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數字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須,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", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見: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); }

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K最近鄰(KNN,k-Nearest Neighbor)準確理解

K最近鄰(KNN,k-Nearest Neighbor)準確理解
2016-12-28
K最近鄰(KNN,k-Nearest Neighbor)準確理解 用了之后,發(fā)現(xiàn)我用的都是1NN,所以查閱了一下相關文獻,才對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類,是紅色三角形還是藍色四方形?如果K ...

kernel 核函數 意義 作用 原理_機器學習

kernel 核函數 意義 作用 原理_機器學習
2016-12-14
kernel 核函數 意義 作用 原理_機器學習 核函數目的:把原坐標系里線性不可分的數據用Kernel投影到另一個空間,盡量使得數據在新的空間里線性可分。 核函數方法的廣泛應用,與其特點是分不開的: ...

數據挖掘分類方法小結_數據挖掘中的基于決策樹的分類方法

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2016-12-14
數據挖掘分類方法小結_數據挖掘中的基于決策樹的分類方法 數據倉庫,數據庫或者其它信息庫中隱藏著許多可以為商業(yè)、科研等活動的決策提供所需要的知識。分類與預測是兩種數據分析形式,它們可以用來抽取能夠描 ...

用R語言實現(xiàn)對不平衡數據的四種處理方法

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2016-09-07
用R語言實現(xiàn)對不平衡數據的四種處理方法 在對不平衡的分類數據集進行建模時,機器學習算法可能并不穩(wěn)定,其預測結果甚至可能是有偏的,而預測精度此時也變得帶有誤導性。那么,這種結果是為何發(fā)生的呢?到底是什 ...

數據挖掘- 分類算法比較

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2016-07-20
數據挖掘- 分類算法比較 隨著計算能力、存儲、網絡的高速發(fā)展,人類積累的數據量正以指數速度增長。對于這些數據,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,對決策,商務應用提 ...

常見機器學習算法比較

常見機器學習算法比較
2016-07-11
常見機器學習算法比較 機器學習算法太多了,分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領域等等,要想找到一個合適算法真的不容易,所以在實際應用中,我們一般都是采用啟發(fā)式學習方式來實驗。通常最開始我們都會選擇 ...

機器學習實踐中應避免的7種常見錯誤

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2016-06-02
機器學習實踐中應避免的7種常見錯誤 在機器學習領域,每個給定的建模問題都存在幾十種解法,本文作者認為,模型算法的假設并不一定適用于手頭的數據;在追求模型最佳性能時,重要的是選擇適合數據集(尤其是“ ...

矩陣分解在推薦系統(tǒng)中的應用:NMF和經典SVD實戰(zhàn)

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2016-05-06
矩陣分解在推薦系統(tǒng)中的應用:NMF和經典SVD實戰(zhàn) 數據  關于NMF,在隱語義模型和NMF(非負矩陣分解)已經有過介紹。 用戶和物品的主題分布 運行后輸出: 可視化物品的主 ...

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

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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 ...

如何利用機器學習進行海量數據挖掘

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2016-04-20
互聯(lián)網的海量數據不可能靠人工一個個處理,只能依靠計算機批量處理。最初的做法是人為設定好一些規(guī)則,由機器來執(zhí)行。但特征一多規(guī)則就很難制定,即使定下了規(guī)則也沒法根據實際情況靈活變化。機器學習可以很好的解決 ...

美團實例詳解機器學習如何解決問題

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2016-04-06
前言:隨著大數據時代的到來,機器學習成為解決問題的一種重要且關鍵的工具。不管是工業(yè)界還是學術界,機器學習都是一個炙手可熱的方向,但是學術界和工業(yè)界對機器學習的研究各有側重,學術界側重于對機器學習理論的 ...

統(tǒng)計中分類算法總結

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2016-03-19
統(tǒng)計中分類算法總結 對于很多做統(tǒng)計的人員來說,對統(tǒng)計中的算法知道的不是很全面,下面就對統(tǒng)計中分類算法做個總結。 數據轉換 主要有兩種: l   歸一化處理 主要通過把數據歸一到一 ...
數據挖掘十大算法總結--核心思想,算法優(yōu)缺點,應用領域,數據挖掘優(yōu)缺點
2016-03-19
數據挖掘十大算法總結--核心思想,算法優(yōu)缺點,應用領域,數據挖掘優(yōu)缺點 本文所涉算法均只概述核心思想,具體實現(xiàn)細節(jié)參看“數據挖掘算法學習”分類下其他文章,不定期更新中。轉載請注明出處,謝謝。 參考 ...
把小樣本經驗用在海量樣本篩選上,才是大數據的價值
2016-02-26
把小樣本經驗用在海量樣本篩選上,才是大數據的價值 從小樣本到大數據:概念與誤區(qū) 最近兩年產生并記錄的數據,總量占到人類文明以來所有數據總和的90%。我們源源不斷記錄著一切有價值的信息, ...

 數據挖掘領域的10大經典算法分享

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2016-02-12
 數據挖掘領域的10大經典算法分享 在和數據挖掘方面的朋友聊天時,會討論一些關于挖掘領域方面知識,對于10大經典算法還有過一次激烈的討論,應為當時是剛接觸數據挖掘,不是很懂。國際權威的學術組織the ...

機器學習算法一覽

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2016-01-18
文 | 寒小陽 來源  | CSDN博客 引言 提起筆來寫這篇博客,突然有點愧疚和尷尬。愧疚的是,工作雜事多,加之懶癌嚴重,導致這個系列一直沒有更新,向關注該系列的同學們道個 ...
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.數據預處理, 2.為衡量數據點間的相似度定義一個距離函數, 3.聚類或分組, 4.評估輸出。 數據預處理包括選擇數量,類型和 ...
數據挖掘十大經典算法及各自優(yōu)勢
2015-10-27
數據挖掘十大經典算法及各自優(yōu)勢 不僅僅是選中的十大算法,其實參加評選的18種算法,實際上隨便拿出一種來都可以稱得上是經典算法,它們在數據挖掘領域都產生了極為深遠的影響。 1. C4.5 ...

數據挖掘 特異群組挖掘的框架與應用

數據挖掘 特異群組挖掘的框架與應用
2015-10-13
數據挖掘 特異群組挖掘的框架與應用 特異群組挖掘在證券金融、醫(yī)療保險、智能交通、社會網絡和生命科學研究等領域具有重要應用價值。特異群組挖掘與聚類、異常挖掘都屬于根據數據對象的相似性來劃分數據 ...
數據挖掘十大經典算法
2015-09-14
數據挖掘十大經典算法 國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月評選出了數據挖掘領域的十大經典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaB ...
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