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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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K最近鄰(KNN,k-Nearest Neighbor)準(zhǔn)確理解

K最近鄰(KNN,k-Nearest Neighbor)準(zhǔn)確理解
2016-12-28
K最近鄰(KNN,k-Nearest Neighbor)準(zhǔn)確理解 用了之后,發(fā)現(xiàn)我用的都是1NN,所以查閱了一下相關(guān)文獻(xiàn),才對(duì)KNN理解正確了,真是丟人了。 下圖中,綠色圓要被決定賦予哪個(gè)類,是紅色三角形還是藍(lán)色四方形?如果K ...

kernel 核函數(shù) 意義 作用 原理_機(jī)器學(xué)習(xí)

kernel 核函數(shù) 意義 作用 原理_機(jī)器學(xué)習(xí)
2016-12-14
kernel 核函數(shù) 意義 作用 原理_機(jī)器學(xué)習(xí) 核函數(shù)目的:把原坐標(biāo)系里線性不可分的數(shù)據(jù)用Kernel投影到另一個(gè)空間,盡量使得數(shù)據(jù)在新的空間里線性可分。 核函數(shù)方法的廣泛應(yīng)用,與其特點(diǎn)是分不開的: ...

數(shù)據(jù)挖掘分類方法小結(jié)_數(shù)據(jù)挖掘中的基于決策樹的分類方法

數(shù)據(jù)挖掘分類方法小結(jié)_數(shù)據(jù)挖掘中的基于決策樹的分類方法
2016-12-14
數(shù)據(jù)挖掘分類方法小結(jié)_數(shù)據(jù)挖掘中的基于決策樹的分類方法 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),數(shù)據(jù)庫(kù)或者其它信息庫(kù)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(cè)是兩種數(shù)據(jù)分析形式,它們可以用來抽取能夠描 ...

用R語言實(shí)現(xiàn)對(duì)不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法

用R語言實(shí)現(xiàn)對(duì)不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法
2016-09-07
用R語言實(shí)現(xiàn)對(duì)不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法 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。那么,這種結(jié)果是為何發(fā)生的呢?到底是什 ...

數(shù)據(jù)挖掘- 分類算法比較

數(shù)據(jù)挖掘- 分類算法比較
2016-07-20
數(shù)據(jù)挖掘- 分類算法比較 隨著計(jì)算能力、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展,人類積累的數(shù)據(jù)量正以指數(shù)速度增長(zhǎng)。對(duì)于這些數(shù)據(jù),人們迫切希望從中提取出隱藏其中的有用信息,更需要發(fā)現(xiàn)更深層次的規(guī)律,對(duì)決策,商務(wù)應(yīng)用提 ...

常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較

常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較
2016-07-11
常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較 機(jī)器學(xué)習(xí)算法太多了,分類、回歸、聚類、推薦、圖像識(shí)別領(lǐng)域等等,要想找到一個(gè)合適算法真的不容易,所以在實(shí)際應(yīng)用中,我們一般都是采用啟發(fā)式學(xué)習(xí)方式來實(shí)驗(yàn)。通常最開始我們都會(huì)選擇 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中應(yīng)避免的7種常見錯(cuò)誤

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中應(yīng)避免的7種常見錯(cuò)誤
2016-06-02
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中應(yīng)避免的7種常見錯(cuò)誤 在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,每個(gè)給定的建模問題都存在幾十種解法,本文作者認(rèn)為,模型算法的假設(shè)并不一定適用于手頭的數(shù)據(jù);在追求模型最佳性能時(shí),重要的是選擇適合數(shù)據(jù)集(尤其是“ ...

矩陣分解在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用:NMF和經(jīng)典SVD實(shí)戰(zhàn)

矩陣分解在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用:NMF和經(jīng)典SVD實(shí)戰(zhàn)
2016-05-06
矩陣分解在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用:NMF和經(jīng)典SVD實(shí)戰(zhàn) 數(shù)據(jù)  關(guān)于NMF,在隱語義模型和NMF(非負(fù)矩陣分解)已經(jīng)有過介紹。 用戶和物品的主題分布 運(yùn)行后輸出: 可視化物品的主 ...

線性判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法分析

線性判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法分析
2016-04-24
線性判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法分析 一. LDA算法概述: 線性判別式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher線性判別(Fisher Linear&nbs ...

如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)挖掘

如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)挖掘
2016-04-20
互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)不可能靠人工一個(gè)個(gè)處理,只能依靠計(jì)算機(jī)批量處理。最初的做法是人為設(shè)定好一些規(guī)則,由機(jī)器來執(zhí)行。但特征一多規(guī)則就很難制定,即使定下了規(guī)則也沒法根據(jù)實(shí)際情況靈活變化。機(jī)器學(xué)習(xí)可以很好的解決 ...

