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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(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)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(qǐng)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要注意的一些問題

機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要注意的一些問題
2016-05-05
機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要注意的一些問題 對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際運(yùn)用,光停留在知道了解的層面還不夠,我們需要對(duì)實(shí)際中容易遇到的一些問題進(jìn)行深入的挖掘理解。我打算將一些瑣碎的知識(shí)點(diǎn)做一個(gè)整理。 1 數(shù)據(jù)不平衡問 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案

機(jī)器學(xué)習(xí)—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案
2016-04-12
機(jī)器學(xué)習(xí)—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案 大數(shù)據(jù)時(shí)代里,互聯(lián)網(wǎng)用戶每天都會(huì)直接或間接使用到大數(shù)據(jù)技術(shù)的成果,直接面向用戶的比如搜索引擎的排序結(jié)果,間接影響用戶的比如網(wǎng)絡(luò)游戲的流失用戶預(yù)測、支付平臺(tái)的欺 ...

R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)(分類算法)支持向量機(jī)

R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)(分類算法)支持向量機(jī)
2016-03-26
R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)(分類算法)支持向量機(jī) 說到支持向量機(jī),必須要提到j(luò)uly大神的《支持向量機(jī)通俗導(dǎo)論》,個(gè)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(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù),從小樣本中篩選海量樣本
2016-01-21
實(shí)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(jià)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(xùn)練數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)模型需要多少訓(xùn)練數(shù)據(jù)
2016-01-10
數(shù)據(jù)模型需要多少訓(xùn)練數(shù)據(jù) 毫無疑問機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)分析不可或缺的一部分,在使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的時(shí)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(yīng)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(shí)現(xiàn)?

KNN最近鄰算法原理是什么?如何實(shí)現(xiàn)?
2020-07-24
把近朱者赤,近墨者黑這一思想運(yùn)用到機(jī)器學(xué)習(xí)中會(huì)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(duì)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 ...

對(duì)于KNN算法概念以及原理的簡單理解

對(duì)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(gè)最近的鄰居。KNN算法可以說是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最簡單、最基礎(chǔ)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(jìn)行分類。 KNN的基本思路 ...

線性可分支持向量機(jī)、線性支持向量機(jī)、非線性支持向量機(jī)的區(qū)別有哪些

線性可分支持向量機(jī)、線性支持向量機(jī)、非線性支持向量機(jī)的區(qū)別有哪些
2020-07-03
支持向量機(jī)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(xué)習(xí)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(jià)于正則化的合葉損失函數(shù)的最小化問題。 支持向量機(jī)學(xué)習(xí) ...
SVM和LR有哪些相同點(diǎn)和不同點(diǎn)
2020-07-03
SVM和LR是機(jī)器學(xué)習(xí)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(diǎn)和不同點(diǎn)吧。 SVM和LR的相同點(diǎn): 1.LR和SVM都是有監(jiān)督的學(xué)習(xí) 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(jī)SVM 概念及特征介紹

支持向量機(jī)SVM 概念及特征介紹
2020-07-03
支持向量機(jī)SVM(Support Vector Machine),是常見的一種判別方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,是有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,通常用來進(jìn)行模式識(shí)別、分類及回歸分析,主要針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分類和預(yù)測,類似的根據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)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(gè)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(yàn)是否有錄入錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)以及是否含有不合常理的數(shù)據(jù)時(shí)。如果對(duì)異常值的存在忽視不見,在數(shù)據(jù)的計(jì)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(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(shí),沒有一種解決方案或一種適合所有情況的算法。有幾個(gè)因素會(huì)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(dú)特的方法。例如,如果您使用推薦系統(tǒng), ...

如何將機(jī)器學(xué)習(xí)與靈敏性分析相結(jié)合來制定業(yè)務(wù)策略?

如何將機(jī)器學(xué)習(xí)與靈敏性分析相結(jié)合來制定業(yè)務(wù)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(jī)器學(xué)習(xí)(ML)來輔助決策。但是,在大多數(shù)情況下,機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)做出的預(yù)測和業(yè)務(wù)決策仍然需要人類用戶的直覺來做出判斷 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚:kNN算法(上)

機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)久矣! 對(duì)于很多想要入門機(jī)器學(xué)習(xí)的工程師來說,數(shù)學(xué)是通往AI道路上的第一支攔路虎。一些已經(jīng)工作的同學(xué)不得不撿起早已還給老師 ...

一文讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法(附圖文詳解)

一文讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)過機(jī)器學(xué)習(xí)的同學(xué)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(diǎn)嗎?比如說, ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家不可不知的10種機(jī)器學(xué)習(xí)方法

數(shù)據(jù)科學(xué)家不可不知的10種機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)是研究和工業(yè)中的熱門話題,新方法一直在發(fā)展。該領(lǐng)域的速度和復(fù)雜性使得即使對(duì)于專家而 ...

人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展緩慢的原因

人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shù)和話題,可見當(dāng)下科技發(fā)展的魅力尤其是人工智能領(lǐng)域給人們的生活帶來極大的提升和便捷,手機(jī)中和各類智能產(chǎn)品的智能語音對(duì)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(shù)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(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作,在這 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法的優(yōu)缺點(diǎn)之SVM和線性回歸

機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法的優(yōu)缺點(diǎn)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(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法知識(shí),通過這些知識(shí)我們不難發(fā)現(xiàn)每個(gè)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(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí),在這篇文章中我們給大家介紹一下 ...
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