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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(cè)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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):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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邏輯回歸,決策樹(shù),支持向量機(jī) 選擇方案

邏輯回歸,決策樹(shù),支持向量機(jī) 選擇方案
2018-01-16
邏輯回歸,決策樹(shù),支持向量機(jī) 選擇方案 分類是我們?cè)诠I(yè)界經(jīng)常遇到的場(chǎng)景,本文探討了3種常用的分類器,邏輯回歸LR,決策樹(shù)DT和支持向量機(jī)SVM。 這三個(gè)算法都被廣泛應(yīng)用于分類(當(dāng)然LR,DT和SVR也可以用于 ...

如何為分類問(wèn)題選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

如何為分類問(wèn)題選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2018-01-12
如何為分類問(wèn)題選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法 若要達(dá)到一定的準(zhǔn)確率,需要嘗試各種各樣的分類器,并通過(guò)交叉驗(yàn)證選擇最好的一個(gè)。但是,如果你只是為你的問(wèn)題尋找一個(gè)“足夠好”的算法或者一個(gè)起點(diǎn),以下準(zhǔn)則有利于 ...

一文讀懂聚類算法

一文讀懂聚類算法
2018-01-11
一文讀懂聚類算法 1. 聚類的基本概念 1.1 定義 聚類是數(shù)據(jù)挖掘中的概念,就是按照某個(gè)特定標(biāo)準(zhǔn)(如距離)把一個(gè)數(shù)據(jù)集分割成不同的類或簇,使得同一個(gè)簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象的相似性盡可能大,同時(shí)不在同一個(gè)簇中 ...

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

在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)中,有哪些需要特別注意的點(diǎn)
2017-12-23
在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)中,有哪些需要特別注意的點(diǎn) 人工智能是近年來(lái)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(lái)越受到矚目。在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)過(guò)程中,有哪些特別需要注意的要 ...
R語(yǔ)言中樣本平衡的幾種方法
2017-12-06
R語(yǔ)言中樣本平衡的幾種方法 在對(duì)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(cè)結(jié)果甚至可能是有偏的,而預(yù)測(cè)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(méi)法從樣本量少的類中 ...

用Python給文本創(chuàng)立向量空間模型的教程

用Python給文本創(chuàng)立向量空間模型的教程
2017-08-15
用Python給文本創(chuàng)立向量空間模型的教程 我們需要開(kāi)始思考如何將文本集合轉(zhuǎn)化為可量化的東西。最簡(jiǎn)單的方法是考慮詞頻。 我將盡量嘗試不使用NLTK和Scikits-Learn包。我們首先使用Python講解一些基本概念。 ...

人工智能和大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中需要主意這12點(diǎn)

人工智能和大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中需要主意這12點(diǎn)
2017-08-12
人工智能和大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中需要主意這12點(diǎn) 人工智能是近年來(lái)科技發(fā)展的重要方向,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,對(duì)數(shù)據(jù)采集、挖掘、應(yīng)用的技術(shù)越來(lái)越受到矚目。在人工智能和大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中,有哪些特別需要注意的要點(diǎn)? ...

機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱

機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱
2017-07-24
機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱 本文主要解釋一些關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)的主要概念,與評(píng)價(jià)中可能會(huì)遇到的一些陷阱。如訓(xùn)練集-驗(yàn)證集二劃分校驗(yàn)(Hold-out validation) ...

人工智能和大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中需要注意這12點(diǎn)

人工智能和大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中需要注意這12點(diǎn)
2017-07-18
人工智能和大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中需要注意這12點(diǎn)  人工智能是近年來(lái)科技發(fā)展的重要方向,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,對(duì)數(shù)據(jù)采集、挖掘、應(yīng)用的技術(shù)越來(lái)越受到矚目。在人工智能和大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中,有哪些特別需要注意的要點(diǎn) ...

R之KNN算法

R之KNN算法
2017-07-09
R之KNN算法 KNN(k-Nearest Neighbor)分類算法是數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)中較簡(jiǎn)單的方法之一。所謂k最近鄰,就是k個(gè)最近的鄰居的意思,說(shuō)的是每個(gè)樣本都可以用它最接近的k個(gè)鄰居來(lái)代表。 例如,上圖中,綠色圓 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征—特征選擇的方法以及注意點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征—特征選擇的方法以及注意點(diǎn)
2017-07-04
機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征—特征選擇的方法以及注意點(diǎn) 關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征我有話要說(shuō) 在這次校園招聘的過(guò)程中,我學(xué)到了很多的東西,也糾正了我之前的算法至上的思想,尤其是面試百度的過(guò)程中,讓我漸漸意識(shí)到 ...

