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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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邏輯回歸(Logistic Regression)

邏輯回歸(Logistic Regression)
2016-01-06
邏輯回歸(Logistic Regression) 這節(jié)學(xué)習(xí)的是邏輯回歸(Logistic Regression),也算進(jìn)入了比較正統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。啥叫正統(tǒng)呢?我概念里面機(jī)器學(xué)習(xí)算法一般是這樣一個步驟: 1)對于一個問題,我們用數(shù) ...
如何通過自學(xué),成為數(shù)據(jù)挖掘“高手”?
2015-12-24
如何通過自學(xué),成為數(shù)據(jù)挖掘“高手”? 基礎(chǔ)篇 1. 讀書《Introduction to Data Mining》,這本書很淺顯易懂,沒有復(fù)雜高深的公式,很合適入門的人。另外可以用這本書做參考《Data Mining : Co ...

寫給新手,關(guān)于數(shù)據(jù)分析師職業(yè)前景

寫給新手,關(guān)于數(shù)據(jù)分析師職業(yè)前景
2015-12-22
做數(shù)據(jù)分析前我們首先要明確分析目的和內(nèi)容,對于數(shù)據(jù)分析師而言,他們的進(jìn)階需求無外乎是各個企業(yè)對數(shù)據(jù)分析師的職位要求。在前程無憂、中華英才網(wǎng)以及智聯(lián)招聘上,我們隨便搜索下數(shù)據(jù)分析的崗位信息,都能找 ...

帶你弄清楚到底什么是合頁損失函數(shù)(hinge loss function)?

帶你弄清楚到底什么是合頁損失函數(shù)(hinge loss function)?
2020-07-30
損失函數(shù),loss function的定義為:將隨機(jī)事件或其有關(guān)隨機(jī)變量的取值映射為非負(fù)實數(shù)以表示該隨機(jī)事件的“風(fēng)險”或“損失”的函數(shù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,損失函數(shù)經(jīng)常被當(dāng)作學(xué)習(xí)準(zhǔn)則與優(yōu)化問題相聯(lián)系,也就是通過最小化 ...

KNN最近鄰算法原理是什么?如何實現(xiàn)?

KNN最近鄰算法原理是什么?如何實現(xiàn)?
2020-07-24
把近朱者赤,近墨者黑這一思想運用到機(jī)器學(xué)習(xí)中會產(chǎn)生什么?當(dāng)然是KNN最鄰近算法啦!KNN(全稱K-Nearest Neighbor)最鄰近分類算法是數(shù)據(jù)挖掘分類算法中最簡單的算法之一,白話解釋一下就是:由你的鄰居來推斷出你的類 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別表現(xiàn)在什么方面?

機(jī)器學(xué)習(xí)中有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別表現(xiàn)在什么方面?
2020-07-23
機(jī)器學(xué)習(xí)主要分為:有監(jiān)督學(xué)習(xí),無監(jiān)督學(xué)習(xí),以及半監(jiān)督學(xué)習(xí)等。小編今天給大家分享的主要是有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的比較,希望對于大家機(jī)器學(xué)習(xí)有所幫助。 一、首先來了解一下有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念 ...

業(yè)務(wù)分析模型,該怎么搭建

業(yè)務(wù)分析模型,該怎么搭建
2020-07-22
文章來源: 接地氣學(xué)堂 作者:接地氣的陳老師 很多同學(xué)最怕聽“建模型”仨字。尤其是建立“業(yè)務(wù)分析模型”。往往自己辛辛苦苦搞得LR、SVM、CNN被業(yè)務(wù)方狂噴:你這都是啥東西!脫離業(yè)務(wù)!不切實際! ...

半監(jiān)督學(xué)習(xí)的種類都有哪些?

半監(jiān)督學(xué)習(xí)的種類都有哪些?
2020-07-14
半監(jiān)督學(xué)習(xí)(SSL),全稱Semi-Supervised Learning,類屬于機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning,ML)。在只有少量標(biāo)記樣本,大部分樣本都是無標(biāo)記的情況下,可以使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,根據(jù)無標(biāo)記樣本與標(biāo)記樣本間的相似度、以及 ...

常見的機(jī)器學(xué)習(xí)中損失函數(shù)有哪些?

常見的機(jī)器學(xué)習(xí)中損失函數(shù)有哪些?
2020-07-03
今天我們來盤點一下那些常見的機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)有哪些。 用于計算損失的函數(shù)稱為損失函數(shù)。模型每一次預(yù)測的好壞用損失函數(shù)來度量。機(jī)器通過損失函數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí),如果預(yù)測值與實際結(jié)果偏離較遠(yuǎn),損失函數(shù)會得 ...
SVC,NuSVC,LinearSVC有什么區(qū)別
2020-07-03
相信大家在機(jī)器學(xué)習(xí)中,一定常見到;SVC,NvSVC,LinearSVC,今天我們就來看看這三者的區(qū)別。 SVC(C-Support Vector Classification): 支持向量分類,基于libsvm實現(xiàn)的,數(shù)據(jù)擬合的時間復(fù)雜度是數(shù)據(jù)樣本的二 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ):無監(jiān)督異常檢測和半監(jiān)督異常檢測!

