99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

cda

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(gè)參數(shù)驗(yàn)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(gè)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(tái)檢測極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)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(jì)時(shí)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); }

首頁 > 行業(yè)圖譜 >

1234567 2/7

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(fēng)控 大家好，我是小伍哥，今天給大家分享的是一個(gè)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€(gè)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(rèn)證考試模擬題庫（第一期）

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認(rèn)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(yù)測準(zhǔn)確度 C.模型描述的簡潔度 2、下面有關(guān)分類算法的準(zhǔn)確率，查全率，F(xiàn)1值的描述，錯(cuò)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(cuò)誤數(shù)據(jù)對建模的影響，提高建模的準(zhǔn)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(shí)點(diǎn)《機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念》

CDA LEVEL 1 考試，知識(shí)點(diǎn)《機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念》
2024-10-04
機(jī)器學(xué)習(xí)研究如何讓計(jì)算機(jī)不需要明確的程序也能具備學(xué)習(xí)能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型構(gòu)建流程 既然我們機(jī)器學(xué)習(xí)是借助數(shù)學(xué)模型理解數(shù)學(xué)，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(diǎn)
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(diǎn) 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(shí)代，對數(shù)據(jù)采集、挖掘、應(yīng)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(diǎn)? ...

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(jī)器學(xué)習(xí)的研究熱點(diǎn)，它對原始數(shù)據(jù)集的多個(gè)聚類結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)和集成，得到一個(gè)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(xué)者的研究證明聚類集成能有效 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)入門報(bào)告之 解決問題一般工作流程
2018-03-20
機(jī)器學(xué)習(xí)入門報(bào)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(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決問題的工作一般分為4個(gè)步驟： 一．     數(shù)據(jù)預(yù)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(shí)例的學(xué)習(xí)方法中最基本的，先介紹基于實(shí)例學(xué)習(xí)的相關(guān)概念。     基于實(shí)例的學(xué)習(xí)     1.已知一系列的訓(xùn)練樣例，很多學(xué)習(xí) ...
數(shù)據(jù)挖掘筆記-聚類-Canopy-原理與簡單實(shí)現(xiàn)
2017-12-10
數(shù)據(jù)挖掘筆記-聚類-Canopy-原理與簡單實(shí)現(xiàn) Canopy聚類算法是一個(gè)將對象分組到類的簡單、快速、精確地方法。每個(gè)對象用多維特征空間里的一個(gè)點(diǎn)來表示。這個(gè)算法使用一個(gè)快速近似距離度量和兩個(gè)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(yīng)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(diǎn)? ...
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(gè)案間的相似性來對個(gè)案進(jìn)行分類。類似個(gè)案相互靠近，而不同個(gè)案相互遠(yuǎn)離。因此，通過兩個(gè)個(gè)案之間的距離 ...

如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)不平衡問題

如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)不平衡問題
2017-07-09
如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)不平衡問題 這幾年來，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘非?；馃幔鼈冎饾u為世界帶來實(shí)際價(jià)值。與此同時(shí)，越來越多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法從學(xué)術(shù)界走向工業(yè)界，而在這個(gè)過程中會(huì)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(jìn)行建模時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能并不穩(wěn)定，其預(yù)測結(jié)果甚至可能是有偏的，而預(yù)測精度此時(shí)也變得帶有誤導(dǎo)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(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—非線性支持向量機(jī)

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—非線性支持向量機(jī)
2017-03-21
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—非線性支持向量機(jī) 一、回顧 介紹了支持向量機(jī)的基本概念，線性可分支持向量機(jī)的原理以及線性支持向量機(jī)的原理，線性可分支持向量機(jī)是線性支持向量機(jī)的基礎(chǔ)。對于線性支持向量機(jī)，選擇 ...

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性支持向量機(jī)

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性支持向量機(jī)
2017-03-21
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性支持向量機(jī) 一、線性支持向量機(jī)的概念     線性支持向量機(jī)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(shí)現(xiàn)分類。對于這樣的數(shù)據(jù)集，類似 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的kNN算法及Matlab實(shí)例

機(jī)器學(xué)習(xí)中的kNN算法及Matlab實(shí)例
2017-03-18
機(jī)器學(xué)習(xí)中的kNN算法及Matlab實(shí)例 K最近鄰(k-Nearest  Neighbor，KNN)分類算法，是一個(gè)理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思路是：如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相似（即 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)：決策樹（Decision Tree）

機(jī)器學(xué)習(xí)：決策樹（Decision Tree）
2017-03-11
機(jī)器學(xué)習(xí)：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(rèn)為是if-then規(guī)則的集合，也可以認(rèn)為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。在學(xué)習(xí)時(shí)，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(dòng)的決策提供所需要的知識(shí)。分類與預(yù)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(yù)測未來數(shù)據(jù)趨勢的 ...

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高價(jià)值用戶自動(dòng)發(fā)現(xiàn)

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高價(jià)值用戶自動(dòng)發(fā)現(xiàn)
2016-06-05
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高價(jià)值用戶自動(dòng)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(shí)服務(wù)企業(yè)和求職者，作為兩者互動(dòng)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)， ...
1234567 2/7

OK
客服在線
立即咨詢