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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(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(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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在MATLAB中進(jìn)行基于 SVM 的數(shù)據(jù)分析

在MATLAB中進(jìn)行基于SVM的數(shù)據(jù)分析
2017-03-20
在MATLAB中進(jìn)行基于SVM的數(shù)據(jù)分析 MATLAB除了可以被用來進(jìn)行信號處理之外,還可以用來完成一些數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。而說到數(shù)據(jù)挖掘,你腦海里一定會閃現(xiàn)過許多熟悉的算法,例如決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸,以及支 ...

 SVM 算法原理是什么?如何實現(xiàn)?

SVM算法原理是什么?如何實現(xiàn)?
2020-07-30
今天跟大家介紹的是SVM算法原理以及實現(xiàn),廢話不多說,直接來看干貨吧! 一、SVM概念 SVM的全稱為Support Vector Machine,也就是我們經(jīng)常提到的支持向量機(jī),主要被用來解決模式識別領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)分類問題,是 ...
SVM和LR有哪些相同點和不同點
2020-07-03
SVM和LR是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的算法,今天就讓我們來看一下這兩者有哪些相同點和不同點吧。 SVM和LR的相同點: 1.LR和SVM都是有監(jiān)督的學(xué)習(xí) 2.LR和SVM都可以處理分類問題,且一般都用于處理線性二分類問題(在 ...

支持向量機(jī) SVM  概念及特征介紹

支持向量機(jī)SVM 概念及特征介紹
2020-07-03
支持向量機(jī)SVM(Support Vector Machine),是常見的一種判別方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,是有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,通常用來進(jìn)行模式識別、分類及回歸分析,主要針對小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分類和預(yù)測,類似的根據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)的 ...

【案例】用支持向量機(jī) SVM 進(jìn)行新奇點檢測!

【案例】用支持向量機(jī)SVM進(jìn)行新奇點檢測!
2020-06-12
異常值檢測一般要求新發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)是否與現(xiàn)有觀測數(shù)據(jù)具有相同的分布或者不同的分布,相同的分布可以稱之為內(nèi)點(inlier),具有不同分布的點可以稱之為離群值。 下圖是一個使用支持向量機(jī)SVM進(jìn)行新奇點檢測 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法的優(yōu)缺點之 SVM 和線性回歸

機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法的優(yōu)缺點之SVM和線性回歸
2019-04-03
在之前的文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法知識,通過這些知識我們不難發(fā)現(xiàn)每個算法都是有很多功能的,這些功能能夠更好地幫助大家理解機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識,在這篇文章中我們給大家介紹一下 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的 SVM 和聚類算法

機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的SVM和聚類算法
2019-03-15
相信大家都知道,機(jī)器學(xué)習(xí)中有很多的算法,我們在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)知識學(xué)習(xí)的時候一定會遇到過很多的算法,而機(jī)器學(xué)習(xí)中的SVM算法和聚類算法都是比較重要的,我們在這篇文章中就重點給大家介紹一下這兩種算 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之支持向量機(jī)( SVM )

機(jī)器學(xué)習(xí)之支持向量機(jī)(SVM)
2018-08-13
機(jī)器學(xué)習(xí)之支持向量機(jī)(SVM) 支持向量機(jī)算法在深度學(xué)習(xí)沒有火起來的2012年前,在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中可謂是霸主地位,其思想是在二分類或者多分類任務(wù)中,將類別分開的超平面可能有很多種,那么哪一種的分類效果是最 ...

一小時領(lǐng)會 SVM 支持向量機(jī)

一小時領(lǐng)會SVM支持向量機(jī)
2018-08-10
一小時領(lǐng)會SVM支持向量機(jī) 在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,SVM支持向量機(jī)作為殺手級武器,對于分類問題是一招鮮——吃遍天!它強(qiáng)大的通用技能對于很多偷懶的工程師都是一大福音,所謂是兵來將擋,更有甚者,來了問題用SVM上, ...

人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、區(qū)塊鏈、支持向量機(jī) SVM 等 帶您讀懂近30個大數(shù)據(jù)熱詞!

人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、區(qū)塊鏈、支持向量機(jī)SVM等 帶您讀懂近30個大數(shù)據(jù)熱詞!
2020-05-20
1.AI人工智能 Artificial Intelligence 人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-搞定支持向量機(jī)( SVM )

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-搞定支持向量機(jī)(SVM
2018-03-21
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-搞定支持向量機(jī)(SVM) 一聽到支持向量機(jī)這個名字,給大家的感覺應(yīng)該是這個樣子滴,感覺好像很高端一個事情,但是又不知道它到底在什么。咱們今天的目標(biāo)就是用最通俗的語言搞定它! 首 ...