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ):無監(jiān)督異常檢測和半監(jiān)督異常檢測!
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。離群點和新奇點檢測是不同的,有一個重要的區(qū)分必須掌 ...

百聞不如一練:隨機(jī)森林等可視化調(diào)試模型超參數(shù)

百聞不如一練:隨機(jī)森林等可視化調(diào)試模型超參數(shù)
2020-06-10
以下使用scikit-learn中數(shù)據(jù)集進(jìn)行分享。 如果選用隨機(jī)森林作為最終的模型,那么找出它的最佳參數(shù)可能有1000多種組合的可能,你可以使用使用窮盡的網(wǎng)格搜索(Exhaustive Grid Seaarch)方法,但時間成本將會很 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的有監(jiān)督和無監(jiān)督都包括些什么?

機(jī)器學(xué)習(xí)中的有監(jiān)督和無監(jiān)督都包括些什么?
2020-05-29
機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常分為有監(jiān)督的(訓(xùn)練數(shù)據(jù)有標(biāo)記答案)和無監(jiān)督的(可能存在的任何標(biāo)簽均未顯示在訓(xùn)練算法中)。有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)問題又分為分類(預(yù)測非數(shù)字答案,例如錯過抵押貸款的可能性)和回歸(預(yù)測 ...

如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等機(jī)器學(xué)習(xí)算法

如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2020-05-27
機(jī)器學(xué)習(xí)既是藝術(shù)又是科學(xué)。但當(dāng)您查看機(jī)器學(xué)習(xí)算法時,沒有一種解決方案或一種適合所有情況的算法。有幾個因素會影響您選擇哪種機(jī)器學(xué)習(xí)。 有些問題非常具體,需要采取獨特的方法。例如,如果您使用推薦系統(tǒng), ...

機(jī)器學(xué)習(xí)python應(yīng)用,簡單機(jī)器學(xué)習(xí)項目實踐!

機(jī)器學(xué)習(xí)python應(yīng)用,簡單機(jī)器學(xué)習(xí)項目實踐!
2020-05-25
上一篇文章中介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的簡單知識,還有python中進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)實踐需要的生態(tài)環(huán)境,接下來將會通過鳶尾花分類這個例子對機(jī)器學(xué)習(xí)做一個簡要的介紹。通過一步一步地實現(xiàn)這個項目來介紹以下內(nèi)容。 導(dǎo)入和 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)python算法應(yīng)用,監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等!

機(jī)器學(xué)習(xí)python算法應(yīng)用,監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等!
2020-05-25
本系列文章主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)在實踐中的應(yīng)用,介紹利用 python 的生態(tài)環(huán)境,使用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法來解決工程實踐中的問題,而不是介紹算法本身。本系列文章參考了《機(jī)器學(xué)習(xí)Python實踐》,會通過例子一步一步地引導(dǎo)大 ...

有監(jiān)督學(xué)習(xí):從過去到現(xiàn)在的模型流行度(深度翻譯好文)!

有監(jiān)督學(xué)習(xí):從過去到現(xiàn)在的模型流行度(深度翻譯好文)!
2020-05-14
在過去的幾十年中,機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)生了巨大的變化。誠然,有些方法已經(jīng)存在很長時間了,但仍然是該領(lǐng)域的主要內(nèi)容。例如,Legendre和Gauss已經(jīng)在19世紀(jì)初提出了最小二乘的概念。在最近的幾十年中,諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法:無監(jiān)督、半監(jiān)督、有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法淺析

機(jī)器學(xué)習(xí)算法:無監(jiān)督、半監(jiān)督、有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法淺析
2020-05-06
隨著人工智能的飛速發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)成為當(dāng)下數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的熱門之一,很多人在平時的工作中,或多或少都會使用到機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。這里機(jī)器學(xué)習(xí)的算法進(jìn)行了盤點,將有監(jiān)督、無監(jiān)督,半監(jiān)督學(xué)習(xí)等進(jìn)行了簡單的解 ...

極具感染力的貝葉斯定理,寫給數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人的你

極具感染力的貝葉斯定理,寫給數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人的你
2020-03-27
作者 | KHYATI MAHENDRU 概述 貝葉斯定理是統(tǒng)計學(xué)中最強(qiáng)大的概念之一,而貝葉斯定理也是數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員必須知道的定理 熟悉貝葉斯定理,其工作原理及其多種多樣的應(yīng) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)入門必讀:6種簡單實用算法及學(xué)習(xí)曲線、思維導(dǎo)圖

機(jī)器學(xué)習(xí)入門必讀:6種簡單實用算法及學(xué)習(xí)曲線、思維導(dǎo)圖
2020-03-26
作者 | 盧譽(yù)聲 大部分的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要用來解決兩類問題——分類問題和回歸問題。在本文當(dāng)中,我們介紹一些簡單但經(jīng)典實用的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,讓大家對機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一個基本的感性認(rèn)識。 ...

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