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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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邏輯回歸,決策樹,支持向量機 選擇方案

邏輯回歸,決策樹,支持向量機 選擇方案
2018-01-16
邏輯回歸,決策樹,支持向量機 選擇方案 分類是我們在工業(yè)界經(jīng)常遇到的場景,本文探討了3種常用的分類器,邏輯回歸LR,決策樹DT和支持向量機SVM。 這三個算法都被廣泛應(yīng)用于分類(當然LR,DT和SVR也可以用于 ...

如何為分類問題選擇合適的機器學習算法

如何為分類問題選擇合適的機器學習算法
2018-01-12
如何為分類問題選擇合適的機器學習算法 若要達到一定的準確率,需要嘗試各種各樣的分類器,并通過交叉驗證選擇最好的一個。但是,如果你只是為你的問題尋找一個“足夠好”的算法或者一個起點,以下準則有利于 ...

數(shù)據(jù)科學家需要掌握的10個基本統(tǒng)計技術(shù)

數(shù)據(jù)科學家需要掌握的10個基本統(tǒng)計技術(shù)
2018-01-08
數(shù)據(jù)科學家需要掌握的10個基本統(tǒng)計技術(shù) 無論您在數(shù)據(jù)的科學性問題上持哪種看法,都無法忽視數(shù)據(jù)的持續(xù)重要性,也不能輕視分析、組織和情境化數(shù)據(jù)的能力。 根據(jù)大量的就業(yè)數(shù)據(jù)和員工反饋信息統(tǒng)計,在“25個最 ...

大數(shù)據(jù)時代,Python是否是最好的語言?

大數(shù)據(jù)時代,Python是否是最好的語言?
2022-01-20
Python越來越火了,Python 這幾年的火熱,離不開人工智能和機器學習。如果說 2017 年有一門最火“外語”,那一定是 Python。現(xiàn)在,Python 的這把火已經(jīng)燒到了程序員的圈子外。根據(jù)國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃 ...

深入淺出,一篇超棒的機器學習入門文章

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2017-12-19
深入淺出,一篇超棒的機器學習入門文章 在本篇文章中,我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機器學習的人也能了解機器學習,并且上手相關(guān)的實踐。這篇文檔也算是EasyPR開發(fā)的番外篇 ...
文本分類常用算法比較
2017-12-10
文本分類常用算法比較 本文對文本分類中的常用算法進行了小結(jié),比較它們之間的優(yōu)劣,為算法的選擇提供依據(jù)。  一、決策樹(Decision Trees) 優(yōu)點:  1、決策樹易于理解和解 ...

利用spark做文本分類(樸素貝葉斯模型)

利用spark做文本分類(樸素貝葉斯模型)
2017-12-10
利用spark做文本分類(樸素貝葉斯模型) 樸素貝葉斯模型 樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設(shè)的分類方法。對于給定的訓練數(shù)據(jù)集,首先基于特征條件獨立假設(shè)學習輸入/輸出的聯(lián)合概率分布;然后基 ...
【上海逸動醫(yī)學科技有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2017-12-09
【上海逸動醫(yī)學科技有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師 上海逸動醫(yī)學科技有限公司(Innomotion Inc.) 2012年9月注冊成立,坐落于G60上海松江科創(chuàng)走廊的核心地帶--臨港松江科技城。是以數(shù)字化、智能化醫(yī)療解決方案為核心的高新 ...

Kaggle機器學習大調(diào)查:中國從業(yè)者平均25歲,博士工資最高,最常使用Python

Kaggle機器學習大調(diào)查:中國從業(yè)者平均25歲,博士工資最高,最常使用Python
2017-11-17
Kaggle機器學習大調(diào)查:中國從業(yè)者平均25歲,博士工資最高,最常使用Python 筆者按:Kaggle 是互聯(lián)網(wǎng)上最著名的數(shù)據(jù)科學競賽平臺之一,用戶數(shù)量超過了100 萬人。最近,這一社區(qū)首次進行了機器學習/ ...

