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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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 特異度 等不可不知的11個重要機器學習模型評估指標

特異度等不可不知的11個重要機器學習模型評估指標
2020-05-20
【磐創(chuàng)AI導讀】:評估一個模型是建立一個有效的機器學習模型的核心部分,本文為大家介紹了一些機器學習模型評估指標,希望對大家有所幫助。 評估一個模型是建立一個有效的機器學習模型的核心部分 ...
如何評估一個機器學習模型的表現(xiàn)?
2023-08-24
機器學習模型已經(jīng)廣泛應用于各個領域,從自動駕駛汽車到醫(yī)療診斷。然而,僅僅訓練一個模型并不足以確保它在實際應用中表現(xiàn)良好。為了評估模型的性能和可靠性,我們需要采取一系列措施來驗證其預測準確性和泛化能力 ...
如何評估數(shù)據(jù)挖掘模型的性能?
2023-07-05
標題:數(shù)據(jù)挖掘模型性能評估及方法 引言: 在當今大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)挖掘模型成為了處理海量數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)隱藏信息和預測未來趨勢的重要工具。然而,一個好的數(shù)據(jù)挖掘模型不僅需要高效地提取有價值的信息,還需要具備良好 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《分類分析》

CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《分類分析》
2024-08-13
列聯(lián)表和卡方檢驗 分類變量之間的相關性一般可以采用列聯(lián)表分析或卡方檢驗的方法來進行驗證。 列聯(lián)表是兩個分類變量的分類水平之間形成的交叉頻數(shù)表,通過計算行百分比或列百分比,對實際頻率和期望頻率進行對 比 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(十五)

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(十五)
2020-12-31
嗨嘍,各位同學又到了公布CDA數(shù)據(jù)分析師認證考試LEVEL I的模擬試題時間了,今天給大家?guī)淼氖悄M試題(一)中的71-75題。 不過,在出題前,要公布下上一期66-70題的答案,大家一起來看! 66、ABC 67、A ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(十四)

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(十四)
2020-12-29
嗨嘍,各位同學又到了公布CDA數(shù)據(jù)分析師認證考試LEVEL I的模擬試題時間了,今天給大家?guī)淼氖悄M試題(一)中的66-70題。 不過,在出題前,要公布下上一期61-65題的答案,大家一起來看! 61、ABC 62、A ...
如何用貝葉斯算法甄選優(yōu)質PD和程序員?
2016-05-07
如何用貝葉斯算法甄選優(yōu)質PD和程序員? 今天中午和同事聚餐的時候討論一個有趣的話題:我們經(jīng)常用樸素貝葉斯來過濾垃圾郵件,可以用樸素貝葉斯算法來挑選靠譜的小伙伴、過濾掉不靠譜的求職者嗎? 正方觀點招 ...

新手如何快速入門數(shù)據(jù)分析?

新手如何快速入門數(shù)據(jù)分析?
2019-01-28
CDA數(shù)據(jù)分析研究院原創(chuàng)作品, 轉載需授權   隨著互聯(lián)網(wǎng)迅猛發(fā)展,各大公司沉淀了很多的數(shù)據(jù),如何找出藏在這些數(shù)據(jù)背后的規(guī)律,利用這些數(shù)據(jù)來給公司創(chuàng)造價值,作為一個新手面對這些問題的時 ...

R語言利用caret包比較模型性能差異

R語言利用caret包比較模型性能差異
2018-05-18
R語言利用caret包比較模型性能差異 我們可以通過重采樣的方法得對每一個匹配模型的統(tǒng)計信息,包括ROC曲線,靈敏度與特異度,然后基于這些統(tǒng)計信息來比較不同模型的性能差異。 操作 利用上節(jié)的信息,準備好glm ...

面試了8家公司,他們問了我這些機器學習題目......

面試了8家公司,他們問了我這些機器學習題目......
2018-05-04
面試了8家公司,他們問了我這些機器學習題目...... 今年年初以來,作者一直在印度找數(shù)據(jù)科學、機器學習以及深度學習領域的工作。在找工作的這三十四天里,他面試了8到10家公司,其中也包括初創(chuàng)公司、基于服務 ...

如何用SPSS做ROC曲線分析

如何用SPSS做ROC曲線分析
2017-06-02
如何用SPSS做ROC曲線分析 一、ROC曲線的概念 受試者工作特征曲線(receiver operator characteristic curve, ROC曲線),最初用于評價雷達性能,又稱為接收者操作特性曲線。ROC曲線是以真陽性率(靈敏度)為 ...

使用SPSS做ROC曲線分析

使用SPSS做ROC曲線分析
2017-01-19
使用SPSS做ROC曲線分析 ROC曲線常常用來評價分類的準確性,用SPSS可以很方便的做出這個曲線,并且可以查看相應的描述信息。今天就為大家分享使用SPSS做ROC曲線分析的一些基礎知識。 1ROC曲線的概念 ...

如何評估你的數(shù)據(jù)科學模型

如何評估你的數(shù)據(jù)科學模型
2016-11-28
如何評估你的數(shù)據(jù)科學模型 在大數(shù)據(jù)時代背景下,從數(shù)據(jù)科學當中得到的洞察結果是提高用戶體驗的最佳途徑。 數(shù)據(jù)科學家現(xiàn)在經(jīng)常使用的各種技術有回歸算法、支持向量機(SVM)、神經(jīng)網(wǎng)絡、近鄰取樣、Naive Bay ...

常見數(shù)據(jù)分析方法匯總

常見數(shù)據(jù)分析方法匯總
2016-10-10
常見數(shù)據(jù)分析方法匯總 對于很多數(shù)據(jù)分析小白來說,剛開始學習數(shù)據(jù)分析師時,對很多關于數(shù)據(jù)分析的方法記得不是很全面,下面是我這幾年對數(shù)據(jù)分析工作進行運用比較常見數(shù)據(jù)分析方法匯總。希望會你們有所幫助。 ...

16種常用的數(shù)據(jù)分析方法匯總

16種常用的數(shù)據(jù)分析方法匯總
2016-06-24
16種常用的數(shù)據(jù)分析方法匯總 經(jīng)常會有朋友問到一個朋友,數(shù)據(jù)分析常用的分析方法有哪些,我需要學習哪個等等之類的問題,今天數(shù)據(jù)分析精選給大家整理了十六種常用的數(shù)據(jù)分析方法,供大家參考學習。 一、描述 ...

數(shù)據(jù)分析方法匯總(2)

數(shù)據(jù)分析方法匯總(2)
2016-01-18
數(shù)據(jù)分析方法匯總(2) 八、聚類分析 樣本個體或指標變量按其具有的特性進行分類,尋找合理的度量事物相似性的統(tǒng)計量。 1、性質分類: Q型聚類分析:對樣本進行分類處理,又稱樣本聚類分祈 使 ...

數(shù)據(jù)挖掘 特異群組挖掘的框架與應用

數(shù)據(jù)挖掘 特異群組挖掘的框架與應用
2015-10-13
數(shù)據(jù)挖掘 特異群組挖掘的框架與應用 特異群組挖掘在證券金融、醫(yī)療保險、智能交通、社會網(wǎng)絡和生命科學研究等領域具有重要應用價值。特異群組挖掘與聚類、異常挖掘都屬于根據(jù)數(shù)據(jù)對象的相似性來劃分數(shù)據(jù) ...
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