99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

cda

數(shù)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(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)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(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)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); }

首頁 > 行業(yè)圖譜 >

123456789 6/9

數(shù)據(jù)挖掘之用戶價值分析

數(shù)據(jù)挖掘之用戶價值分析
2018-02-22
數(shù)據(jù)挖掘之用戶價值分析 這里要介紹的是基于每個用戶行為的綜合性的分析和評定,主要包括用戶的忠誠度和用戶的價值?!耙杂脩魹橹行摹钡睦碚撘缶W(wǎng)站不斷優(yōu)化改善用戶的體驗,進而提升用戶的滿意度,當(dāng)用戶的預(yù) ...

機器學(xué)習(xí)python實戰(zhàn)之決策樹

機器學(xué)習(xí)python實戰(zhàn)之決策樹
2018-02-10
機器學(xué)習(xí)python實戰(zhàn)之決策樹 決策樹原理:從數(shù)據(jù)集中找出決定性的特征對數(shù)據(jù)集進行迭代劃分,直到某個分支下的數(shù)據(jù)都屬于同一類型,或者已經(jīng)遍歷了所有劃分數(shù)據(jù)集的特征,停止決策樹算法。 每次劃分數(shù)據(jù)集的 ...

數(shù)據(jù)挖掘概念綜述

數(shù)據(jù)挖掘概念綜述
2018-01-29
數(shù)據(jù)挖掘概念綜述 數(shù)據(jù)挖掘又稱從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識(KDD)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融合(Data Fusion)以及決策支持。KDD一詞首次出現(xiàn)在1989年8月舉行的第11屆國際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會議上。隨后在1991年、1993年和199 ...

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,就是按照某個特定標(biāo)準(zhǔn)(如距離)把一個數(shù)據(jù)集分割成不同的類或簇,使得同一個簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對象的相似性盡可能大,同時不在同一個簇中 ...

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
2018-01-08
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)計學(xué)、機器學(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?,F(xiàn)代社會的各行各業(yè)都 ...

克服大數(shù)據(jù)集群的挑戰(zhàn)

克服大數(shù)據(jù)集群的挑戰(zhàn)
2018-01-04
克服大數(shù)據(jù)集群的挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)存儲曾經(jīng)是大數(shù)據(jù)的最大挑戰(zhàn)。由于云計算基礎(chǔ)設(shè)施的進步,存儲數(shù)據(jù)不再是關(guān)鍵問題。如今,數(shù)據(jù)科學(xué)家所面臨的最大問題是數(shù)據(jù)收集。 集群化使得大數(shù)據(jù)分析更容易。然而,集群也給數(shù) ...

奇異值分解(SVD)原理詳解及推導(dǎo)

奇異值分解(SVD)原理詳解及推導(dǎo)
2017-12-22
奇異值分解(SVD)原理詳解及推導(dǎo) 在網(wǎng)上看到有很多文章介紹SVD的,講的也都不錯,但是感覺還是有需要補充的,特別是關(guān)于矩陣和映射之間的對應(yīng)關(guān)系。前段時間看了國外的一篇文章,叫A Singularly Valuable Deco ...

奇異值分解SVD的理解與應(yīng)用

奇異值分解SVD的理解與應(yīng)用
2017-12-22
奇異值分解SVD的理解與應(yīng)用 為更好的理解這篇文章,現(xiàn)在這里列出幾個文中出現(xiàn)的概念,想要更深的理解這些概念,可以看我的另一篇文章:關(guān)于特征值的理解。 向量的內(nèi)積:兩向量a=[a1,a2,…,an]和b=[b1,b2,…, ...

數(shù)據(jù)挖掘中,分類與聚類的區(qū)別

數(shù)據(jù)挖掘中,分類與聚類的區(qū)別
2017-12-11
數(shù)據(jù)挖掘中,分類與聚類的區(qū)別 本文對數(shù)據(jù)挖掘中,極為常見的兩類算法:分類與聚類,做個梳理。 首先,來看看分類和聚類各自的一些定義描述。 分類(classification ): 分類算法需要學(xué)習(xí),它通過學(xué)習(xí)找出描述 ...