從模型選擇到超參調(diào)整,六步教你如何為機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目選擇算法

從模型選擇到超參調(diào)整,六步教你如何為機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目選擇算法
2017-04-01
從模型選擇到超參調(diào)整,六步教你如何為機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目選擇算法 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)一步火熱,越來(lái)越多的算法已經(jīng)可以用在許多任務(wù)的執(zhí)行上,并且表現(xiàn)出色。 但是動(dòng)手之前到底哪個(gè)算法可以解決我們特定的實(shí)際問(wèn) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(三)支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)階

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(三)支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)階
2017-03-26
機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(三)支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)階 五、核函數(shù) 如果我們的正常的樣本分布如下圖左邊所示,之所以說(shuō)是正常的指的是,不是上面說(shuō)的那樣由于某些頑固的離群點(diǎn)導(dǎo)致的線性不可分。它是真的 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(二)支持向量機(jī)(SVM)初級(jí)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(二)支持向量機(jī)(SVM)初級(jí)
2017-03-26
機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(二)支持向量機(jī)(SVM)初級(jí) 一、引入 支持向量機(jī)(SupportVector Machines),這個(gè)名字可是響當(dāng)當(dāng)?shù)?,在機(jī)器學(xué)習(xí)或者模式識(shí)別領(lǐng)域可是無(wú)人不知,無(wú)人不曉啊。八九十年代的時(shí)候 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(一)k近鄰(KNN)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(一)k近鄰(KNN)
2017-03-26
機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(一)k近鄰(KNN) 一、kNN算法分析 K最近鄰(k-Nearest Neighbor,KNN)分類算法可以說(shuō)是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法了。它采用測(cè)量不同特征值之間的距離方法進(jìn)行分類。它的思想很簡(jiǎn) ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—支持向量機(jī)

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—支持向量機(jī)
2017-03-20
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—支持向量機(jī) 支持向量機(jī)(Support Vector Machines, SVM)被公認(rèn)為比較優(yōu)秀的分類模型,有很多人對(duì)SVM的基本原理做了闡述,我在學(xué)習(xí)的過(guò)程中也借鑒了他們的研究成果,在我介紹基本 ...

數(shù)據(jù)挖掘十大算法之CART詳解

數(shù)據(jù)挖掘十大算法之CART詳解
2017-03-16
數(shù)據(jù)挖掘十大算法之CART詳解 CART生成 CART假設(shè)決策樹(shù)是二叉樹(shù),內(nèi)部結(jié)點(diǎn)特征的取值為“是”和“否”,左分支是取值為“是”的分支,右分支是取值為“否”的分支。這樣的決策樹(shù)等價(jià)于遞歸地二分每個(gè)特征,將 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中特征選擇概述

機(jī)器學(xué)習(xí)中特征選擇概述
2017-03-11
機(jī)器學(xué)習(xí)中特征選擇概述 1. 背景 1.1 問(wèn)題 在機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用中,特征數(shù)量可能較多,其中可能存在不相關(guān)的特征,特征之間也可能存在相關(guān)性,容易導(dǎo)致如下的后果:  (1) 特征個(gè)數(shù)越多,分析特征 ...

聊一聊特征學(xué)習(xí)在用戶偏好預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

聊一聊特征學(xué)習(xí)在用戶偏好預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
2017-03-02
本文聊聊如何利用客戶購(gòu)買行為預(yù)測(cè)其偏好。 為了基于客戶購(gòu)買行為預(yù)測(cè)其偏好,可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)中比較新興的稀疏編碼和稀疏限制性玻爾茲曼機(jī)將原始數(shù)據(jù)變換成稀疏高緯表示。這些特征學(xué)習(xí)技巧獨(dú)立于預(yù)測(cè)模 ...

R語(yǔ)言不平衡數(shù)據(jù)分類指南

R語(yǔ)言不平衡數(shù)據(jù)分類指南
2017-02-27
R語(yǔ)言不平衡數(shù)據(jù)分類指南 目前我們發(fā)展出了不少機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)建模,基于數(shù)據(jù)進(jìn)行一些預(yù)測(cè)已經(jīng)不再是難事。不論我們建立的是回歸或是分類模型,只要我們選擇了合適的算法,總能得到比較精確的結(jié)果。然而 ...
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