支持向量機(jī)( SVM )理論總結(jié)系列.線性可分(附帶R程序案例:用體重和心臟重量來預(yù)測一只貓的性別)

支持向量機(jī)(SVM)理論總結(jié)系列.線性可分(附帶R程序案例:用體重和心臟重量來預(yù)測一只貓的性別)
2017-04-28
支持向量機(jī)(SVM)理論總結(jié)系列.線性可分(附帶R程序案例:用體重和心臟重量來預(yù)測一只貓的性別) 1.名詞解釋 支持向量機(jī)中的機(jī):在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,常把一些算法看做一個機(jī)器,如分類機(jī)(也叫作分類器) 2.問題 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實踐之(四)支持向量機(jī)( SVM )實現(xiàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實踐之(四)支持向量機(jī)(SVM)實現(xiàn)
2017-03-26
機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實踐之(四)支持向量機(jī)(SVM)實現(xiàn) 八、SVM的實現(xiàn)之SMO算法 終于到SVM的實現(xiàn)部分了。那么神奇和有效的東西還得回歸到實現(xiàn)才可以展示其強(qiáng)大的功力。SVM有效而且存在很高效的訓(xùn)練算法, ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實踐之(三)支持向量機(jī)( SVM )進(jìn)階

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實踐之(三)支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)階
2017-03-26
機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實踐之(三)支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)階 五、核函數(shù) 如果我們的正常的樣本分布如下圖左邊所示,之所以說是正常的指的是,不是上面說的那樣由于某些頑固的離群點導(dǎo)致的線性不可分。它是真的 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實踐之(二)支持向量機(jī)( SVM )初級

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實踐之(二)支持向量機(jī)(SVM)初級
2017-03-26
機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實踐之(二)支持向量機(jī)(SVM)初級 一、引入 支持向量機(jī)(SupportVector Machines),這個名字可是響當(dāng)當(dāng)?shù)?,在機(jī)器學(xué)習(xí)或者模式識別領(lǐng)域可是無人不知,無人不曉啊。八九十年代的時候 ...

在R中使用支持向量機(jī)( SVM )進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘(下)

在R中使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘(下)
2017-03-18
在R中使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘(下) 第二種使用svm()函數(shù)的方式則是根據(jù)所給的數(shù)據(jù)建立模型。這種方式形式要復(fù)雜一些,但是它允許我們以一種更加靈活的方式來構(gòu)建模型。它的函數(shù)使用格式如下(注意 ...

在R中使用支持向量機(jī)( SVM )進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘(上)

在R中使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘(上)
2017-03-18
在R中使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘(上) 在R中,可以使用e1071軟件包所提供的各種函數(shù)來完成基于支持向量機(jī)的數(shù)據(jù)分析與挖掘任務(wù)。請在使用相關(guān)函數(shù)之前,安裝并正確引用e1071包。該包中最重要的一個函 ...

 SVM 算法_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

SVM算法_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
2015-04-21
SVM算法_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn) 關(guān)于SVM的論文、書籍都非常的多,引用強(qiáng)哥的話“SVM是讓應(yīng)用數(shù)學(xué)家真正得到應(yīng)用的一種算法”。SVM對于大部分的普通人來說,要完全理解其中的數(shù)學(xué)是非常困難的,所以要讓這些普通 ...
異常值處理的常用算法
2024-12-06
異常值在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)中起著至關(guān)重要的作用。它們可能源自測量錯誤、數(shù)據(jù)損壞,或者代表真實但罕見的事件。這種數(shù)據(jù)的存在可能會極大地影響我們的分析結(jié)果和模型準(zhǔn)確性。因此,識別和處理異常值是我們必須認(rèn)真 ...
無序多分類logistic回歸中的特征選擇方法
2024-12-06
在無序多分類Logistic回歸中,特征選擇是至關(guān)重要的一步,直接影響模型性能和解釋能力。選擇合適的特征可以使模型更加簡潔高效,提高預(yù)測準(zhǔn)確性,從而為數(shù)據(jù)分析師帶來更好的工作成果和職業(yè)發(fā)展機(jī)會。下面將介紹幾種 ...

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