
2017-11-20
深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域 在本章中,我們將介紹如何使用深度學(xué)習(xí)來解決計算機視覺、語音識別、自然語言處理以及其他商業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。首先我們將討論在許多最重要的AI 應(yīng)用中所需的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實 ...

機器學(xué)習(xí)之Logistic回歸與Python實現(xiàn)

機器學(xué)習(xí)之Logistic回歸與Python實現(xiàn)
2017-07-24
機器學(xué)習(xí)之Logistic回歸與Python實現(xiàn) logistic回歸是一種廣義的線性回歸,通過構(gòu)造回歸函數(shù),利用機器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)分類或者預(yù)測。 一 Logistic回歸概述 Logistic回歸的主要思想是,根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對分類邊 ...

詳解反向傳播算法

詳解反向傳播算法
2017-05-25
詳解反向傳播算法 反向傳播算法(Backpropagation)已經(jīng)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)的標(biāo)配。但是有很多問題值得思考一下: 反向傳播算法的作用是什么? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)算法一般是SGD。SGD需要用到損 ...

簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—極限學(xué)習(xí)機(ELM)

簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—極限學(xué)習(xí)機(ELM)
2017-03-23
簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—極限學(xué)習(xí)機(ELM) 一、極限學(xué)習(xí)機的概念     極限學(xué)習(xí)機(Extreme Learning Machine) ELM,是由黃廣斌提出來的求解單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法。     ELM最大的 ...

用十張圖解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念

用十張圖解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念
2017-03-20
用十張圖解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念 在解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念的時候,我發(fā)現(xiàn)自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認(rèn)為最有啟發(fā)性的條目列表。 1. Test and training error: 為什么低訓(xùn)練誤差并不總 ...

批量梯度下降與隨機梯度下降

批量梯度下降與隨機梯度下降
2017-03-15
批量梯度下降與隨機梯度下降 下面的h(x)是要擬合的函數(shù),J(theta)損失函數(shù),theta是參數(shù),要迭代求解的值,theta求解出來了那最終要擬合的函數(shù)h(theta)就出來了。其中m是訓(xùn)練集的記錄條數(shù),j是參數(shù)的個數(shù)。 ...

機器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡述

機器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡述
2017-03-14
機器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡述 1.LDA LDA是一種三層貝葉斯模型,三層分別為:文檔層、主題層和詞層。該模型基于如下假設(shè): 1)整個文檔集合中存在k個互相獨立的主題; 2)每一個主題是詞上的多項 ...

機器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2017-03-14
機器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 這一小節(jié)介紹隨機梯度下降法(stochastic gradient descent)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的使用,這里首先回顧了第三講中介紹的線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差曲面(error surface),如下圖所示。線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對 ...

機器學(xué)習(xí):決策樹(Decision Tree)

機器學(xué)習(xí):決策樹(Decision Tree)
2017-03-11
機器學(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,利 ...

十張圖解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念

十張圖解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念
2016-10-05
十張圖解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念 在解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念的時候,我發(fā)現(xiàn)自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認(rèn)為最有啟發(fā)性的條目列表。 1. Test and training error: 為什么低訓(xùn)練誤差并不總是 ...

K-means算法及文本聚類實踐

K-means算法及文本聚類實踐
2016-08-17
K-means算法及文本聚類實踐 K-Means是常用的聚類算法,與其他聚類算法相比,其時間復(fù)雜度低,聚類的效果也還不錯,這里簡單介紹一下k-means算法,下圖是一個手寫體數(shù)據(jù)集聚類的結(jié)果。 基本思想 k-mea ...

機器學(xué)習(xí)算法需要注意的一些問題

機器學(xué)習(xí)算法需要注意的一些問題
2016-05-05
機器學(xué)習(xí)算法需要注意的一些問題 對于機器學(xué)習(xí)的實際運用,光停留在知道了解的層面還不夠,我們需要對實際中容易遇到的一些問題進(jìn)行深入的挖掘理解。我打算將一些瑣碎的知識點做一個整理。 1 數(shù)據(jù)不平衡問 ...

太奇妙了,基于OpencvCV的情緒檢測!

太奇妙了,基于OpencvCV的情緒檢測!
2020-08-20
情緒檢測或表情分類在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中有著廣泛的研究。使用相機和一些簡單的代碼我們就可以對情緒進(jìn)行實時分類,這也是邁向高級人機交互的一步。 前言 本期我們將首先介紹如何使用Keras 創(chuàng)建卷積神 ...

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