R 語言數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成計劃——從零開始的 14 個任務(wù)

R 語言數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成計劃——從零開始的 14 個任務(wù)
2017-10-19
R 語言數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成計劃——從零開始的 14 個任務(wù) 1992年,肉絲(Ross Ihaka)和蘿卜特(Robert Gentleman)兩個人在S語言(貝爾實驗室開發(fā)的一種統(tǒng)計用編程語言)的基礎(chǔ)上開始構(gòu)思一種新的用于統(tǒng)計學分析 ...
【上海國響信息技術(shù)有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2017-10-15
【上海國響信息技術(shù)有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師 上海國響信息技術(shù)有限公司是一家運營級軟件系統(tǒng)開發(fā)商, 是中國通信行業(yè)協(xié)會會員單位、國家下一代廣電網(wǎng)NGB會員單位、上海市多媒體行業(yè)協(xié)會會員單位,是上海市著名的軟件 ...

R 語言數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成計劃——從零開始的 14 個任務(wù)

R 語言數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成計劃——從零開始的 14 個任務(wù)
2017-09-25
R 語言數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成計劃——從零開始的 14 個任務(wù) 1992年,肉絲(Ross Ihaka)和蘿卜特(Robert Gentleman)兩個人在S語言(貝爾實驗室開發(fā)的一種統(tǒng)計用編程語言)的基礎(chǔ)上開始構(gòu)思一種新的用于統(tǒng)計學分析 ...

讓Python猜猜你是否能約會成功

讓Python猜猜你是否能約會成功
2017-09-21
讓Python猜猜你是否能約會成功 我是一個婚戀網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析師,新入職的第二天,接到老板的任務(wù),讓我預(yù)測來婚戀網(wǎng)站新注冊的男生&女生是否會約會成功。 如何預(yù)測一個新來的男生是否會約會成功呢?這很簡單 ...
【福建淘汽互聯(lián)科技有限公司司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2017-08-01
【福建淘汽互聯(lián)科技有限公司司】招聘數(shù)據(jù)分析師 福建淘汽互聯(lián)科技有限公司,以大數(shù)據(jù)為驅(qū)動,對傳統(tǒng)汽車銷售/租賃產(chǎn)業(yè)進行互聯(lián)網(wǎng)化模式升級,整合汽車主機廠、金融、保險、后市場服務(wù)等領(lǐng)域資源,打造汽車服務(wù)生態(tài)圈 ...

機器學習之徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機器學習之徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2017-07-25
機器學習之徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 本文基于臺大機器學習技法系列課程進行的筆記總結(jié)。 主要內(nèi)容如下圖所示: 首先介紹一下徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的Hypothesis和網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),然后介紹徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

【機器學習】半監(jiān)督學習幾種方法

【機器學習】半監(jiān)督學習幾種方法
2017-07-24
【機器學習】半監(jiān)督學習幾種方法 1.Self-training algorithm(自訓練算法) 這個是最早提出的一種研究半監(jiān)督學習的算法,也是一種最簡單的半監(jiān)督學習算法. 2.Multi-view algorithm(多視角算法) 一般多 ...

機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱

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

R語言與機器學習中的回歸方法學習筆記

R語言與機器學習中的回歸方法學習筆記
2017-07-21
R語言與機器學習中的回歸方法學習筆記  機器學習中的一些方法如決策樹,隨機森林,SVM,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于對數(shù)據(jù)沒有分布的假定等普通線性回歸模型的一些約束,預(yù)測效果也比較不錯,交叉驗證結(jié)果也能被接受。下 ...

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) ...

R之KNN算法

R之KNN算法
2017-07-09
R之KNN算法 KNN(k-Nearest Neighbor)分類算法是數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)中較簡單的方法之一。所謂k最近鄰,就是k個最近的鄰居的意思,說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。 例如,上圖中,綠色圓 ...

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