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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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基于密集行為的欺詐檢測算法-LockInfer

基于密集行為的欺詐檢測算法-LockInfer
2022-03-03
作者:小伍哥 來源:小伍哥聊風控 大家好,我是小伍哥,今天給大家分享的是一個基于密度的欺詐檢測算法,思想非常牛逼,大家可以試試,先給出論文地址和代碼 論文地址:http://pengcui.thumedialab.c ...

作為文科生,我是如何轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)挖掘工程師的 | CDA持證人分享

作為文科生,我是如何轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)挖掘工程師的 | CDA持證人分享
2024-08-13
大家好,今天跟大家?guī)硪粋€分享,主題是關(guān)于我如何從文科生轉(zhuǎn)行為數(shù)據(jù)挖掘工程師的。 第一部分講一下我作為文科生轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)挖掘的歷程; 第二部分是關(guān)于目前從事數(shù)據(jù)挖掘,主要針對商業(yè)數(shù)據(jù)挖 ...

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(第一期)

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(第一期)
2021-07-23
不過,在出題前,要公布上一期Level 中146-150題的答案,大家一起來看! 147、A 149、B A.預測準確度 C.模型描述的簡潔度 2、下面有關(guān)分類算法的準確率,查全率,F(xiàn)1值的描述,錯誤的是? B.查 ...

數(shù)據(jù)挖掘中常用的基本降維思路及方法總結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘中常用的基本降維思路及方法總結(jié)
2021-06-29
來源:數(shù)據(jù)STUDIO 作者:云朵君 01、降維的意義 降低無效、錯誤數(shù)據(jù)對建模的影響,提高建模的準確性。 少量切具有代表性的數(shù)據(jù)將大幅 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識點《機器學習基本概念》

CDA LEVEL 1 考試,知識點《機器學習基本概念》
2024-10-04
機器學習研究如何讓計算機不需要明確的程序也能具備學習能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型構(gòu)建流程 既然我們機器學習是借助數(shù)學模型理解數(shù)學,那么最重要的原材料就是數(shù)據(jù)了。獲取數(shù)據(jù) ...
人工智能和大數(shù)據(jù)的開發(fā)過程中需要注意這12點
2018-07-21
人工智能和大數(shù)據(jù)的開發(fā)過程中需要注意這12點 人工智能是近年來科技發(fā)展的重要方向,在大數(shù)據(jù)時代,對數(shù)據(jù)采集、挖掘、應用的技術(shù)越來越受到矚目。在人工智能和大數(shù)據(jù)的開發(fā)過程中,有哪些特別需要注意的要點? ...

一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法

一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法
2018-06-10
一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法 聚類集成已經(jīng)成為機器學習的研究熱點,它對原始數(shù)據(jù)集的多個聚類結(jié)果進行學習和集成,得到一個能較好地反映數(shù)據(jù)集內(nèi)在結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)劃分。很多學者的研究證明聚類集成能有效 ...
機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程
2018-03-20
機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程 對于給定的數(shù)據(jù)集和問題,用機器學習的方法解決問題的工作一般分為4個步驟: 一.     數(shù)據(jù)預處理 首先,必須確保數(shù)據(jù)的格式符合要求 ...

數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之K最近鄰算法

數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之K最近鄰算法
2018-01-02
數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之K最近鄰算法 k-最近鄰算法是基于實例的學習方法中最基本的,先介紹基于實例學習的相關(guān)概念。     基于實例的學習     1.已知一系列的訓練樣例,很多學習 ...
數(shù)據(jù)挖掘筆記-聚類-Canopy-原理與簡單實現(xiàn)
2017-12-10
數(shù)據(jù)挖掘筆記-聚類-Canopy-原理與簡單實現(xiàn) Canopy聚類算法是一個將對象分組到類的簡單、快速、精確地方法。每個對象用多維特征空間里的一個點來表示。這個算法使用一個快速近似距離度量和兩個距離閾值 T1>T2來 ...