美團(tuán)實(shí)例詳解機(jī)器學(xué)習(xí)如何解決問題

美團(tuán)實(shí)例詳解機(jī)器學(xué)習(xí)如何解決問題
2016-04-06
前言:隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,機(jī)器學(xué)習(xí)成為解決問題的一種重要且關(guān)鍵的工具。不管是工業(yè)界還是學(xué)術(shù)界,機(jī)器學(xué)習(xí)都是一個(gè)炙手可熱的方向,但是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究各有側(cè)重,學(xué)術(shù)界側(cè)重于對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)理論的 ...

統(tǒng)計(jì)中分類算法總結(jié)

統(tǒng)計(jì)中分類算法總結(jié)
2016-03-19
統(tǒng)計(jì)中分類算法總結(jié) 對(duì)于很多做統(tǒng)計(jì)的人員來說,對(duì)統(tǒng)計(jì)中的算法知道的不是很全面,下面就對(duì)統(tǒng)計(jì)中分類算法做個(gè)總結(jié)。 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 主要有兩種: l   歸一化處理 主要通過把數(shù)據(jù)歸一到一 ...
數(shù)據(jù)挖掘十大算法總結(jié)--核心思想,算法優(yōu)缺點(diǎn),應(yīng)用領(lǐng)域,數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)缺點(diǎn)
2016-03-19
數(shù)據(jù)挖掘十大算法總結(jié)--核心思想,算法優(yōu)缺點(diǎn),應(yīng)用領(lǐng)域,數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)缺點(diǎn) 本文所涉算法均只概述核心思想,具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)參看“數(shù)據(jù)挖掘算法學(xué)習(xí)”分類下其他文章,不定期更新中。轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處,謝謝。 參考 ...
把小樣本經(jīng)驗(yàn)用在海量樣本篩選上,才是大數(shù)據(jù)的價(jià)值
2016-02-26
把小樣本經(jīng)驗(yàn)用在海量樣本篩選上,才是大數(shù)據(jù)的價(jià)值 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?cè)丛床粩嘤涗浿磺杏袃r(jià)值的信息, ...

 數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的10大經(jīng)典算法分享

數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的10大經(jīng)典算法分享
2016-02-12
 數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的10大經(jīng)典算法分享 在和數(shù)據(jù)挖掘方面的朋友聊天時(shí),會(huì)討論一些關(guān)于挖掘領(lǐng)域方面知識(shí),對(duì)于10大經(jīng)典算法還有過一次激烈的討論,應(yīng)為當(dāng)時(shí)是剛接觸數(shù)據(jù)挖掘,不是很懂。國(guó)際權(quán)威的學(xué)術(shù)組織the ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法一覽

機(jī)器學(xué)習(xí)算法一覽
2016-01-18
文 | 寒小陽 來源  | CSDN博客 引言 提起筆來寫這篇博客,突然有點(diǎn)愧疚和尷尬。愧疚的是,工作雜事多,加之懶癌嚴(yán)重,導(dǎo)致這個(gè)系列一直沒有更新,向關(guān)注該系列的同學(xué)們道個(gè) ...
聚類分析的主要步驟
2015-11-30
聚類分析的主要步驟 聚類分析的主要步驟 1.數(shù)據(jù)預(yù)處理, 2.為衡量數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似度定義一個(gè)距離函數(shù), 3.聚類或分組, 4.評(píng)估輸出。 數(shù)據(jù)預(yù)處理包括選擇數(shù)量,類型和 ...
數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法及各自優(yōu)勢(shì)
2015-10-27
數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法及各自優(yōu)勢(shì) 不僅僅是選中的十大算法,其實(shí)參加評(píng)選的18種算法,實(shí)際上隨便拿出一種來都可以稱得上是經(jīng)典算法,它們?cè)跀?shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域都產(chǎn)生了極為深遠(yuǎn)的影響。 1. C4.5 ...

數(shù)據(jù)挖掘 特異群組挖掘的框架與應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘 特異群組挖掘的框架與應(yīng)用
2015-10-13
數(shù)據(jù)挖掘 特異群組挖掘的框架與應(yīng)用 特異群組挖掘在證券金融、醫(yī)療保險(xiǎn)、智能交通、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和生命科學(xué)研究等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。特異群組挖掘與聚類、異常挖掘都屬于根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)象的相似性來劃分?jǐn)?shù)據(jù) ...
數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法
2015-09-14
數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法 國(guó)際權(quán)威的學(xué)術(shù)組織the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月評(píng)選出了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的十大經(jīng)典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaB ...
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