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(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); }

首頁(yè) > 行業(yè)圖譜 >

123456789 6/9

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)
2018-03-07
常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn) Basis(基礎(chǔ))： MSE(Mean Square Error 均方誤差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

數(shù)據(jù)預(yù)處理--數(shù)據(jù)降維

數(shù)據(jù)預(yù)處理--數(shù)據(jù)降維
2018-03-01
數(shù)據(jù)預(yù)處理--數(shù)據(jù)降維 數(shù)據(jù)規(guī)約產(chǎn)生更小但保持?jǐn)?shù)據(jù)完整性的新數(shù)據(jù)集。在規(guī)約后的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘?qū)⒏行省? 機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中所謂的降維就是指采用某種映射方法，將原高維空間中的數(shù)據(jù)點(diǎn)映 ...

數(shù)據(jù)預(yù)處理的一些知識(shí)

數(shù)據(jù)預(yù)處理的一些知識(shí)
2018-02-24
數(shù)據(jù)預(yù)處理的一些知識(shí) 做研究時(shí)只要與數(shù)據(jù)分析相關(guān)就避免不了數(shù)據(jù)預(yù)處理。我們常見(jiàn)的預(yù)處理包括：標(biāo)準(zhǔn)化（規(guī)范化），歸一化，零均值（化），白化，正則化……這些預(yù)處理的目的是什么呢？網(wǎng)上查的總是零零散 ...

數(shù)據(jù)挖掘之用戶價(jià)值分析

數(shù)據(jù)挖掘之用戶價(jià)值分析
2018-02-22
數(shù)據(jù)挖掘之用戶價(jià)值分析 這里要介紹的是基于每個(gè)用戶行為的綜合性的分析和評(píng)定，主要包括用戶的忠誠(chéng)度和用戶的價(jià)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(yàn)，進(jìn)而提升用戶的滿意度，當(dāng)用戶的預(yù) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)python實(shí)戰(zhàn)之決策樹(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)python實(shí)戰(zhàn)之決策樹(shù)
2018-02-10
機(jī)器學(xué)習(xí)python實(shí)戰(zhàn)之決策樹(shù) 決策樹(shù)原理：從數(shù)據(jù)集中找出決定性的特征對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行迭代劃分，直到某個(gè)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?jǐn)?shù)據(jù)集的特征，停止決策樹(shù)算法。 每次劃分?jǐn)?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(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)（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(guó)際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)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(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 ...

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(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科有什么不同?作為一門(mén)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?，F(xiàn)代社會(huì)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(chǔ)曾經(jīng)是大數(shù)據(jù)的最大挑戰(zhàn)。由于云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)步，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)不再是關(guān)鍵問(wèn)題。如今，數(shù)據(jù)科學(xué)家所面臨的最大問(wèn)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(cuò)，但是感覺(jué)還是有需要補(bǔ)充的，特別是關(guān)于矩陣和映射之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。前段時(shí)間看了國(guó)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(gè)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(duì)數(shù)據(jù)挖掘中，極為常見(jiàn)的兩類算法：分類與聚類，做個(gè)梳理。 首先，來(lái)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(guò)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(yàn)標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)下進(jìn)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?jǐn)?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(cè)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(dú)立假設(shè)的分類方法。對(duì)于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，首先基于特征條件獨(dú)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(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 ...

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(gè)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(zhǎng)，其中大部分都是非結(jié)構(gòu)化的，但是通過(guò)運(yùn)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(yàn)Datacastle國(guó)際大師賽

CDA邀你體驗(yàn)Datacastle國(guó)際大師賽
2017-08-10
流言蜚語(yǔ)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?jí)傳播者？金融危機(jī)中，如何發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的源頭？...... 為了進(jìn)一步探討以上問(wèn)題，數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽平臺(tái)DataCastle于6月13 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)
2017-07-25
機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí) 本文基于臺(tái)大機(jī)器學(xué)習(xí)技法系列課程進(jìn)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(shí)際上都是對(duì)前一層進(jìn) ...

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） ...

R語(yǔ)言主成分分析

R語(yǔ)言主成分分析
2017-07-18
R語(yǔ)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(gè)數(shù) 根據(jù)主成分分析的原理，它一方面可以將k個(gè)不獨(dú)立的指標(biāo)變量通過(guò)線性變換變成k個(gè)相互獨(dú)立的新變量，這是解決多重共線性問(wèn)題的一個(gè)重要方法；另一 ...
123456789 6/9

OK
客服在線
立即咨詢