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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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數(shù)據(jù)挖掘中常用的基本降維思路及方法總結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘中常用的基本降維思路及方法總結(jié)
2021-06-29
來源:數(shù)據(jù)STUDIO 作者:云朵君 01、降維的意義 降低無效、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)對(duì)建模的影響,提高建模的準(zhǔn)確性。 少量切具有代表性的數(shù)據(jù)將大幅 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(三十八)

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(三十八)
2024-08-13
不過,在出題前,要公布上一期LEVEL II中46-50題的答案,大家一起來看! 47.A 49.B A.PCA可以用來降維處理 C.PCA可以通過特征值分解來實(shí)現(xiàn) 52、關(guān)于主成分的方差表述錯(cuò)誤的是? B.主成分的總 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(二十三)

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(二十三)
2021-05-26
不過,在出題前,要公布上一期LEVEL II中106-110題的答案,大家一起來看! 107、ABC 109、AD 你答對(duì)了嗎? 111.在主成分分析中如何得到協(xié)方差矩陣的特征值特征向量?A.正交旋轉(zhuǎn) C.奇異值分解 11 ...

數(shù)據(jù)分析師知識(shí)點(diǎn)匯總(主成分分析)

數(shù)據(jù)分析師知識(shí)點(diǎn)匯總(主成分分析)
2021-02-19
一、具體方法 1.主成分分析的具體方法 主成分分析是一類常用的針對(duì)連續(xù)變量的降維方法,選取能夠最大化解釋數(shù)據(jù)變異的成分,將數(shù)據(jù)從高維降到低維,同時(shí) 保證各個(gè)維度之間正交。 對(duì)變量的協(xié)方差矩陣或相關(guān)系 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(十三)

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(十三)
2024-08-14
不過,在出題前,要公布下上一期56-60題的答案,大家一起來看! 57、B 59、D 你答對(duì)了嗎? 多選題 A.round C.abs 62.現(xiàn)在通過參數(shù)估計(jì)得到一個(gè)一元線性回歸模型為y=3x+4。那么在回歸系數(shù)檢驗(yàn) ...

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù)

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù)
2018-08-24
深度學(xué)習(xí)損失函數(shù) 在利用深度學(xué)習(xí)模型解決有監(jiān)督問題時(shí),比如分類、回歸、去噪等,我們一般的思路如下: 1、信息流forward propagation,直到輸出端; 2、定義損失函數(shù)L(x, y | theta); ...

sas評(píng)分卡之沒有因變量我也能建模

sas評(píng)分卡之沒有因變量我也能建模
2018-08-23
sas評(píng)分卡之沒有因變量我也能建模 在建模中,并不是什么時(shí)候都有因變量的,那么在沒有因變量的情況下,我們應(yīng)該怎么無恥的還要建模呢,你會(huì)說聚類啊,無監(jiān)督嘛,關(guān)聯(lián)規(guī)則嘛。但是我要說的我有ahp(層次分析法) ...

用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)異常點(diǎn)擊流

用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)異常點(diǎn)擊流
2018-08-18
用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)異常點(diǎn)擊流 本文內(nèi)容是我學(xué)習(xí)ML時(shí)做的一個(gè)練手項(xiàng)目,描述應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的一般步驟。該項(xiàng)目的目標(biāo)是從點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)中找出惡意用戶的請(qǐng)求。點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)長下圖這樣子,包括請(qǐng)求時(shí)間、IP、平臺(tái)等特征: ...

數(shù)據(jù)挖掘算法:PageRank

數(shù)據(jù)挖掘算法:PageRank
2018-08-06
數(shù)據(jù)挖掘算法:PageRank 1. 引言 PageRank是Sergey Brin與Larry Page于1998年在WWW7會(huì)議上提出來的,用來解決鏈接分析中網(wǎng)頁排名的問題。在衡量一個(gè)網(wǎng)頁的排名,直覺告訴我們: 1、當(dāng)一個(gè)網(wǎng)頁被更多網(wǎng)頁 ...

線性代數(shù)與數(shù)值方法--矩陣分解

線性代數(shù)與數(shù)值方法--矩陣分解
2018-03-26
線性代數(shù)與數(shù)值方法--矩陣分解 矩陣 正交:正交最早出現(xiàn)于三維空間中的向量分析。 在三維向量空間中, 兩個(gè)向量的內(nèi)積如果是零, 那么就說這兩個(gè)向量是正交的。 正交矩陣:正交矩陣是實(shí)數(shù)特殊化的酉矩陣 ...