數(shù)據(jù)挖掘中的分類和聚類

數(shù)據(jù)挖掘中的分類和聚類
2017-12-11
數(shù)據(jù)挖掘中的分類和聚類 分類(classification ):有指導(dǎo)的類別劃分,在若干先驗標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)下進行,效果好壞取決于標(biāo)準(zhǔn)選取的好壞。 它找出描述并區(qū)分數(shù)據(jù)類或概念的模型(或函數(shù)),以便能夠使用模型預(yù)測類標(biāo) ...

利用spark做文本分類(樸素貝葉斯模型)

利用spark做文本分類(樸素貝葉斯模型)
2017-12-10
利用spark做文本分類(樸素貝葉斯模型) 樸素貝葉斯模型 樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設(shè)的分類方法。對于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,首先基于特征條件獨立假設(shè)學(xué)習(xí)輸入/輸出的聯(lián)合概率分布;然后基 ...
R語言中樣本平衡的幾種方法
2017-12-06
R語言中樣本平衡的幾種方法 在對不平衡的分類數(shù)據(jù)集進行建模時,機器學(xué)習(xí)算法可能并不穩(wěn)定,其預(yù)測結(jié)果甚至可能是有偏的,而預(yù)測精度此時也變得帶有誤導(dǎo)性。在不平衡的數(shù)據(jù)中,任一算法都沒法從樣本量少的類中 ...

數(shù)據(jù)預(yù)處理和挖掘究竟該怎么做

數(shù)據(jù)預(yù)處理和挖掘究竟該怎么做
2017-11-24
數(shù)據(jù)預(yù)處理和挖掘究竟該怎么做 在這個充斥著懷疑和謊言的網(wǎng)絡(luò)世界中,數(shù)據(jù)即真相。海量的原始數(shù)據(jù)正以驚人的速度增長,其中大部分都是非結(jié)構(gòu)化的,但是通過運用分析我們可以發(fā)現(xiàn)其中重要的規(guī)律和線索以及隱藏在 ...

CDA邀你體驗Datacastle國際大師賽

CDA邀你體驗Datacastle國際大師賽
2017-08-10
流言蜚語中,我們?nèi)绾握业街{言傳播的引爆源?傳染疾病肆虐,我們?nèi)绾嗡阉鞒墏鞑フ??金融危機中,如何發(fā)現(xiàn)風(fēng)險的源頭?...... 為了進一步探討以上問題,數(shù)據(jù)科學(xué)競賽平臺DataCastle于6月13 ...

機器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)
2017-07-25
機器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí) 本文基于臺大機器學(xué)習(xí)技法系列課程進行的筆記總結(jié)。 一、主要內(nèi)容 topic 1  深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 從類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一層實際上都是對前一層進 ...

機器學(xué)習(xí)模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱

機器學(xué)習(xí)模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱
2017-07-24
機器學(xué)習(xí)模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱 本文主要解釋一些關(guān)于機器學(xué)習(xí)模型評價的主要概念,與評價中可能會遇到的一些陷阱。如訓(xùn)練集-驗證集二劃分校驗(Hold-out validation) ...

R語言主成分分析

R語言主成分分析
2017-07-18
R語言主成分分析 解決自變量之間的多重共線性和減少變量個數(shù) 根據(jù)主成分分析的原理,它一方面可以將k個不獨立的指標(biāo)變量通過線性變換變成k個相互獨立的新變量,這是解決多重共線性問題的一個重要方法;另一 ...

【spss典型相關(guān)分析】數(shù)學(xué)建模__SPSS_典型相關(guān)分析

【spss典型相關(guān)分析】數(shù)學(xué)建模__SPSS_典型相關(guān)分析
2017-04-30
【spss典型相關(guān)分析】數(shù)學(xué)建模__SPSS_典型相關(guān)分析 典型相關(guān)分析 在對經(jīng)濟問題的研究和管理研究中,不僅經(jīng)常需要考察兩個變量之間的相關(guān)程度,而且還經(jīng)常需要考察多個變量與多個變量之間即兩組變量之間的相 ...

簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機

簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機
2017-04-03
簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機 一、感知機的概念     感知機是一種二類分類的線性模型,輸入實例的特征向量,輸出為實例的類別,即+1或者-1。感知機模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的基 ...

簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—譜聚類(Spectal Clustering)

簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—譜聚類(Spectal Clustering)
2017-03-28
簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—譜聚類(Spectal Clustering) 一、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的一些基本概念 1、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的表示 在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的表示中,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以建模成一個圖,其中,V表示網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點的集合,E表示的是連 ...
123456789 6/9

OK
客服在線
立即咨詢