在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)中,有哪些需要特別注意

在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)中,有哪些需要特別注意
2017-11-24
在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)中,有哪些需要特別注意 人工智能是近年來科技發(fā)展的重要方向,大數(shù)據(jù)的采集、挖掘、應用的技術(shù)越來越受到矚目。在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)過程中,有哪些特別需要注意的要點? ...
SPSS分類分析:最近鄰元素分析
2017-11-15
SPSS分類分析:最近鄰元素分析 一、最近鄰元素分析(分析-分類-最近鄰元素) 1、概念:根據(jù)個案間的相似性來對個案進行分類。類似個案相互靠近,而不同個案相互遠離。因此,通過兩個個案之間的距離 ...

如何解決機器學習中數(shù)據(jù)不平衡問題

如何解決機器學習中數(shù)據(jù)不平衡問題
2017-07-09
如何解決機器學習中數(shù)據(jù)不平衡問題 這幾年來,機器學習和數(shù)據(jù)挖掘非?;馃?,它們逐漸為世界帶來實際價值。與此同時,越來越多的機器學習算法從學術(shù)界走向工業(yè)界,而在這個過程中會有很多困難。數(shù)據(jù)不平衡問題雖 ...
R語言中樣本平衡的幾種方法
2017-06-07
R語言中樣本平衡的幾種方法 在對不平衡的分類數(shù)據(jù)集進行建模時,機器學習算法可能并不穩(wěn)定,其預測結(jié)果甚至可能是有偏的,而預測精度此時也變得帶有誤導性。在不平衡的數(shù)據(jù)中,任一算法都沒法從樣本量少的類中 ...

簡單易學的機器學習算法—非線性支持向量機

簡單易學的機器學習算法—非線性支持向量機
2017-03-21
簡單易學的機器學習算法—非線性支持向量機 一、回顧 介紹了支持向量機的基本概念,線性可分支持向量機的原理以及線性支持向量機的原理,線性可分支持向量機是線性支持向量機的基礎。對于線性支持向量機,選擇 ...

簡單易學的機器學習算法—線性支持向量機

簡單易學的機器學習算法—線性支持向量機
2017-03-21
簡單易學的機器學習算法—線性支持向量機 一、線性支持向量機的概念     線性支持向量機是針對線性不可分的數(shù)據(jù)集的,這樣的數(shù)據(jù)集可以通過近似可分的方法實現(xiàn)分類。對于這樣的數(shù)據(jù)集,類似 ...

機器學習中的kNN算法及Matlab實例

機器學習中的kNN算法及Matlab實例
2017-03-18
機器學習中的kNN算法及Matlab實例 K最近鄰(k-Nearest  Neighbor,KNN)分類算法,是一個理論上比較成熟的方法,也是最簡單的機器學習算法之一。該方法的思路是:如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即 ...

機器學習:決策樹(Decision Tree)

機器學習:決策樹(Decision Tree)
2017-03-11
機器學習: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,它可以認為是if-then規(guī)則的集合,也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。在學習時,利 ...
數(shù)據(jù)挖掘分類方法小結(jié)
2016-07-31
數(shù)據(jù)挖掘分類方法小結(jié) 數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)庫或者其它信息庫中隱藏著許多可以為商業(yè)、科研等活動的決策提供所需要的知識。分類與預測是兩種數(shù)據(jù)分析形式,它們可以用來抽取能夠描述重要數(shù)據(jù)集合或預測未來數(shù)據(jù)趨勢的 ...

基于機器學習的高價值用戶自動發(fā)現(xiàn)

基于機器學習的高價值用戶自動發(fā)現(xiàn)
2016-06-05
基于機器學習的高價值用戶自動發(fā)現(xiàn) 自2014年起,獵聘建立全球職業(yè)發(fā)展中心(Global Career Develop Center, 簡稱GCDC),同時服務企業(yè)和求職者,作為兩者互動的橋梁發(fā)揮著重要的作用。不同于其他互聯(lián)網(wǎng)招聘企業(yè), ...
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