基于隨機(jī)梯度下降的矩陣分解推薦算法

基于隨機(jī)梯度下降的矩陣分解推薦算法
2018-03-24
基于隨機(jī)梯度下降的矩陣分解推薦算法 SVD是矩陣分解常用的方法,其原理為:矩陣M可以寫成矩陣A、B與C相乘得到,而B可以與A或者C合并,就變成了兩個(gè)元素M1與M2的矩陣相乘可以得到M。 矩陣分解推薦的思想就是基于 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù)
2018-03-22
機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù) 線性代數(shù)作為數(shù)學(xué)中的一個(gè)重要的分支,廣發(fā)應(yīng)用在科學(xué)與工程中。掌握好線性代數(shù)對(duì)于理解和從事機(jī)器學(xué)習(xí)算法相關(guān)的工作是很有必要的,尤其是對(duì)于深度學(xué)習(xí)而言。因此,在開始介紹深度學(xué)習(xí)之 ...

R語言數(shù)據(jù)對(duì)象與運(yùn)算

R語言數(shù)據(jù)對(duì)象與運(yùn)算
2018-03-18
R語言數(shù)據(jù)對(duì)象與運(yùn)算 R語言數(shù)據(jù)對(duì)象與運(yùn)算 筆記整理 2.1 數(shù)據(jù)對(duì)象及類型 R語言創(chuàng)建和控制的實(shí)體被稱為對(duì)象(object) ls()命令來查看當(dāng)前系統(tǒng)里的數(shù)據(jù)對(duì)象 R對(duì)象的名稱必須以一個(gè)英文字母打頭,并 ...
R語言定義多維數(shù)組
2018-03-14
R語言定義多維數(shù)組 數(shù)組有一個(gè)特征屬性叫做維數(shù)向量(dim屬性),維數(shù)向量是一個(gè)元素取正整數(shù)值的向量 ,其長度是數(shù)組的維數(shù),比如維數(shù)向量有兩個(gè)元素時(shí)數(shù)組為二維數(shù)組(矩陣)。維數(shù)向量的 每一個(gè)元素指定了該 ...

Python使用三種方法實(shí)現(xiàn)PCA算法

Python使用三種方法實(shí)現(xiàn)PCA算法
2018-01-23
Python使用三種方法實(shí)現(xiàn)PCA算法 主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元統(tǒng)計(jì)中的重要內(nèi)容,也廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和其它領(lǐng)域。它的主要作用是對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。PCA把原先的n個(gè)特征用數(shù) ...

數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之K最近鄰算法

數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之K最近鄰算法
2018-01-02
數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之K最近鄰算法 k-最近鄰算法是基于實(shí)例的學(xué)習(xí)方法中最基本的,先介紹基于實(shí)例學(xué)習(xí)的相關(guān)概念。     基于實(shí)例的學(xué)習(xí)     1.已知一系列的訓(xùn)練樣例,很多學(xué)習(xí) ...
從奇異值分解(SVD)看潛在語義索引(LSI)
2017-12-22
從奇異值分解(SVD)看潛在語義索引(LSI) 1. SVD 簡(jiǎn)介 SVD中文稱為“奇異值分解”,是一種矩陣分解方法。其公式如下: 定理:設(shè)A為m*n階復(fù)矩陣,則存在m階矩陣U和n階矩陣V,使得:       A ...
文本分類和聚類有什么區(qū)別
2017-12-10
文本分類和聚類有什么區(qū)別 簡(jiǎn)單點(diǎn)說:分類是將一篇文章或文本自動(dòng)識(shí)別出來,按照已經(jīng)定義好的類別進(jìn)行匹配,確定。聚類就是將一組的文章或文本信息進(jìn)行相似性的比較,將比較相似的文章或文本信息歸為同一組的技 ...

如何實(shí)現(xiàn)降維處理(R語言)

如何實(shí)現(xiàn)降維處理(R語言)
2017-12-07
如何實(shí)現(xiàn)降維處理(R語言) 現(xiàn)實(shí)世界中數(shù)據(jù)一般都是復(fù)雜和高維的,比如描述一個(gè)人,有姓名、年齡、性別、受教育程度、收入、地址、電話等等幾十種屬性,如此多的屬性對(duì)于數(shù)據(jù)分析是一個(gè)嚴(yán)重的挑戰(zhàn),除了極大增加 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容
2017-10-31
數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容 什么是數(shù)據(jù)科學(xué)?它和已有的信息科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科有什么不同?作為一門新興的學(xué)科,數(shù)據(jù)科學(xué)依賴兩個(gè)因素:一是數(shù)據(jù)的廣泛性和多樣性;二是數(shù)據(jù)研究的共性。現(xiàn)代社會(huì)的各行各業(yè)都 ...
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