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); }

首頁 > 行業(yè)圖譜 >

1234567 3/7

機器學習算法需要注意的一些問題

機器學習算法需要注意的一些問題
2016-05-05
機器學習算法需要注意的一些問題 對于機器學習的實際運用,光停留在知道了解的層面還不夠,我們需要對實際中容易遇到的一些問題進行深入的挖掘理解。我打算將一些瑣碎的知識點做一個整理。 1 數(shù)據(jù)不平衡問 ...

機器學習—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案

機器學習—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案
2016-04-12
機器學習—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案 大數(shù)據(jù)時代里,互聯(lián)網(wǎng)用戶每天都會直接或間接使用到大數(shù)據(jù)技術的成果,直接面向用戶的比如搜索引擎的排序結果,間接影響用戶的比如網(wǎng)絡游戲的流失用戶預測、支付平臺的欺 ...

R語言與機器學習(分類算法)支持向量機

R語言與機器學習(分類算法)支持向量機
2016-03-26
R語言與機器學習(分類算法)支持向量機 說到支持向量機,必須要提到july大神的《支持向量機通俗導論》,個人感覺再怎么寫也不可能寫得比他更好的了。這也正如青蓮居士見到崔顥的黃鶴樓后也只能嘆“此處有景道 ...
實現(xiàn)大數(shù)據(jù),從小樣本中篩選海量樣本
2016-01-21
實現(xiàn)大數(shù)據(jù),從小樣本中篩選海量樣本 從小樣本到大數(shù)據(jù):概念與誤區(qū) 最近兩年產(chǎn)生并記錄的數(shù)據(jù),總量占到人類文明以來所有數(shù)據(jù)總和的90%。我們源源不斷記錄著一切有價值的信息,世界和萬物的變化數(shù)據(jù)變成一 ...

數(shù)據(jù)模型需要多少訓練數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)模型需要多少訓練數(shù)據(jù)
2016-01-10
數(shù)據(jù)模型需要多少訓練數(shù)據(jù) 毫無疑問機器學習是大數(shù)據(jù)分析不可或缺的一部分,在使用機器學習技術的時候工程師除了要選擇合適的算法之外還需要選擇合適的樣本數(shù)據(jù)。那么工程師到底應該選擇哪些樣本數(shù)據(jù)、選擇多少 ...

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器學習中會產(chǎn)生什么?當然是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 ...

機器學習中有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別表現(xiàn)在什么方面?

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

對于KNN算法概念以及原理的簡單理解

對于KNN算法概念以及原理的簡單理解
2020-07-09
KNN的全稱是K-Nearest Neighbors,具體意思為K個最近的鄰居。KNN算法可以說是機器學習算法中最簡單、最基礎的算法了。既能用于分類,也能用于回歸。是通過測量不同特征值之間的距離來進行分類。 KNN的基本思路 ...

線性可分支持向量機、線性支持向量機、非線性支持向量機的區(qū)別有哪些

線性可分支持向量機、線性支持向量機、非線性支持向量機的區(qū)別有哪些
2020-07-03
支持向量機是一種二類分類模型.它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器。其學習策略是間隔最大化,可形式化為求解凸二次規(guī)劃問題,也等價于正則化的合葉損失函數(shù)的最小化問題。 支持向量機學習 ...
SVM和LR有哪些相同點和不同點
2020-07-03
SVM和LR是機器學習中常用的算法,今天就讓我們來看一下這兩者有哪些相同點和不同點吧。 SVM和LR的相同點: 1.LR和SVM都是有監(jiān)督的學習 2.LR和SVM都可以處理分類問題,且一般都用于處理線性二分類問題(在 ...

支持向量機SVM 概念及特征介紹

支持向量機SVM 概念及特征介紹
2020-07-03
支持向量機SVM(Support Vector Machine),是常見的一種判別方法。在機器學習領域,是有監(jiān)督學習模型,通常用來進行模式識別、分類及回歸分析,主要針對小樣本數(shù)據(jù)進行學習、分類和預測,類似的根據(jù)樣本進行學習的 ...
數(shù)據(jù)清洗中常用的異常值檢測的幾種方法
2020-06-30
異常值是指樣本中的個別值,其數(shù)值明顯偏離它(或它們們)所屬樣本的其余觀測值。異常值分析目的是檢驗是否有錄入錯誤的數(shù)據(jù)以及是否含有不合常理的數(shù)據(jù)時。如果對異常值的存在忽視不見,在數(shù)據(jù)的計算分析過程中把異 ...

如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等機器學習算法

如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等機器學習算法
2020-05-27
機器學習既是藝術又是科學。但當您查看機器學習算法時,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器學習。 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), ...

如何將機器學習與靈敏性分析相結合來制定業(yè)務策略?

如何將機器學習與靈敏性分析相結合來制定業(yè)務策略?
2020-03-03
作者 | Jeremy Curuksu 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 數(shù)不清的企業(yè)通常使用機器學習(ML)來輔助決策。但是,在大多數(shù)情況下,機器學習系統(tǒng)做出的預測和業(yè)務決策仍然需要人類用戶的直覺來做出判斷 ...

機器學習的敲門磚:kNN算法(上)

機器學習的敲門磚:kNN算法(上)
2019-10-15
作者 | Japson 來源 | 木東居士 0x00 前言 天下苦數(shù)學久矣! 對于很多想要入門機器學習的工程師來說,數(shù)學是通往AI道路上的第一支攔路虎。一些已經(jīng)工作的同學不得不撿起早已還給老師 ...

一文讀懂機器學習分類算法(附圖文詳解)

一文讀懂機器學習分類算法(附圖文詳解)
2019-09-25
作者 | Badreesh Shetty 整理 | 大數(shù)據(jù)文摘 說起分類算法,相信學過機器學習的同學都能侃上一二。 可是,你能夠如數(shù)家珍地說出所有常用的分類算法,以及他們的特征、優(yōu)缺點嗎?比如說, ...

數(shù)據(jù)科學家不可不知的10種機器學習方法

數(shù)據(jù)科學家不可不知的10種機器學習方法
2019-09-19
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 10 machine learning methods that every data scientist should know 機器學習是研究和工業(yè)中的熱門話題,新方法一直在發(fā)展。該領域的速度和復雜性使得即使對于專家而 ...

人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展緩慢的原因

人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展緩慢的原因
2019-05-08
人工智能是現(xiàn)在十分火熱的技術和話題,可見當下科技發(fā)展的魅力尤其是人工智能領域給人們的生活帶來極大的提升和便捷,手機中和各類智能產(chǎn)品的智能語音對話也給我們的生活帶來了很大的樂趣。而人工智能的核心技 ...

三種經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘算法

三種經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘算法
2019-04-23
算法,可以說是很多技術的核心,而數(shù)據(jù)挖掘也是這樣的。數(shù)據(jù)挖掘中有很多的算法,正是這些算法的存在,我們的數(shù)據(jù)挖掘才能夠解決更多的問題。如果我們掌握了這些算法,我們就能夠順利地進行數(shù)據(jù)挖掘工作,在這 ...

機器學習常見算法的優(yōu)缺點之SVM和線性回歸

機器學習常見算法的優(yōu)缺點之SVM和線性回歸
2019-04-03
在之前的文章中我們給大家介紹了很多關于機器學習的算法知識,通過這些知識我們不難發(fā)現(xiàn)每個算法都是有很多功能的,這些功能能夠更好地幫助大家理解機器學習的相關知識,在這篇文章中我們給大家介紹一下 ...
1234567 3/7

OK
客服在線
立即咨詢